Building a System for Interpreting, Explaining, and Delivering Recommendations for Improving Computing Video Lessons
Abstract
This paper presents a System for Interpretation, Explanation, and Delivery of Recommendations for Computing Video Lectures, based on computer vision and artificial intelligence techniques. The system analyzes four critical technical parameters — resolution, duration, audio bitrate, and presentation style — to detect deficiencies and generate contextualized recommendations. The suggestions are evidence-based and displayed through an intuitive dashboard, contributing to the continuous improvement of the technical quality of video lectures in computer science education.References
Brame, C. J. (2016). Effective educational videos: Principles and guidelines for maximizing student learning from video content. CBE—Life Sciences Education, 15:es6.
FADC (2023). Tecnologia e educação: Um olhar sobre os desafios da inclusão digital nas escolas públicas. Disponível em: [link]. Acesso em: 22 maio 2025.
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) (2023). Acesso à internet e à televisão e posse de telefone móvel celular para uso pessoal 2023. Disponível em: [link]. Acesso em: 22 maio 2025.
Oliveira, W. e Cambraia, A. (2020). Desafios na formação de professores de computação: Reflexões e ações em construção. In Anais do XXVI Workshop de Informática na Escola (WIE 2020), p. 319–328, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Raabe, A., Bernardes, A., e Junior, R. A. (2014). Produção e avaliação de videoaulas: Um estudo de caso no ensino de programação. In Anais do XX Workshop de Informática na Escola (WIE 2014), p. 448–456, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Santos, R., Paiva, R., e Bittencourt, I. (2020). Análise da aceitação de recomendações explicadas de recursos educacionais para apoiar o ensino e a aprendizagem em um ambiente educacional online. In Anais do XXXI Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2020), p. 1413–1422, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Saurabh, S. e Gautam, S. (2019). Modelling and statistical analysis of youtube’s educational videos: A channel owner’s perspective. Computers & Education, 128:145–158.
Shoufan, A. (2019a). Estimating the cognitive value of YouTube’s educational videos: A learning analytics approach. Computers in Human Behavior, 92:450–458.
Shoufan, A. (2019b). What motivates university students to like or dislike an educational online video? a sentimental framework. Computers & Education, 134:132–144.
Tintarev, N. e Masthoff, J. (2007). A survey of explanations in recommender systems. In Proceedings of the 2007 IEEE 23rd International Conference on Data Engineering Workshop (ICDEW), p. 801–810. IEEE.
FADC (2023). Tecnologia e educação: Um olhar sobre os desafios da inclusão digital nas escolas públicas. Disponível em: [link]. Acesso em: 22 maio 2025.
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) (2023). Acesso à internet e à televisão e posse de telefone móvel celular para uso pessoal 2023. Disponível em: [link]. Acesso em: 22 maio 2025.
Oliveira, W. e Cambraia, A. (2020). Desafios na formação de professores de computação: Reflexões e ações em construção. In Anais do XXVI Workshop de Informática na Escola (WIE 2020), p. 319–328, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Raabe, A., Bernardes, A., e Junior, R. A. (2014). Produção e avaliação de videoaulas: Um estudo de caso no ensino de programação. In Anais do XX Workshop de Informática na Escola (WIE 2014), p. 448–456, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Santos, R., Paiva, R., e Bittencourt, I. (2020). Análise da aceitação de recomendações explicadas de recursos educacionais para apoiar o ensino e a aprendizagem em um ambiente educacional online. In Anais do XXXI Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2020), p. 1413–1422, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Saurabh, S. e Gautam, S. (2019). Modelling and statistical analysis of youtube’s educational videos: A channel owner’s perspective. Computers & Education, 128:145–158.
Shoufan, A. (2019a). Estimating the cognitive value of YouTube’s educational videos: A learning analytics approach. Computers in Human Behavior, 92:450–458.
Shoufan, A. (2019b). What motivates university students to like or dislike an educational online video? a sentimental framework. Computers & Education, 134:132–144.
Tintarev, N. e Masthoff, J. (2007). A survey of explanations in recommender systems. In Proceedings of the 2007 IEEE 23rd International Conference on Data Engineering Workshop (ICDEW), p. 801–810. IEEE.
Published
2025-07-20
How to Cite
CRUZ, Karla Sophia S. da; SABINO, José Arthur L.; GERMANO, Gabriel Lucas B.; PAIVA, Ranilson Oscar A..
Building a System for Interpreting, Explaining, and Delivering Recommendations for Improving Computing Video Lessons. In: WORKSHOP ON COMPUTING EDUCATION (WEI), 33. , 2025, Maceió/AL.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2025
.
p. 783-793.
ISSN 2595-6175.
DOI: https://doi.org/10.5753/wei.2025.8541.
