教育研究者たちは以前から、講義で扱う内容を明確な概要とともに学生に提示すると、学習内容の定着が高まると考えてきた。
最近の研究によると、オンラインのハウツー動画にも同じことが当てはまる。3月に開催されるAssociation for Computing Machinery（計算機協会）のコンピューター支援協調作業とソーシャルコンピューティングに関する会議で発表予定の論文で、MITとハーバード大学の研究者たちは、視聴者に高次の概念的な概要を作成してもらう新システムについて説明している。
動画のテーマに詳しい専門家によるブラインドレビューでは、新システムが作成した概要は、他の専門家が作成したものと同等か、それ以上の質であることが示された。
概要はナビゲーションツールとしても機能するため、動画の一部をすでに知っている視聴者は先に進むことができ、見逃した内容を確認したい人は前に戻ることができる。
「これは動画における根本的な問題の一つを解決します」と、MITの電気工学・コンピューターサイエンス専攻の大学院生で、論文の共著者の一人でもあるJuho Kimは言う。「見たい箇所を正確に見つけるのは本当に難しい。タイムラインを慎重に動かしながら、サムネイルを見ることになります。特に教育動画では、本当に難しい。映像に大きな変化があるわけではないからです。そこで、動画に関するこうした意味情報があれば、とても役立つと考えました。」
Kimは、MITコンピューター科学・人工知能研究所のUser Interface Design Groupに所属している。同グループを率いるのは、コンピューターサイエンス・工学教授で、論文のもう一人の共著者であるRob Millerだ。Millerのグループでは、クラウドソーシング、すなわち時間はかかるが単純な作業を、多数の有償または無償のオンラインボランティアに分配する手法を活用する、巧みなコンピューターインターフェースの設計が主要な研究テーマとなっている。
KimとMillerに加え、論文の著者には筆頭著者のSarah Weirが名を連ねる。彼女はMIT学部生で、MIT Undergraduate Research Opportunities Programを通じてこのプロジェクトに取り組んだ。また、ハーバード大学のコンピューターサイエンス准教授Krzysztof Gajosも参加している。
概念を捉える動画
過去5年間の複数の研究、特にジョージア工科大学の心理学者Richard Catramboneによる研究は、ハウツー動画に段階的な説明を添えると、学習者が提示された概念を習得しやすくなることを示してきた。しかし、クラウドソーシングによる動画注釈システムの開発に着手する前に、MITとハーバード大学の研究者たちは独自のユーザー調査を行った。
研究者たちは、グラフィックソフトPhotoshopの使い方を解説する複数の動画チュートリアルに手作業で注釈を付け、注釈付きと注釈なしの動画を調査参加者に提示した。その後、参加者には新たに身につけたスキルを活用する課題が与えられ、その成果をPhotoshopの専門家が評価した。注釈付き動画を見た参加者の成果は専門家からより高く評価され、参加者自身も自分の能力への自信とチュートリアルへの満足度が高まったと報告した。
昨年、Association for Computing Machinery（計算機協会）のコンピューターシステムにおけるヒューマンファクターに関する会議で、研究者たちはAmazonのクラウドソーシングサービスMechanical Turkを通じて集めた有償ワーカーに動画注釈作業を分配するシステムを発表した。巧みな作業割り当てと校正の仕組みにより、高品質な動画注釈の費用を1分あたり1ドルまで抑えた。
このシステムは、段階ごとの細かな説明を生成した。しかし、Catramboneらの研究からは、学習者には「サブゴール・ラベリング」と呼ばれる要素を盛り込んだ概要のほうが有益であることが示されていた。
「サブゴール・ラベリングとは、人は階層的な解決手順の構造に沿って考えるという教育理論です」とKimは説明する。「たとえば、砂糖、塩、重曹、卵、バターなどを加えるといった、ケーキを作る20の異なる手順があるとします。初心者にとっては、ただ無作為に並んだ手順に見えるかもしれません。しかし、説明が『まず、乾いた材料をすべて扱います』と述べてから、具体的な手順を説明したらどうでしょう。その後、湿った材料に移り、卵やバター、牛乳について説明します。そうすれば、解決方法についての頭の中のモデルが、ずっと整理されます。」
作業の分担
新しい論文で報告された「Crowdy」と名付けられたシステムは、サブゴールのラベルを生成し、しかも実質的に費用はかからない。動画を最初に見る人はそれぞれ、ランダムな箇所で動画が一時停止し、直前の1分間の説明を特徴づけるよう求められる。候補となる説明が十分に集まると、その後の視聴者には同じ箇所のいずれかで、直前の1分間について3つの説明候補が提示される。合意が形成されると、Crowdyは似た説明が付いた動画の連続する区間を特定し、ラベルを統合する。最後に、別の視聴者グループに、できあがったラベルが正確かどうかを尋ね、不正確な場合は代案を出してもらう。
研究者たちは、YouTubeから選んだ、一般的なウェブプログラミング言語3種類に関する動画15本を使ってCrowdyをテストした。動画をCrowdyのウェブサイトに1か月間掲載したところ、約1,000人が視聴した。そのうちおよそ5分の1が実験に参加し、動画1本あたり平均8個のサブゴール・ラベルを作成した。
現在進行中の研究では、研究者たちはCrowdyのウェブサイトで扱う動画のテーマを広げている。また、動画を時折一時停止して、最近提示された内容について視聴者に考えてもらうことで、実際に定着率が向上するかどうかも調べている。教育研究には、そうなるはずだという根拠がいくつかあり、もし効果があれば、視聴者が注釈作業に協力する強い動機づけになる可能性がある。
「サブゴール・ラベル付きの動画によって、コンピューターサイエンスを学ぶ人たちの学習と定着が大幅に向上し、新しい課題への応用にもつながることを示す実験をいくつも行いました」と、Catramboneと共同研究を行ったジョージア工科大学のインタラクティブコンピューティング教授Mark Guzdialは言う。「直後に別の問題に取り組んでもらったところ、サブゴール・ラベルを得た人たちは、より多くの手順に取り組み、正解する割合も高く、所要時間も短いことが分かりました。そして1週間後に再び来てもらいました。見たことのない新しい問題に取り組んでもらうと、サブゴールを得た人たちの50％が正しく解けた一方、サブゴールを得なかった人たちで正解したのは10％未満でした。」
「動画のラベルを作るためにクラウドソーシングを使うというアイデアは、RobとJuhoが考え出しました」とGuzdialは付け加える。「これはすごく画期的だと思います。」
この記事は、 MIT Newsとの共同制作で公開されています。公開は、世界経済フォーラムが見解を支持することを意味するものではありません。
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著者：Larry HardestyはMIT Newsでコンピューターサイエンスとテクノロジーについて執筆している。
画像：SneekのSteve Jobs schoolで、生徒たちがiPadを使ってノートを取っている。REUTERS/Michael Kooren
