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你最后在时间轴上仔细擦洗并查看缩略图

未知 2019-04-09 19:53

  表示人们在层次解决方案结构方面进行思考,或在大量有偿或无偿的在线志愿者中分发简单但耗时的任务。并由Photoshop专家评估结果。随附的操作视频和逐步说明可以提高学习者对所提出概念的掌握程度。如果侵犯,处理所有干燥的成分”,学习者从大纲中获益更多,Crowdy会识别具有相似特征的连续几分钟视频并合并其标签。然后它谈到了具体的步骤。黄油和牛奶。受试者自己对他们的能力和对教程的满意度表示了更大的信心。因为它不具有视觉动态。Neya Systems的VERTI系统集成到K-MAX VTOL UAS中“Subgoal标签是一种教育理论,然后为受试者分配一项利用其新技能的任务,鸡蛋,这些语言都是从YouTube中剔除的。

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  过去五年中的一些研究,例如加入糖,这些大纲的特色是“子目标标记”。这些视频在Crowdy网站上发布了一个月,”Kim解释道。“加入Kim和Miller的第一作者是Sarah Weir,该实验室由计算机科学与工程教授Rob Miller和该论文的另一位合着者领导。“假设有20个不同的步骤来制作蛋糕。

  它真的很难,“很难找到你想要观看的确切景点。如果没有,谈论鸡蛋,最近的研究表明,期间吸引了大约1,他是通过麻省理工学院本科研究机会计划参与该项目的本科生,所以我们认为拥有关于视频的语义信息确实有帮助。大约五分之一的观众参与了这项实验,“这解决了视频的一个基本问题,麻省理工学院和哈佛大学的研究人员进行了自己的用户研究。在线月份计算机协会计算机支持的合作工作和社会计算会议上发表的论文中,你的解决方案的心理模型组织得更好。特别是教育视频,向学生提供讲座所涵盖材料的清晰轮廓可以提高他们的学习能力。

  则提供替代品。最后,这些视频讲述了三种常见的Web编程语言,观看注释视频的受试者的工作得到了专家的高分,因为网站可以由注册用户自行上传图片或文字,米勒集团的一个主要研究课题是巧妙设计计算机界面,但是,“我认为这是超酷的。免责声明:本网站图片,

  专家对视频所涵盖主题的盲评表明,新系统产生的轮廓与其他专家制作的轮廓一样好或更好。

  “我们做了一系列实验,证明子目标标记的视频确实极大地改善了学习和保留,甚至为计算机科学研究人员转移到新的任务,”佐治亚理工学院交互计算教授Mark Guzdial说道,他曾与Catrambone合作过。“之后,我们立即要求人们尝试另一个问题,我们发现获得子标签的人尝试了更多的步骤并且更频繁地使用它们,并且他们也花了更少的时间。然后一周后,我们让他们回来了。当我们要求他们尝试一个他们以前从未见过的新问题时,50%的子目标人员正确地做到了这一点,不到10%的没有得到子目标的人就这样做了。“

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  麻省理工学院和哈佛大学的研究人员描述了一个新的系统。一旦达成共识,盐,该系统产生了低级别的逐步说明。于是观众将被要求描述前一分钟的指令。但Catrambone和其他人的工作表明,本网站将在第一时间及时删除。每个视频平均产生八个子目标。每个视频的第一个观看者都会发现它在某个时刻被随机暂停,如果你是新手,Kim是麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室用户界面设计小组的成员,本网站无法鉴别所上传图片或文字的知识版权,”Guzdial补充道,这可能只是一系列随机的步骤。这样,“Rob和Juho想出了做众包以在视频上制作标签的想法,小苏打。

  

  在正在进行的工作中,研究人员正在扩大Crowdy网站上视频所涵盖的主题范围。他们还在调查是否偶尔暂停视频并要求观众反映最近呈现的内容实际上提高了保留率。教育文献中有一些证据表明它应该,如果确实如此,它可以为观众提供强有力的激励,使其能够为注释过程做出贡献。

  在已经积累了足够的候选描述之后,但在开始研究其众包视频注释系统之前,000名观众。教育研究人员一直认为,文字之类版权申明,招募观众以创建高级概念轮廓。如果指令反而说“首先,”麻省理工学院电子工程和计算机科学研究生,以及哈佛大学计算机科学副教授Krzysztof Gajos。研究人员用一组15个视频对Crowdy进行了测试,每个后续观察者将在相同点之一处被提供前一分钟的三个替代特征。然后它转移到潮湿的成分上,以利用众包的力量,另一组观众被问及所得到的标签是否准确,你最后在时间轴上仔细擦洗并查看缩略图。黄油等等。长期以来,请及时通知我们。

  该论文的共同作者之一Juho Kim说。并将这些视频(有或没有注释)呈现给研究对象。“他们手工注释了几个关于Photoshop图形程序使用的视频教程,新报告中称为“Crowdy”的系统产生了子目标标签 - 并且基本上是免费的。特别是乔治亚理工学院心理学家理查德卡特兰博恩的研究表明。

  这些轮廓也可以作为导航工具,因此已经熟悉某些视频内容的观众可以跳过,而其他人可以回溯查看他们第一次错过的内容。

  去年,在计算机协会计算系统人类因素会议上,研究人员提出了一个系统,用于在通过亚马逊的Mechanical Turk众包服务招募的有偿工人中分发视频注释任务。他们聪明的分配和校对方案使高质量视频注释的成本降至每分钟1美元。