Ein genauerer Blick auf die aktuelle Forschung zum videobasierten Lernen: Eine umfassende Übersicht über Videoeigenschaften, Werkzeuge, Technologien und Lernerfolge

Zusammenfassung Menschen nutzen zunehmend Videos im Internet zum Lernen, sei es für alltägliche Aufgaben in formalen oder informellen Bildungseinrichtungen. Um diese Art des Lernens zu fördern, führen Wissenschaftler kontinuierlich Experimente durch, schlagen Richtlinien vor, analysieren Daten und forschen an Methoden der künstlichen Intelligenz zur Werkzeugentwicklung. In dieser umfassenden Übersicht analysieren wir 257 Artikel (unter Verwendung der PRISMA-Richtlinien) zum videobasierten Lernen aus technologischer Perspektive für den Zeitraum von 2016 bis 2021. Ein Ziel besteht darin, Videoeigenschaften zu identifizieren, die das Lernen unterstützen, wie von früheren Forschungen untersucht. Basierend auf unserer Analyse schlagen wir eine Taxonomie vor, die die Videoeigenschaften und kontextuellen Aspekte in acht Kategorien organisiert: (1) Audioeigenschaften, (2) visuelle Eigenschaften, (3) Textmerkmale, (4) Verhalten des Dozenten, (5) Aktivitäten der Lernenden (Abspielen, Pausieren usw.), (6) interaktive Eigenschaften (Quizze usw.), (7) Produktionsstil und (8) instructional Design. Zudem identifizieren wir vier repräsentative methodische Ansätze: (1) Werkzeugunterstützung für videobasiertes Lernen, (2) kontrollierte Experimente, (3) Datenanalyse-Studien und (4) Designrichtlinien für Lernvideos. Wir stellen fest, dass die am häufigsten untersuchten Eigenschaften Textmerkmale sind, gefolgt von visuellen Eigenschaften, Aktivitäten der Lernenden und interaktiven Eigenschaften. Werkzeuge, die das Lernen durch Videos unterstützen, nutzen häufig Text aus Transkripten, Videoausschnitten und Bildern. Die Aktivität des Lernenden wird durch Protokolldateien in Datenanalyse-Studien intensiv erforscht, und interaktive Eigenschaften werden häufig in kontrollierten Experimenten untersucht. Als weitere Beiträge kontrastieren wir Forschungsergebnisse darüber, wie Videoeigenschaften die Lernwirksamkeit beeinflussen, berichten über Aufgaben und Technologien, die zur Entwicklung von Werkzeugen verwendet werden, und fassen Trends in den Designrichtlinien zur Erstellung von Lernvideos zusammen. Unsere Ergebnisse liefern umsetzbare Erkenntnisse für das Design intelligenter Bildungssysteme, die das videobasierte Lernen besser unterstützen.