Video Data Mining: Analyse von Nutzeraktivitäten in Lernvideos

Ziel des Projekts war das Erfassen von Nutzeraktivitäten in Lernvideos und X3D-Modellen zur späteren Auswertung.

Die Abbildung illustriert den Programmablauf beim Speichern des X3D-Modells.

Projektbeschreibung

Videos spielen beim Lernverhalten eine immer größere Rolle. Angefangen in der Schule oder bei Computerproblemen sowie bei Schulungen und z. B. der Inbetriebnahme von Geräten wird das Medium Video zunehmend wichtiger.
Doch abgesehen von Klickzahlen ist es schwierig das Nutzerverhalten auszuwerten und die Qualität der des Mediums über den Gesamteindruck hinaus zu beurteilen.

Insbesondre Bewertung von einzelnen Sequenzen innerhalb eines Videos ist schwierig. Dabei ist es für jeden Ersteller sinnvoll und wichtig zu erkennen, wann der Rezipient auf Pause drückt, zurück spult oder eine Stelle überspringt, um die Qualität und die Nutzerfreundlichkeit kontinuierlich steigern zu können.

Ähnlich verhält es sich mit anderen Formaten. In dieser Arbeit wurden zusätzlich die Einsatzmöglichkeiten von Data-Mining bei der Nutzung von 3D-Darstellung untersucht und Möglichkeiten daraus sinnvolle Aussagen ableiten zu können.

  • Zeitraum: Sommersemester 2021
  • Tool(s): Blender, Verge3D, JavaScript, WordPress, Matomo
  • Person/en: Florian Rommel, Daniela Jordan