e-Learning is become the education method of the future. Lecture videos are powerful and expressive learning resources that are commonly and extensively used in e-learning. However, one lecture video usually covers many topics/subtopics or even many conceptual instructional roles for a single topic. In adaptive e-Learning, the e-Learning of the future, requires small granular objects (Micro Learning Objects MLO) for more flexible and adaptive presentation of the lecture, hence, arose is the need for splitting this lecture video into many MLOs each playing a specific instructional role in the lecture. This research is concerned with the automatic extraction of MLOs out of existing lecture videos also with automatic annotation with the appropriate metadata attributes needed for the appropriate selection of the MLO by the adaptive process. This article, however, assumes that the lecture video is based on PowerPoint (or presentation) slides that are also available to the proposed MLO extraction process.
 
أصبح التعلم اإللکتروني طريقة تعليم المستقبل. تعد مقاطع فيديو المحاضرات مصادر تعليمية قوية ومعبرة والتى يتم استخدامها بشکل شائع وعلى نطاق واسع في التعلم اإللکتروني. ومع ذلک ، عادةً ما يغطي مقطع فيديو محاضرة واحد العديد من الموضوعات / الموضوعات الفرعية أو حتى العديد من األدوار التعليمية المفاهيمية لموضوع واحد. في التعلم اإللکتروني التکيفي ، يتطلب التعلم اإللکتروني للمستقبل کائنات صغيرة )MLO Objects Learning Micro )لتقديم عرض أکثر مرونة وتکيفًا للمحاضرة ، ومن ثم نشأت الحاجة إلى تقسيم فيديو المحاضرة إلى العديد من MLOs .کل MLO له دور تعليمي محدد في المحاضرة. يهتم هذا البحث باالستخراج التلقائي لـ MLOs من مقاطع فيديو المحاضرات الحالية أي ًضا مع التعليق التوضيحي التلقائي بسمات البيانات الوصفية المناسبة الالزمة لالختيار المناسب لـ MLO من خالل العملية التکيفية. ومع ذلک ، تفترض هذه المقالة أن فيديو المحاضرة يستند إلى شرائح PowerPoint( أو العرض التقديمي( المتوفرة أي ًضا لعملية استخراج MLO المقترحة.