Learning from summaries: supporting e-learning activities by means of document summarization

Tipo di pubblicazione: Articolo su rivista
Tipologia MIUR: Contributo su Rivista > Articolo in rivista
Titolo: Learning from summaries: supporting e-learning activities by means of document summarization
Autori: Baralis, Elena; Cagliero, Luca
Autori di ateneo:
Titolo del periodico: IEEE TRANSACTIONS ON EMERGING TOPICS IN COMPUTING
Tipo di referee: Esperti anonimi
Editore: IEEE
Volume: 4
Numero: 3
Intervallo pagine: pp. 416-428
Numero di pagine: 13
ISSN: 2168-6750
Abstract: E-learning platforms allow users with different skills to explore large collections of electronic documents and annotate them with notes and highlights. Generating summaries of these document collections is potentially useful for gaining insights into teaching materials. However, most existing summarizers are general-purpose. Thus, they do not consider neither annotations nor user skills during the document summarization process. This paper studies the application of a state-of-the-art summarization system, namely the Itemset-based Summarizer (ItemSum), in an e-learning context. The summarizer produces an ordered sequence of key phrases extracted from a teaching document. The aim of this work is threefold: (i) Evaluate the usefulness of the generated summaries for supporting individual and collective learning activities in a real context, (ii) understand to what extent document highlights, annotations, and user skill levels can be used to drive the summarization process, and (iii) generate multiple summaries of the same document tailored to users with different skill levels. To accomplish Task (i), a crowd-sourcing experience of evaluation of the generated summaries was conducted by involving the students of a B.S. course given by a technical university. The results show that the automatically generated summaries reect, to a large extent, the students' expectations. Hence, they can be useful for supporting learning activities in university-level Computer Science courses. To address Task (ii), three extended versions of the ItemSum summarizer, driven by highlights, annotations, and user skill levels, respectively, have been proposed and their performance improvements with respect to the baseline version have been validated on benchmark documents. Finally, to accomplish Task (iii) multiple summaries of the same benchmark documents have been generated by considering only the annotations made by the users with a different skill level. The results conrm that the summary content reects the level of expertise of the targeted users
Data: 2016
Status: Pubblicato
Lingua della pubblicazione: Inglese
Parole chiave: e-learning, document summarization
Dipartimenti (originale): DAUIN - Dipartimento di Automatica Informatica
Dipartimenti: DAUIN - Dipartimento di Automatica e Informatica
URL correlate:
Area disciplinare: Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Data di deposito: 10 Nov 2016 13:14
Data ultima modifica (IRIS): 10 Nov 2016 12:14:19
Data inserimento (PORTO): 14 Nov 2016 10:52
Numero Identificativo (DOI): 10.1109/TETC.2015.2493338
Permalink: http://porto.polito.it/id/eprint/2643232
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