The State of Education Video 2024
2024年的教育视频是风暴前的平静还是风暴后的平静? With a pandemic in the rearview mirror, 在新常态下，企业规模的视频托管和管理服务能否以学校愿意承担的价格保持盈利，我们将面临一个十字路口. 今年我们不太可能越过一个不归路, 但我建议密切关注一些迹象，这些迹象可能会减轻或加剧人们对学校在长期未来拥有一定程度的所有权和控制权所依赖的视频服务的担忧.
与此同时, 由于一家热门的新公司(OpenAI)和一个自2001年以来备受青睐的开源项目的融合，2024年方便的字幕工作流程现在可以为大众所接受.
Business Demands Intensify
Ever since summer 2021, 我们这些密切关注行业支持学校流媒体的人对模范供应商有详细的见解. 就在那时，创作成功完成了IPO，随后被要求向美国证券交易委员会提交文件, 其中最有趣的是季度10-Q表格和10-K年度报告. 这些文件包括财务报表，以及上市公司对其商业环境的清醒看法.
同样，Zoom在2019年完成了首次公开募股(IPO)，因此也需要发布这些文件. Between the two companies and their SEC filings, 我们对同步和异步视频领域有一个可靠的看法，来自两个最成功和运行良好的供应商，为教育视频垂直服务.
State of Synchronous Education Video
对于一家新兴科技公司来说，Zoom有点不寻常，因为自2018年以来，它每年都在盈利, the year prior to its IPO, and lately has had quite phenomenal profits. 同步视频是一个更有利可图的业务线，这与云经济的一般规则是一致的，详见 The State of Education Video 在去年的 原始资料:
在云端, variable-use resources like CPU, 内存, and bandwidth tend to be very cost-effective, 而像长期磁盘存储这样的固定使用百家乐软件比内部部署投资更昂贵. 换句话说, 当你为你所使用的服务付费，并在其他时间将这些百家乐软件交给其他公共云租户时，规模经济的效果最好;当你总是为存储你积累的、可能会或可能不会使用的数据付费时，规模经济的效果最差.
无论何时使用同步视频服务，都需要支付CPU和带宽费用, 当云计算不被使用时，它的账单上不会有太多东西. 默认情况下, Zoom会在180天后删除记录在其云托管上的会议, 因此，储存成本有一个内在机制来避免滚雪球效应. 在去年的资料书中寻找茶叶来阅读, 从2021年到2022年，我们的收入增长率呈下降趋势. That trend continued into 2023, 但与2022年同期相比，Zoom在2023年前三个季度的收入增长似乎稳定在3%左右.
Zoom在2023年收购了两家公司:Solvvy和Workvivo. Solvvy在Zoom产品组合中增加了一个成熟的聊天机器人产品, Workvivo提供员工体验平台(见 图1)，为企业用户提供精简的沟通和文化建设工具.
图1. Workvivo for Zoom
最接近学术机构的东西列在 Workvivo website’s Partners page is the Hoover Institution at Stanford University, 所以我不认为这次收购会立即为Zoom的学校客户创造价值. 然而，这可能是朝着缩小与微软团队之间的功能差距迈出的一步.
不过，在高等教育中开发自定义聊天机器人应用程序确实很有兴趣. 中佛罗里达大学(UCF)是一所我钦佩的学校，因为它在教育技术方面一直处于领先地位, 和它的 Knightbot chat service, 建立在一个合作伙伴关系的参与平台供应商支柱, is a good example of a successful chatbot. Another Mainstay customer, Georgia State University, in partnership with UCF and others, was recently awarded a $7.600万美元的拨款用于研究聊天机器人是否可以通过为学生提供全天候的人工智能助教来提高学生的学习成果，学生可以向他们提问. 有趣的是，这项研究是否还揭示了学生与人类教师和助教的互动是否会因为与人工智能助理的互动更多而减少文明程度.
State of Asynchronous Education Video
创作的首次公开募股是在一个不幸的时代，就趋势线光学而言, 虽然这是筹集资金的好时机，总共筹集了172美元.500万年. The NASDAQ composite closed at 14,631.到2022年5月跌破1.2万，到2022年6月跌破1.1万. 创作的IPO发行价为10美元，最高收盘价为13美元.8月61日. 6, 2021—incidentally, the day that the last 2.2500万股以原价售出，然后一路跌至1美元.2022年3月7日，该公司的股价从那时起就一直萎靡不振.
That collapse in price made possible an unlikely, 试图从卡尔图拉的顶级竞争对手那里主动购买, Panopto, 2022年夏天. 收购最终被卡尔图拉董事会否决. 过去两年来，创作一直在削减运营成本, 2022年裁员10%，2023年再裁员11%.
在过去的几年里，裁员在科技行业普遍存在，并将持续到2024年. Twitch解雇了超过三分之一的员工 in January 2024, for a dramatic example.
削减开支的努力在卡尔图拉的案例中取得了成果:该公司的非r&2022年第四季度，D运营费用低于毛利润，此后一直低于毛利润. 2023年的营收同比增长强劲, 创作在教育垂直领域的订阅收入增长了8%.2% 7%和4.与2022年相比，前三个季度增长了8%, 轻松击败了去年原始资料中观察到的趋势.
值得注意的是，kaltu - ra——最大的教育视频点播服务提供商，为半数的R1大学提供服务——从未盈利, either quarterly or annually, al虽然 again, Zoom是持续盈利的新兴科技公司中的异类. 在某一时刻, 虽然, 让人放心的是，学校所依赖的教育视频服务供应商是在可持续的商业模式下运作的. 创作 recognizes this as well, 最近从Magic Leap招聘了John Doherty 担任新的首席财务官，同时在招聘公告中特别提到盈利能力是招聘的一个组成部分.
去年的 The State of Education Video 这篇文章讨论了如果为学校服务的两家最大的视频管理系统供应商实际上合并了会发生什么，以及如果学校在大流行后的教育技术需求萎缩，新的环境要求他们的视频管理软件(VMS)订阅降级，学校将有什么选择. 因为视频服务对学校来说非常有价值, 学校管理者倾向于将核心服务外包给供应商，而不是依靠高技能员工的忠诚来支持这些关键的操作, I’m bullish that the industry will thrive.
If that optimism is misplaced, the University of Toronto’s Opencast project may suggest a new direction. 多伦多大学是一个大胆而具有前瞻性的机构，总招生人数不到100人,000 students across its three campuses. 它成功地构建了开放广播内容捕获系统(go2sm).com/occs) to provide campuswide lecture capture, 对于那些愿意投资于本地解决方案或跨机构合作以集中百家乐软件实现这一目标的学校来说，它仍然是一个极好的解决方案 图2).
图2. 多伦多大学开放广播内容捕获系统的示意图
创作的2024年10-K文件预计将于2月份提交. 在文件中讨论风险因素的部分, 遵守隐私法规始终是一个主要问题. In 2021, China passed the Personal Information Protection Law (PIPL), 复杂的立法，包括具体的现金范围，如果不遵守法律，公司可能会被追究责任. 到目前为止, 在创作的SEC文件中没有提到PIPL(只是间接地在Zoom的2023年10-K文件中)。, 但是，这项法律如何影响国际教育机构和为它们提供技术服务的供应商是一个主要问题.
我还期待一些关于现代人工智能带来的新风险的深刻讨论. 一般, 创作包含了一个简短的段落，关于与违反版权或许可的托管内容相关的责任. 如果深度伪造技术在创作的雷达上，那将是一件有趣的事情, 因为他们提出了一个更昂贵的挑战，以协助机构监管删除请求的攻击性, highly personal content.
我也很想知道创作是如何进入同步视频服务领域的, 到目前为止，还没有在任何文件中被梳理出来. As discussed for Zoom, 同步视频的云百家乐软件配置比异步视频的云百家乐软件配置更具经济性, 这样创作就能发展更多的同步服务产品, presumably the 更好的 for its bottom line. 该公司还需要在不引起顾客不满的情况下，更有效地将储存成本转嫁给顾客, or, 更好的, 提供数据驱动的工具，用于评估哪些内容可以不必要地删除或归档到成本较低的存储中，以最大限度地降低存储成本.
明智的做法是采用“知识越多，责任越大”的数据保留策略角度, 也许与最不费力地遵守PIPL的努力一致, the General Data Protection Regulation, 和你.S. 隐私法. 另一个有吸引力的理由是认真管理录制视频数据的积累是流媒体绿色. 不必要的视频存储增加了电力使用，并导致碳排放到大气中.
Accessibility Now Easily Accessible
In last year’s “The State of Education Video,“基于GPT-3的性能，我对ChatGPT的炒作泼了一些冷水. GPT-4是在原始资料出版前后发布的, 鉴于GPT-4的优异表现，这种怀疑不再是合理的. GPT-4在标准化测试中表现良好, Advanced Placement exams, and trade exams, 使其成为教师评估学生表现的主要因素.
我所见过的最好的建议，如何人工智能证明你的测试和作业, 松散改编自光学研究科学家和人工智能研究员Janelle Shane (aiweirdness.com), 是给学生可以回答的问题，但是一个预先训练过的变换器不能通过让学生在做作业的时候回答问题, either in space or time. 变压器的训练数据在公共互联网上已经过时好几个月了, 所以它不能回答关于最近事件的问题也不能访问课本或课程网站上的特定页面(除非学生提示).
在过去的一年里，许多老师都在学习 transformer revolution 并试图将人工智能纳入他们的教学中. 也许AI文本生成最有趣的用途是播种灵感. 在这里, 作业是让你的文本生成器就不同的主题生成几篇文章, choose whichever one you most want to rewrite, 根据提示写出一篇你自己的原创文章. 我觉得这是对坎宁安定律的概括, which can be stated as, “激励专家为你提供正确答案的最好方法，就是在公共互联网上发布错误的答案，引起他们的蔑视.” It rings true that for whatever reason, 把创造性的精力投入到反对别人的观点上比同意别人的观点更容易，也更令人满意. 一项引人注目的写作任务是让学生重写两篇人工智能生成的文章——一篇他们同意，一篇他们不同意——并主观地评价这段经历. 作为一个班级, 然后他们会思考为什么会这样(假设这确实证明是班级的经历).
除了令人尴尬的低估大型语言模型(LLM)驱动的转换器的速度之外，对于比简答题更复杂的评估来说，这将带来实质性的挑战, 去年那篇文章的一个要点站得住脚: Whis-perOpenAI的开源语音转文本引擎，将在2023年为教育带来巨大的好处. In 2024, Whisper和Whisper-powered工具很容易使用, 即使对于那些不需要在视频上花费大量时间的技术挑战教师和学生来说，他们也需要为视频配上字幕.
在过去的5年里，随着基于注意力的转换器和llm的兴起，自动字幕的质量得到了极大的提高. Whisper自2022年9月起免费提供，提升了教育工作者为其教育视频制作封闭字幕的技术水平. Whisper能够以多种语言生成惊人的准确转录. 例如, 我支持了一个研究项目，生成了乌克兰语访谈的自动抄本, 俄罗斯, 英语, 捷克和逃离乌克兰战争的人以及向他们提供援助的人. 这项技术极大地改进了研究人员的程序(修改成绩单比从头开始写成绩单要快得多)，并且没有将高度敏感的数据发送到任何不可信的地方. Whisper增加了从一种语言到另一种语言的自动翻译能力，作为语音到文本过程的一部分，这几乎是不可想象的, but it works pretty well.
不过Whisper并不完美，它有两个主要问题. 首先，它产生的片段是远的, far too long; often three or four lines of captions fill the width of the player. 第二点是Whisper容易产生幻觉, as are all transformers, 因为它们是用来预测单词并将它们发送到输出的，即使从人类语言用户的角度来看，输入非常稀疏或不存在. 通常, 幻觉发生在沉默或音乐等非语言信号之后或期间, 生成不相关的文本，或者通常只是在运行的剩余部分生成一系列句号.
WhisperX是一个正在着手解决这两个问题的项目(github) .com/m-bain/whisperX). WhisperX(见 图3) 通过检测语音信号和切断所有其他非语音音频间隔来预处理要转录的au - audio，这样Whisper就不会有产生幻觉的理由. 在生成这个编辑过的音频的文本之后, 它使用Me-ta的Wave2vec工具包对原始音频执行强制对齐，以计时代码并将文本分割成标题文件. This is a quite brilliant solution, 尽管它放弃了Whisper的翻译功能, 而且WhisperX的分割也往往太长了.
图3. WhisperX管道如图所示，见项目的GitHub自述文件
然而, 在教学视频中，幻觉通常不是问题, 那里几乎没有长时间的沉默或非言语声音. 事实上, 我使用Whisper已经好几个月了，我自己从来没有看到过这种现象，直到我们开始向它扔毕业典礼的录音，其中包括冗长的专业演讲. 因此, 作为一名教师, 使用Whisper的唯一问题是安装它，能够重新分割并轻松纠正它产生的字幕.
To address Whisper’s challenges, 字幕编辑 is an excellent and free tool. 虽然我最近才开始使用它，但它自2001年以来一直在开发中. 源代码在GitHub上进行了十多年的版本控制
当时主要是增强版的SubRip, 发明SRT文件类型的DVD字幕图片OCR程序. Development on 字幕编辑 (see 图4), 虽然, focused on ergonomics instead of OCR, 将DVD字幕文本的识别工作推迟到Tesseract OCR引擎, 最初由惠普编写，后来被谷歌作为开源项目采用. 字幕编辑 was a fascinating program all along; by 2011, 它有一些先进的功能，比如实时文本聊天，这样多个编辑就可以在DVD本地化项目上合作，还有一个快速傅立叶变换(FFT)计算器，可以显示实时频谱图，帮助专家识别含糊的语音. 截至2014年，它可以导出201种不同的标题格式. 有3.6.8 release on Oct. 24, 2022, 字幕编辑 began experimenting with using Whisper to auto-generate captions for any video to be presented in its 2-decades-in-the-making caption correction user interface; this occurred about 1 month after Whisper was open sourced. 该程序使下载和安装Whisper及其预训练模型变得轻而易举. Whisper版本的默认选项是Faster-Whisper的独立可执行包装器, the same variant of the engine used by WhisperX. 另一个简单的选择，CPP，一个c++版本的Whisper，由杰出的和非凡的生产力 Georgi Gerganov, 有一些非常有用的额外功能，如麦克风实时字幕和更紧凑的模型.
图4. 字幕编辑 about to download the Medium.en pretrained Whisper model
如果你需要给视频配字幕，那很容易产生幻觉, WhisperX is an option, 但它需要一个非标准的安装过程，绕过Conda虚拟环境步骤. 当使用大型模型时，原始的Whisper引擎明显受益于至少具有12GB V内存的GPU上的推理, 但Faster-Whisper和Whisper CPP在任何现代电脑上都表现良好.
字幕编辑将使用默认设置将文本重新分割为定时文本(参见 图5)，足够接近Netflix的文本样式指南, 在全国聋人协会说服该公司成为流媒体娱乐行业无障碍的有效盟友后，它已成为行业标准.
图5. The 字幕编辑 settings menu
随着一年多的发展，whisper被纳入字幕编辑项目, 这是一种简单易用的方式来开始使用这个极其先进的语音转文本引擎，我衷心地推荐给老师和学生.
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