在当今数字化时代，YouTube已成为全球最受欢迎的视频分享平台之一。自2004年成立以来，YouTube不仅是娱乐和社交的主要渠道，还迅速发展成为一个重要的教育资源库。尤其在COVID-19大流行期间，教育视频的数量显著增加，成为学生和教师的重要工具。然而，这些视频是否真正有效地传达了准确的教育内容，并支持学生的学习，仍然是一个亟待解决的问题。为此，密歇根州立大学（2024USNews美国大学排名：60）和大峡谷州立大学的研究人员获得了国家科学基金会的资助，旨在评估YouTube上的化学教育视频质量。
研究背景与目标
该研究项目由密歇根州立大学莱曼布里格斯学院的化学教授Ryan D. Sweeder和大峡谷州立大学的化学教授Deborah G. Herrington领导，获得了40万美元的资助。项目名为“协作研究：开发和测试框架以评估学生在YouTube上观看的化学教学视频的质量”。研究的主要目标是识别这些教学视频在多大程度上遵循了支持学生学习化学概念的最佳实践，并评估最常观看的视频在多大程度上包含这些实践。
研究团队通过寻找科学实践、学科核心理念或因果机制推理的存在来确定视频的教学质量，并通过Mayer的12条多媒体学习原则（如使用文本和图像传达信息、将信息组织成简短连贯的段落、使用日常语言）来评估信息传递的质量。团队还评估了字幕的质量以及视频如何使用类比或视觉效果来帮助各阶段的学习者理解核心原理。
COVID-19期间YouTube教育视频的评估
在COVID-19大流行期间，YouTube作为一个灵活的教育资源，其使用量激增。社交媒体的即时性使得与COVID-19相关的即时更新成为可能，YouTube在传播和搜索知识方面的使用显著增加。研究表明，疫情期间，用户的年龄、性别和地理分布发生了显著变化。例如，一项关于儿童故事视频“Vuela Mariposa, Vuela”的研究发现，疫情前用户主要是35-44岁的墨西哥和西班牙女性，而在疫情期间，厄瓜多尔成为主要的地理位置，用户年龄分布更广泛，男性用户也有所增加。用户反馈表明，视频被用于教育目的，尤其是在学术任务中。
这表明，在特殊情况下，关于死亡和悲伤的教育视频能够在社交媒体上迅速传播，并在教育和社会层面产生重要影响。类似地，化学教育视频在疫情期间的使用也显著增加，研究团队希望通过评估这些视频的质量，帮助学生和教师更好地利用这些资源。
Mayer的多媒体学习原则在教育视频中的应用
Richard E. Mayer的12条多媒体学习原则是评估教育视频质量的重要标准。这些原则包括使用文本和图像传达信息、将信息组织成简短连贯的段落、使用日常语言等。研究表明，在多媒体学习环境中，分段对认知负荷、词汇学习与记忆、以及阅读理解有显著影响。例如，一项在郑州两所语言学校进行的研究发现，高分段显著影响认知负荷、词汇学习、记忆和阅读理解。具体来说，分段可以减少认知负荷，支持学习效率，促进更深层次的理解、词汇学习和记忆。
因此，研究团队在评估YouTube化学教育视频时，特别关注这些视频是否遵循Mayer的多媒体学习原则。通过这种方式，他们希望能够识别出那些真正支持学生学习的高质量视频，并为教师和学生提供有价值的参考。
研究对本科生化学概念理解的影响
参与该项目的本科生研究人员也从分析中受益匪浅。通过参与视频质量评估，他们不仅提升了对核心化学概念的理解，还学会了如何开发更好的策略来搜索和评估支持学习的视频。这使得他们在选择和观看视频时更加挑剔，从而提高了学习效率。
例如，一项关于增强现实（AR）技术在有机化学实验室中的应用研究发现，AR技术在帮助学生将内容与可视化联系起来方面具有显著优势。研究使用了一款名为H NMR MoleculAR的AR移动应用程序，结合工作表，帮助学生理解质子核磁共振（1H NMR）光谱学。结果显示，面对面环境中的学生对AR应用的体验和感知更为积极，认为其更易于使用、更具创新性和刺激性。而远程环境中的学生则表现出中性或略微积极的态度，但仍面临独特的挑战，如设备限制和多屏操作的复杂性。
框架在其他科学学科中的应用潜力
研究团队希望该框架在进行小幅修改后，也能在其他化学子学科和科学学科中得到应用。例如，阿贡国家实验室的科学家们利用人工智能（AI）技术来识别用于碳捕获的新材料。通过生成式AI、机器学习、高通量筛选和分子动力学模拟等多种方法，研究团队在30分钟内生成了超过12万个新的MOF候选材料，并在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的Delta超级计算机上进行了分子动力学模拟，以筛选出最有前途的候选材料。
这种方法展示了AI在分子科学中的巨大潜力，并有望扩展到生物分子模拟和药物设计等领域。类似地，YouTube教育视频质量评估框架也可以应用于其他科学学科，帮助识别和推广高质量的教育资源。
结论
综上所述，密歇根州立大学和大峡谷州立大学的研究项目不仅为评估YouTube化学教育视频质量提供了一个有效的框架，还为其他科学学科的教育视频质量评估提供了参考。通过应用Mayer的多媒体学习原则，研究团队能够识别出那些真正支持学生学习的高质量视频，并为教师和学生提供有价值的参考。
在COVID-19大流行期间，YouTube教育视频的使用显著增加，研究团队的工作显得尤为重要。通过评估这些视频的质量，他们不仅帮助学生和教师更好地利用这些资源，还提升了参与项目的本科生研究人员对核心化学概念的理解。
未来，研究团队希望该框架能够在其他科学学科中得到应用，并将研究结果传播给教师和学生，以便他们能够轻松找到支持学习的高质量视频，并了解在其他教育视频中应寻找什么。这将有助于提高教育视频的整体质量，促进学生的学习和理解。
参考新闻资料:
- Determining the quality of chemistry educational videos on YouTube | MSUToday | Michigan State University
- An Ethnography Study of a Viral YouTube Educational Video in Ecuador: Dealing With Death and Grief in Times of COVID-19
- The effects of segmentation on cognitive load, vocabulary learning and retention, and reading comprehension in a multimedia learning environment
- Lessons learned: the use of an augmented reality application in organic chemistry laboratories
- Argonne scientists use AI to identify new materials for carbon capture
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