People use the Internet to learn new skills, stay connected with friends, and find new communities to engage with. Live streaming platforms like Twitch.tv, YouTube Live, and Facebook Gaming provide a place where all three of these activities intersect and enable users to live-stream themselves playing a video game or live-coding software and game development, as well as the ability to participate in chat while watching someone else engage in an activity. Through fifteen interviews with software and game development streamers, we investigate why people choose to stream themselves programming and if they perceive themselves improving their programming skills by live streaming. We found that the motivations to stream included accountability, self-education, community, and visibility of the streamers' work, and streamers perceived a positive influence on their ability to write source code. Our findings implicate that alternative learning methods like live streaming programming are a beneficial tool in the age of the virtual classroom. This work also contributes to and extends research efforts surrounding educational live streaming and collaboration in developer communities.


翻译:人们利用互联网学习新技能、与朋友保持联系并寻找新的社区参与。像Twitch.tv、YouTube Live和Facebook Gaming这样的直播平台提供了一个场所,使这三类活动得以交汇,让用户能够直播自己玩电子游戏、进行软件和游戏开发的编程演示,同时还能在观看他人活动时参与聊天。通过对十五位软件与游戏开发直播者的访谈,我们探究了人们为何选择直播编程,以及他们是否认为通过直播提升了自身编程技能。我们发现,直播的动机包括责任感、自我教育、社区归属感以及作品的可视性,而直播者普遍认为直播对其编写源代码的能力产生了积极影响。我们的研究结果表明,在虚拟教室时代,像编程直播这样的替代性学习方法是一种有益的补充。本研究也贡献并扩展了围绕教育性直播及开发者社区协作的相关研究。

0
下载
关闭预览

相关内容

100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月21日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
4+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
4+阅读 · 6月5日
人工智能重塑威慑:算法优势的兴起
专知会员服务
5+阅读 · 6月5日
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
15+阅读 · 6月4日
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
12+阅读 · 6月4日
《人工智能的挑战:算法战的想象与现实》
专知会员服务
12+阅读 · 6月4日
首场人工智能战争:Maven如何重塑武装冲突
专知会员服务
8+阅读 · 6月4日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员