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吸收新知新法「直播教學」,遇到哪些問題?該如何才能教得更好學得更快?

人機共生你我它_96
・2019/07/25 ・3176字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 565 ・九年級

設計對白:七點該吃飯配直播了!圖/Unsplash

臺灣吧、阿滴英文、冏星人、理科太太、啾啾鞋,台灣近年來有越來越多知識型 YouTuber 或是實況主透過直播來分享他們的各種專業;在中國,除了分享硬科學或生活百科的直播主之外,也有不少為了推廣非物質文化遺產的直播主(例:花椒直播),透過直播來讓更多人了解富有歷史文化意涵的茶藝、書法、制香工藝、陶藝、瓷器、玉器等傳統技藝。

「直播」除了讓遊戲玩家分享實況、讓朋友們互相實況自己有趣的生活這些娛樂性質的活動之外,也越來越多實況主開始透過直播分享自己的一技之長或特殊專業。與線上課程不同的地方在於直播提供分享者與吸收新知者(觀眾)有較多的即時的互動,而且同一時間內會有大量觀眾同時在線上觀看、並且在聊天室留言討論,這種即時互動的特性也讓分享者能夠根據觀眾當下的回應來調整分享內容;而除了即時互動的特性外,直播和線上課程都讓位於不同地理位置的學習者,在擁有連網電子設備情況下得以學習。

雖然直播逐漸開始成為另一種分享特殊知識與學習的媒介,但目前直播平台的設計尚未針對教學、分享知識與學習的目的來設計,因此,這篇由加拿大多倫多大學的研究團隊透過訪談知識型直播主 (streamer)、直播小幫手 (moderator)註1以及觀眾 (viewer) 這三個角色,嘗試帶我們了解:

• 目前大家是如何透過直播分享與學習?
• 透過這個新媒介教學的過程中,不同角色面臨了什麼挑戰?

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挑戰1:難以確認直播當下話題的背景 (´⊙ω⊙`)

在直播環境下,觀眾可以在任意時間點加入觀看,中途加入的觀眾不一定能跟得上目前的課程範圍、未必有足夠線索聽出當下的話題背景、看到一半分心的觀眾也很難重新進入狀況。雖然聊天室的留言可以提供一些線索幫助中途加入或是分心的觀眾推測直播內容,但研究發現大多數的留言都是閒聊或是跟抒發情感有關的內容,像是「阿滴你好認真」、「阿滴可以加你的私人ig 嗎?」、「吉祥物賣萌好犯規」、「理科先生好可愛 」,但這些留言對了解影片內容未必有幫助。

挑戰2:無法在眾多的留言中找到重要的內容 (✺ω✺)

另一個在直播聊天室會遇到的問題,是有太多太雜的留言,導致直播主跟觀眾很難在短時間內辨識出哪些是有意義的留言或是重要的發問。這個限制使得直播主無法有效地在短時間內看出立即需要被解決的觀眾發問;身為觀眾的學習者,也很難從眾多留言中找到對自己理解影片有幫助的資訊。

♫(我的留言)獨自漂流在人海茫茫的街頭♪圖/Unsplash

 

挑戰3:剪輯直播影片耗時費力 (((゚Д゚;)))

訪談發現這些直播內容在播出後,直播主們並不會直接把整段直播內容放上影音平台,而是會與直播小幫手一起剪輯重要片段後再放上平台供其他人觀賞,而這整理與剪輯的過程需要花費不少時間;此外,實況主們與小幫手也一致認為直播過程中的留言中包含不少重要的資訊,像是不同觀眾的詮釋、發問、評論、想法等等,這些留言會因為埋沒在眾多閒聊的留言中,要一一找出來太耗時費力,以致於無法把這些有價值的留言放入剪輯影片中。

挑戰4:想深入討論時卻無法直接參照直播的某個片段 (°°)

在教學的情境下,不同背景的觀眾偶爾會想與其他觀眾討論某些課程內容。但直播的一個限制在於,大家想討論的時候無法拉回到影片的某個片段或是討論串中的某個區間一起討論;這個問題對中途加入觀賞的人來說更加困難,因為他們沒辦法快速知道目前直播的進展,也沒有任何影片跟討論的連結可以幫助他們進入狀況。

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挑戰5:直播主沒有管道了解每個觀眾的學習狀況 (´A`。)

訪談發現直播主們希望能夠知道個別觀眾的資訊,像是某位觀眾觀賞自己的影片多久了、他們的背景是什麼、他們知道什麼、不知道什麼等等,如此一來直播主才能盡可能根據不同的觀眾調整分享知識的方式。直播主們知道前來觀賞的觀眾來自多元的背景,他們認為提供集體的觀眾資訊對他們幫助並不大,他們反而比較希望了解個別的資訊,才能幫助他們盡可能地符合觀眾學習的需求。

左手安撫觀眾右手打遊戲,對吧!圖/Unsplash

根據這些發現,研究者們設計了一個輔助直播主分享知識、輔助學習者觀賞的工具,並實際邀請直播主與觀眾在觀賞直播時使用,藉此了解幾種能夠幫助直播分享知識的設計方向。這個輔助工具包含幾個功能來解決以上的挑戰:

• 透過彈幕的方式來讓重複被觀眾提及的關鍵字於特定時間點出現在畫面上,藉此讓觀眾能夠對應某些重點或話題在影片中的時間點,方便日後瀏覽。
提供觀眾在聊天室撰寫個別摘要的功能,讓觀眾們能新增自己理解後寫的摘要,同時讓所有觀眾觀看
讓觀眾們可以針對每則評論按讚,並呈現最多人按讚的留言在畫面上,藉此過濾出較重要且跟直播內容有關的話題。

後續訪談使用這個新設計的直播主跟觀眾後,研究者發現:

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增加彈幕不僅能夠讓觀眾更清楚看出重要的評論,同時觀眾們的投入程度以及留言品質都有提高。
提供撰寫摘要的輔助,一方面幫助觀眾在觀賞的同時學習與整理思緒;另一方面也能夠讓其他觀眾透過別人對影片內容的詮釋來幫助自己理解直播內容,達到同儕共學的效果。
透過觀眾投票篩選出的重要評論也能幫助直播主/小幫手更有效率地找到有意義的評論。

辛苦的直播小幫手。圖/Unsplash

水能載舟,亦能覆舟 ٩(•̀ω•́)۶

有越來越多新媒體的出現,賦予我們更多元傳播資訊與接收資訊的管道,直播使得分享者與觀賞者不受時空限制與他人學習、互動,同時也能讓位在不同地區的學習者能夠同時與他人線上參與討論,並與知識分享者直接互動。然而,透過直播教學仍面臨許多挑戰,未來還需要持續被解決的問題包含了資訊過量、如何鼓勵觀眾們貢獻所知、如何輔助直播結束後的自學、如何透過虛擬小組的形式輔助線上共學等等,這些都是可以持續深入探索的研究主題;此外,當個體戶有越來越多管道傳遞資訊時,如何提醒觀眾在接收資訊時同時保有反思能力、不照單全收他人給予的訊息,也是科技提供者與使用者需要共同思考、解決的問題。

註解

  • 註1:直播小幫手(moderator)在這篇研究中指的是協助直播主規劃課程內容、剪輯、協調聊天室對話、影片結束後分享相關連結等任務的小幫手,這些小幫手多為直播主的忠實觀眾,自願協助直播的錄製過程。
  • 本篇是擷取原始論文中部分內容搭配筆者想分享的概念所架構而成,部分研究細節與討論並未完全呈現,鼓勵有興趣的讀者直接參考原文深入了解細節。本篇目的在於讓讀者了解人機互動領域中如何探討直播教學的主題。內文並非逐字翻譯,亦不能取代原文 。

參考資料

  • Lu, Z., Heo, S., & Wigdor, D. J. (2018). StreamWiki: Enabling Viewers of Knowledge Sharing Live Streams to Collaboratively Generate Archival Documentation for Effective In-Stream and Post Hoc Learning. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 2(CSCW), 112.

本文轉載自人機共生你我它。「人機共生你我它」由一群致力於人機互動研究(HCI, Human-Computer Interaction)的研究者所創立,我們定期發表人機互動相關文章,讓更多讀者了解這門結合資工、心理、設計等學科的跨領域知識以及它在實務層面的應用。

文章難易度
人機共生你我它_96
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由致力於人機互動研究(HCI, Human-Computer Interaction)的研究者與實務工作者所創立,我們定期發表人機互動相關文章,與讀者一起思考科技對社會生活帶來的好處與限制。

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一鍵生成心智圖?統整文章、製作簡報、學習知識!三款 AI 保母級教學!
泛科學院_96
・2024/03/04 ・4383字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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真的假的,只要有它,再難的事都能秒懂?

它就是 AI 心智圖工具,只要一句話,一個關鍵字,就能生成一張完整的知識架構圖。

無論是聽不懂老師在講什麼的學生,還是被老闆交辦沒聽過的工作,只要把聽不懂的詞丟進去,噠啦~瞬間一目了然!

而且這些 AI 心智圖工具,也能直接把生成的圖表或段落變成一頁簡報,真的非常方便!

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今天,我將介紹 Whimsical 、 Xmind 和 MyMap 這三個 AI 心智圖工具,其中 Whimsical 是免費的,Xmind 跟 MyMap 這個 AI 功能要額外付費,但我自己實測的感覺非常好,因此也推薦給大家。

廢話不多說,讓我們開始吧!

Whimsical

Whimsical 對 APP 開發者可能並不陌生,是集結流程圖、心智圖、 APP 原型圖的線上工具,現在有加入 AI,不僅可以更快速地整理內容,甚至能無中生有。雖然一個帳號只能免費使用 AI 100 次,再多就要付費,但我用到現在也還沒用完。

先從快速整理內容來吧,我這邊用泛科學這篇文章當範例,複製文章內容跟他說

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請幫我把下面的內容,整理成心智圖

暗能量是什麼?看不到也摸不著,我們該如何找到它?

這樣文章的大綱就在你面前了,如果對某些主題有興趣,就可以用心智圖上的關鍵字去 google 搜尋。

接下來,就輪到無中生有啦!這次我什麼都沒有給他,直接輸入

請給我核融合的基礎知識架構心智圖

這樣 Whimsical 就會給你核融合的知識架構圖啦。

你看,是不是很簡單呢?

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如果想要把這張心智圖做成簡報,你只要選擇 Section 把它框起來,

就能在右邊的 Present 欄位上面,看到新的 Section,這時按下撥放,就會是一張剪報嘍。

作為流程圖與心智圖工具的 Whimsical 本來就很容易上手,加上 AI 就變得更無腦了,你甚至可以讓 Whimsical + AI 做完所有內容,再自己再微調版面,框選 Section,就有一份出色的簡報啦!

不過還是要說一下,Whimsical 的 AI 找得資料有點少,可能連學校作業的需求都無法應付,如果真的要瞬間秒懂所有事情,你可能要試試看 Xmind 或 MyMap 。

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Xmind

先來說說 Xmind ,這款工具稱得上是臺灣最知名的心智圖工具了吧?像是創意思考或人生整理術之類的課程,都經常能見到 Xmind 的身影。現在加上 AI 之後,真的創造了天下沒有難學的知識,一個關鍵字,一張心智圖,順著心智圖學習,沒什麼事難得倒你。

這邊我想要提醒大家, Xmind 跟 Xmind AI 是兩個獨立的產品線,傳統的紅色的圖示 Xmind 包含桌面版程式與手機 APP , Pro 專業版的售價是每三個月 16 美金, Xmind AI 是新推出的產品,圖示改成紫色,專業版費用是每個月 8 美金,兩者並不互通,重要的事說三次,兩者不互通,兩者不互通,今天分享的是紫色的 Xmind AI 線上平台,不要跑錯家哟。

回到正題, Xmind 的 AI 稱為 Copilot ,只要跟 Copilot 說出你聽不懂的關鍵字,它就會用心智圖幫你解答,為什麼只要關鍵字呢?這邊來做個示範,跟前面 Whimsical 一樣,輸入

請給我核融合的基礎知識架構心智圖

然後再輸入

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核融合的知識架構

最後只給 Copilot

核融合

這三個關鍵字。

好像字越少,內容越豐富?推測是 Copilot 會直接把輸入內容當成搜尋詞彙,因此訊息越多,限制越大。在用 Copilot 時,我都盡量給簡單的關鍵字,等它完成比較豐富的心智圖後,再對心智圖中的單一項目進行 AI 生成。

沒錯,這就是 Xmind 好用的地方了,無論是你自己畫心智圖遇到瓶頸,還是剛剛 AI 生成的心智圖有不完整的地方,只要點有問題的項目,再點選畫面下方的 Copilot ,就能再生成後續內容啦!

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Xmind 也支援心智圖直接轉簡報的功能,每個項目就是一頁簡報,會依照簡報架構播放簡報。

如果要放說明文字在簡報上,你可以點項目後按下面的 note 輸入文字,

也可以在 local image 上傳你要的圖片,就會在該張簡報呈現這些內容。

雖然 Xmind 不能把簡報弄得美美的,但 Xmind 支援將心智圖下載成 .md 或 .ppt 等檔案格式,之後就可以套入之前介紹過的 gamma 或其他人做好的 template ,一份有結構、漂亮的簡報就完成啦!

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MyMap

最後介紹的 MyMap ,不是 google 那個 MyMap ,是 MyMap AI ,這個 A 編用完之後直接在工作群組裡面大喊:「這東西真是太好用了阿!」的一個工具。

一進入 MyMap 介面,基本上看不到任何工具欄或 icon ,只有跟 AI 的對話框,沒錯,這才是我想要的 AI 工具! 什麼複雜操作都不用,只要跟 AI 說話,工作就完成啦!

能有這麼狂的介面,也就表示 MyMap 對自己的 AI 功能很有信心,實際用過真的,沒跟你五四三,用得過程中完全不需要找工具欄,資料與內容整理都非常到位!

跟 Whimsical 類似,MyMap 支援多種資料呈現方式,你也不需要知道有什麼呈現方式,在問它問題的時候,它就會解析你想要的內容可能適合什麼形式的呈現,如果有多種呈現方式適合,它還會問你要用什麼形式呈現。

如果你想要用已有的文件或內容做心智圖或其他圖表,你只要按下對話框旁邊的加號,就會跳出上傳檔案或輸入網址的對話框,上傳或輸入網址之後,他就會出現即時預覽的視窗,接著,就可以跟檔案對話了。

像我給它前面泛科學黑洞文章的網址,這時候只要跟他說

幫我整理這個網頁的內容重點

MyMap 不囉嗦,直接給我一個完整的內容重點整理。

用到現在,MyMap 的唯一缺點是拖曳畫面很不直覺,以及它非常非常小氣,只有七天試用期,訂閱 MyMap 的最低價格是 9 美元,但 A 編為了 GPT4 ,之接訂了 12 美元的 pro 版。看來無論是遊戲還是現實,課金變強都是不變的道理啊!

結語

好啦,其實也沒什麼特別要總結比較的,因為 MyMap 用起來真的太舒服了,但如果你只想當個免費仔,可以先用用看 Whimsical 。

而 Xmind 呢,其實它的檔案格式的支援度是最高的,要用其他軟體加工做成簡報的話,Xmind 還是有它的優勢之處的!

如果這支影片對你有幫助的話,請幫我在影片下方點個喜歡,並且把這支影片分享給需要的朋友,最後別忘了訂閱泛科學院的頻道,我們下支影片再見囉。

更多、更完整的內容,歡迎上科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

泛科學院_96
31 篇文章 ・ 40 位粉絲
我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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影片太長沒時間看?學習、追星必備神器!長影片總結、外語影片翻譯快速搞定!
泛科學院_96
・2024/03/02 ・3781字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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「抱歉,我無法幫助提供關於特定 YouTube 視頻的摘要或重要觀點。」—— MaxAI

「 Sider 無法總結沒有字幕的影片。」—— Sider

「很抱歉,無法獲取您提供的 YouTube 影片的字幕資料,因為該影片已禁用字幕功能。請確認影片設置並開啟字幕,或者提供另一個可以分析的影片連結。」—— Video Summarizer

不是啦,怎麼全翻車了啦,這些 YouTube 的總結工具全都是垃圾⋯⋯嗎?

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先別急著罵,你有看到上面寫著「沒有提供字幕,無法分析」嗎?

常見的 Youtube 總結 AI,都是靠影片的字幕做分析,但如果影片沒有 CC 字幕,那這些 AI 就毫無用武之地了⋯⋯嗎?

欸不是喔,比如這支 16 年的 Bass 教學,聰明的 MaxAI ,就用下方網友留下的 5000 多則留言,總結出影片在說什麼。

這不是總結影片好嗎!我需要的是影片總結,不是總結網友討論!

而且,最需要影片總結的,不就是那些沒字幕,又看不完的超長直播影片嗎?

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像是泛科學院隔周四中午 12:30 的直播,含金量極高,講得都是最新 AI 新聞,但你可能非常忙,一秒鐘幾十萬上下,連一小時都抽不出來看重播,這時候,就非常需要影片總結服務。

那這些沒字幕的影片該怎麼辦?現在 AI 辨識語音也很厲害啦,就先語音辨識,再把這些辨識結果交給 ChatGPT 之類的 AI 做逐字稿分析不就好了嗎?

接下來,我想要分享兩個我覺得好用且免費的語音轉文字的 AI , Whisper JAX 跟 Memo AI。

Whisper JAX

先來說說 whisper JAX,你可以直接 google 搜尋就能找到,不用註冊也不用費用,點進去就可以直接使用。

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如果你懶到連搜尋都不想按,可以直接點擊 whisper JAX 的連結

語音轉文字的 AI 有很多,像之前介紹的 Vocol AI 就是,Whisper JAX 除了免費且逐字稿品質不差,更重要的是 Whisper JAX 只要輸入 Youtube 影片連結,就能完成逐字稿啦!

首先,點選上面的【Youtube】。

在這邊輸入 Youtube 影片的連結。

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下面選擇【transcribe】,按下送出鍵。

全都擠在一起是要怎麼看啦!別急著罵啊,這是錯誤示範,提醒大家在送出前,要把下面這個【Return timestamps】勾起來,才會跑出有時間序的分段內容。

Whisper JAX 雖然有翻譯【translate】功能,但只能翻譯成英文,不過問題不大,只要有了逐字稿一切都好辦。

Memo AI

覺得 Whisper JAX 還要把逐字稿貼到其他地方分析很麻煩,或是看英文影片,需要品質好的翻譯字幕嗎?

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別擔心,我跟你有同樣的想法,接下來介紹的 Memo AI,不只有 Whisper JAX 的所有功能,還可以串其他語言模型,讓你三個願望,一次完成。

首先,到官網下載 Memo AI 。

安裝完後打開 Memo AI,會看到鍵入金鑰的畫面。

這時候就要到官網註冊,註冊後在這邊填入 email 送出,然後到你註冊的信箱收信,就會看到 Memo AI 寄了金鑰給你,複製金鑰輸入 Memo AI,就可以使用啦。

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進入 Memo AI 能看到上面有輸入 Youtube 連結的地方,輸入後點轉譯,就會看到設定畫面。

這邊可以選擇原本檔案的語言,可以直接用自動偵測就好。

品質的部分,免費版只能用極速跟均衡,只有購買 pro 版的才能用高品質,不過對一般人來說,均衡就已經很夠用了,而且,Memo AI 的模型是在本機電腦上運作,如果你的電腦不夠好,也跑不出來。

最後,選擇是否用 GPU 加速,有的話可以選一下。好啦,現在按下轉寫,就會開始製作影片逐字稿了。

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完成逐字稿後,你可以在右上方選擇翻譯,這樣就會把整份逐字稿翻譯成你想要的語言了,翻譯的方式有免費的 google 翻譯,也可以自己串 API 用 ChatGPT 翻譯。

而在主畫面下方,你會看到總結的按鈕。

點下去會要你設定 API。

這時候你就要登入 OpenAI 的官網,取得 API KEY 後複製到【翻譯設置】中的 OpenAI。

左邊是輸入 API KEY 的欄位,右邊是輸入代理伺服器的位置,一般來說留空白就可以了。

現在按下總結鍵,影片總結就完成啦!

MemoAI 結合了 ChatGPT 之後,除了可以將影片內容做總結,他還能生成 AI 心智圖,看起來非常厲害對吧,好啦其實就是有結構的列點整理,對我來說,這比摘要還要容易閱讀。

另外,Memo AI 還可以將字幕匯出,直接把英文字幕跟翻譯好的中文字幕同步顯示,這下子看 Youtube 還可以學外語,把滑手機看影片,一秒就變成富有教育意義的活動。

現在,我們可以抬頭挺胸的看 YT 影片了。

既然 Memo AI 這麼好用,誰還需要 Whisper JAX ?

誰想得到 A 編居然還在用十年前的筆電,根本跑不動 Memo AI,而 Whisper JAX 就成了他唯一的選擇。

如果這支影片對你有幫助的話,請幫我在影片下方點個喜歡,並且把這支影片分享給需要的朋友,最後別忘了訂閱泛科學院的頻道,我們下支影片再見囉。

更多、更完整的內容,歡迎上科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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泛科學院_96
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你會想試試「VR 睡眠」嗎?直到睡著前都在虛擬實境之中——《元宇宙超圖解》
azothbooks_96
・2023/09/26 ・857字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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「VR 睡眠」能讓你我感受到實體世界絕對無法實現的入眠體驗。

在元宇宙的世界裡,現在還興起了一種「VR 睡眠」的文化。

它並不是指玩家在遊戲過程中不小心打盹的「睡著」,而是置身在虛擬實境中,直接戴著VR眼鏡睡著。

這種直到睡著前都能置身同好社群,和同伴共度的體驗,很受好評,讓人直呼「簡直就像校外教學的晚上一樣」,引人入勝。

這種直到睡著前都能置身同好社群,和同伴共度的體驗。圖/azothbooks

還有,在現實世界裡,我們會和別人同床共枕;而在元宇宙裡還有更不一樣的體驗,就是可以在 VR 才能去得了的地方,例如南極的冰上、崖邊、太空、動物的背上等,一直待到睡著為止。

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這正是「方便好用」的虛擬實境才做得到的獨門絕活。

今後,為了讓這些體驗更普及,VR 眼鏡等裝置可望朝更輕巧、更安靜的方向進化。

另外,「VR 睡眠直播」活動也蔚為話題。據了解,這個活動是由當紅的虛擬替身,在虛擬實境上直播睡眠時的模樣。

它的目的,是為了向那些對 VR 還不太熟悉的使用者,介紹 VR 睡眠的概念。

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這場長達八小時以上的直播,共有逾百位使用者一路守著直播到天亮,收視總人數更達三千人之多。

簡直就像校外教學的晚上?

「VR 睡眠直播」可以去平常去不了的地方,例如南極的冰上、崖邊、太空、動物的背上等,一直待到睡著為止。圖/azothbooks

——本文摘自《元宇宙超圖解:從刀劍神域到寶可夢,一小時讀懂78個概念,掌握本世紀最大商機》,2023 年 9 月,漫遊者文化出版,未經同意請勿轉載。

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azothbooks_96
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漫遊也許有原因,卻沒有目的。 漫遊者的原因就是自由。文學、人文、藝術、商業、學習、生活雜學,以及問題解決的實用學,這些都是「漫遊者」的範疇,「漫遊者」希望在其中找到未來的閱讀形式,尋找新的面貌,為出版文化找尋新風景。

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吸收新知新法「直播教學」,遇到哪些問題?該如何才能教得更好學得更快?
人機共生你我它_96
・2019/07/25 ・3176字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 565 ・九年級

設計對白:七點該吃飯配直播了!圖/Unsplash

臺灣吧、阿滴英文、冏星人、理科太太、啾啾鞋,台灣近年來有越來越多知識型 YouTuber 或是實況主透過直播來分享他們的各種專業;在中國,除了分享硬科學或生活百科的直播主之外,也有不少為了推廣非物質文化遺產的直播主(例:花椒直播),透過直播來讓更多人了解富有歷史文化意涵的茶藝、書法、制香工藝、陶藝、瓷器、玉器等傳統技藝。

「直播」除了讓遊戲玩家分享實況、讓朋友們互相實況自己有趣的生活這些娛樂性質的活動之外,也越來越多實況主開始透過直播分享自己的一技之長或特殊專業。與線上課程不同的地方在於直播提供分享者與吸收新知者(觀眾)有較多的即時的互動,而且同一時間內會有大量觀眾同時在線上觀看、並且在聊天室留言討論,這種即時互動的特性也讓分享者能夠根據觀眾當下的回應來調整分享內容;而除了即時互動的特性外,直播和線上課程都讓位於不同地理位置的學習者,在擁有連網電子設備情況下得以學習。

雖然直播逐漸開始成為另一種分享特殊知識與學習的媒介,但目前直播平台的設計尚未針對教學、分享知識與學習的目的來設計,因此,這篇由加拿大多倫多大學的研究團隊透過訪談知識型直播主 (streamer)、直播小幫手 (moderator)註1以及觀眾 (viewer) 這三個角色,嘗試帶我們了解:

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在直播環境下,觀眾可以在任意時間點加入觀看,中途加入的觀眾不一定能跟得上目前的課程範圍、未必有足夠線索聽出當下的話題背景、看到一半分心的觀眾也很難重新進入狀況。雖然聊天室的留言可以提供一些線索幫助中途加入或是分心的觀眾推測直播內容,但研究發現大多數的留言都是閒聊或是跟抒發情感有關的內容,像是「阿滴你好認真」、「阿滴可以加你的私人ig 嗎?」、「吉祥物賣萌好犯規」、「理科先生好可愛 」,但這些留言對了解影片內容未必有幫助。

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另一個在直播聊天室會遇到的問題,是有太多太雜的留言,導致直播主跟觀眾很難在短時間內辨識出哪些是有意義的留言或是重要的發問。這個限制使得直播主無法有效地在短時間內看出立即需要被解決的觀眾發問;身為觀眾的學習者,也很難從眾多留言中找到對自己理解影片有幫助的資訊。

♫(我的留言)獨自漂流在人海茫茫的街頭♪圖/Unsplash

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訪談發現這些直播內容在播出後,直播主們並不會直接把整段直播內容放上影音平台,而是會與直播小幫手一起剪輯重要片段後再放上平台供其他人觀賞,而這整理與剪輯的過程需要花費不少時間;此外,實況主們與小幫手也一致認為直播過程中的留言中包含不少重要的資訊,像是不同觀眾的詮釋、發問、評論、想法等等,這些留言會因為埋沒在眾多閒聊的留言中,要一一找出來太耗時費力,以致於無法把這些有價值的留言放入剪輯影片中。

挑戰4:想深入討論時卻無法直接參照直播的某個片段 (°°)

在教學的情境下,不同背景的觀眾偶爾會想與其他觀眾討論某些課程內容。但直播的一個限制在於,大家想討論的時候無法拉回到影片的某個片段或是討論串中的某個區間一起討論;這個問題對中途加入觀賞的人來說更加困難,因為他們沒辦法快速知道目前直播的進展,也沒有任何影片跟討論的連結可以幫助他們進入狀況。

挑戰5:直播主沒有管道了解每個觀眾的學習狀況 (´A`。)

訪談發現直播主們希望能夠知道個別觀眾的資訊,像是某位觀眾觀賞自己的影片多久了、他們的背景是什麼、他們知道什麼、不知道什麼等等,如此一來直播主才能盡可能根據不同的觀眾調整分享知識的方式。直播主們知道前來觀賞的觀眾來自多元的背景,他們認為提供集體的觀眾資訊對他們幫助並不大,他們反而比較希望了解個別的資訊,才能幫助他們盡可能地符合觀眾學習的需求。

左手安撫觀眾右手打遊戲,對吧!圖/Unsplash

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根據這些發現,研究者們設計了一個輔助直播主分享知識、輔助學習者觀賞的工具,並實際邀請直播主與觀眾在觀賞直播時使用,藉此了解幾種能夠幫助直播分享知識的設計方向。這個輔助工具包含幾個功能來解決以上的挑戰:

• 透過彈幕的方式來讓重複被觀眾提及的關鍵字於特定時間點出現在畫面上,藉此讓觀眾能夠對應某些重點或話題在影片中的時間點,方便日後瀏覽。
提供觀眾在聊天室撰寫個別摘要的功能,讓觀眾們能新增自己理解後寫的摘要,同時讓所有觀眾觀看
讓觀眾們可以針對每則評論按讚,並呈現最多人按讚的留言在畫面上,藉此過濾出較重要且跟直播內容有關的話題。

後續訪談使用這個新設計的直播主跟觀眾後,研究者發現:

增加彈幕不僅能夠讓觀眾更清楚看出重要的評論,同時觀眾們的投入程度以及留言品質都有提高。
提供撰寫摘要的輔助,一方面幫助觀眾在觀賞的同時學習與整理思緒;另一方面也能夠讓其他觀眾透過別人對影片內容的詮釋來幫助自己理解直播內容,達到同儕共學的效果。
透過觀眾投票篩選出的重要評論也能幫助直播主/小幫手更有效率地找到有意義的評論。

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辛苦的直播小幫手。圖/Unsplash

水能載舟,亦能覆舟 ٩(•̀ω•́)۶

有越來越多新媒體的出現,賦予我們更多元傳播資訊與接收資訊的管道,直播使得分享者與觀賞者不受時空限制與他人學習、互動,同時也能讓位在不同地區的學習者能夠同時與他人線上參與討論,並與知識分享者直接互動。然而,透過直播教學仍面臨許多挑戰,未來還需要持續被解決的問題包含了資訊過量、如何鼓勵觀眾們貢獻所知、如何輔助直播結束後的自學、如何透過虛擬小組的形式輔助線上共學等等,這些都是可以持續深入探索的研究主題;此外,當個體戶有越來越多管道傳遞資訊時,如何提醒觀眾在接收資訊時同時保有反思能力、不照單全收他人給予的訊息,也是科技提供者與使用者需要共同思考、解決的問題。

註解

  • 註1:直播小幫手(moderator)在這篇研究中指的是協助直播主規劃課程內容、剪輯、協調聊天室對話、影片結束後分享相關連結等任務的小幫手,這些小幫手多為直播主的忠實觀眾,自願協助直播的錄製過程。
  • 本篇是擷取原始論文中部分內容搭配筆者想分享的概念所架構而成,部分研究細節與討論並未完全呈現,鼓勵有興趣的讀者直接參考原文深入了解細節。本篇目的在於讓讀者了解人機互動領域中如何探討直播教學的主題。內文並非逐字翻譯,亦不能取代原文 。

參考資料

  • Lu, Z., Heo, S., & Wigdor, D. J. (2018). StreamWiki: Enabling Viewers of Knowledge Sharing Live Streams to Collaboratively Generate Archival Documentation for Effective In-Stream and Post Hoc Learning. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 2(CSCW), 112.

本文轉載自人機共生你我它。「人機共生你我它」由一群致力於人機互動研究(HCI, Human-Computer Interaction)的研究者所創立,我們定期發表人機互動相關文章,讓更多讀者了解這門結合資工、心理、設計等學科的跨領域知識以及它在實務層面的應用。

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人機共生你我它_96
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