Většina studijních videí na YouTube není uzpůsobena ke studiu. Obsahují úvody, sponzorská sdělení, odbočky od tématu a chybí jim značky kapitol. Některé přednášky jsou 90minutovým záběrem jedné kamery na tabuli. Nástroj Scholarly pro převod YouTube na videopřednášku to řeší. Vložte odkaz a AI přepíše celé video, odstraní vatu, rozdělí obsah do logických kapitol a vybere pojmy, které jsou pro studenta skutečně důležité.
Výsledkem je propracovaná studijní přednáška ve Scholarly: video s novým komentářem, přehlednými kapitolami, synchronizovaným přepisem, kartami klíčových pojmů v postranním panelu a původním zdrojem na YouTube dostupným jedním kliknutím. Místo sledování náhodného videa máte pocit, že procházíte částí kurzu, kterou někdo připravil přímo pro vás.
YouTube už pravděpodobně využíváte při studiu: 3Blue1Brown na matematiku, Crash Course na historii, Organic Chemistry Tutor na organickou chemii nebo Andrewa Nga na strojové učení. Problém je v tom, že sledování samo o sobě není studium. Spuštění videa působí produktivně, ale za týden si téměř nic nepamatujete. Převodem videa z YouTube na přednášku ve Scholarly získáte prohledávatelný přepis, kapitoly, ke kterým se můžete vracet bez posouvání videa, a AI lektora, kterého se můžete zeptat „počkat, co právě myslel tím SN2?“, aniž byste ztratili nit.
Díky tomu využijete i dlouhá videa. Dvouhodinovou přednášku ze Stanfordu před zkouškou znovu zhlédnout nestihnete. Stejná přednáška rozdělená do 12 kapitol s přepisem a kartičkami se promění ve 20minutové opakování, které večer před testem skutečně zvládnete.
Funguje jakékoli vzdělávací video z YouTube: přednášky MIT OpenCourseWare, Khan Academy, Crash Course, TED-Ed, Veritasium, 3Blue1Brown, Organic Chemistry Tutor, Professor Leonard, Eddie Woo, Kurzgesagt i univerzitní kanály a konferenční příspěvky. Podporována jsou také cizojazyčná videa: AI přepíše původní zvuk a můžete ji požádat o shrnutí v angličtině nebo v jakémkoli jiném jazyce.
Skvěle fungují návody a videa o programování. Vložte celý kurz z freeCodeCamp a Scholarly ho rozdělí do kapitol podle témat, abyste našli část o async/await bez procházení šesti hodin videa. Fungují i dokumenty a konferenční příspěvky (NeurIPS, JSConf, Google I/O). Přepis z nich vytvoří prohledávatelné referenční materiály.
Jakmile se video z YouTube převede na přednášku ve Scholarly, další kroky studia jsou vzdálené jediné kliknutí. Vytvořte z videa sadu kartiček a AI převede každou definici, vzorec a příklad na kartičky s otázkami a odpověďmi. Vytvořte zkoušku a AI připraví otázky s výběrem odpovědí i otevřené otázky k obsahu videa, poté vaše odpovědi vyhodnotí a vysvětlí chyby.
Tak vypadá celý postup: odkaz na YouTube → strukturovaná přednáška → kartičky → cvičná zkouška. Můžete ho použít na každé video v seznamu „Přehrát později“ a proměnit 40 odložených videí ve skutečný studijní plán.
Vygenerované přednášky můžete sdílet jediným odkazem. Pokud si ve studijní skupině rozdělíte kurz na YouTube, každý může převést dvě nebo tři videa a sdílet svou přednášku ze Scholarly. Celá skupina tak získá strukturované poznámky, přepisy a kartičky k celému kurzu, aniž by někdo musel znovu sledovat to, co už zpracovali ostatní.
