大规模在线协作学习分组方法及应用研究

陈甜甜; 何秀青; 葛文双; 何聚厚

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大规模在线协作学习分组方法及应用研究

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学习孤独感问题是造成MOOC课程学习完成率低的原因之一,构建与学习者学习特征相适应的协作学习小组,可以有效解决学习孤独感问题.利用自编码神经网络提取在线学习者的关键特征,根据同质分组原则,利用模糊C均值算法对在线学习者进行迭代分组,使在线学习者从独自学习转变为以团队的形式进行协作学习,从而改善在线学习者的学习体验,降低学习孤独感.以edX平台上选择计算机科学与编程入门课程的19846名在线学习者为实验对象,进行在线协作学习分组.实验结果表明,基于该分组方法,每个小组内学习者都有较高的同质性,可以很好地解决学习孤独感问题.

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来源
《计算机工程与应用》 |2021年第1期|92-98|共7页
作者
陈甜甜; 何秀青; 葛文双; 何聚厚;
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作者单位

陕西师范大学现代教学技术教育部重点实验室西安 710062;

陕西师范大学计算机科学学院西安 710062;

陕西师范大学计算机科学学院西安 710062;

陕西师范大学现代教学技术教育部重点实验室西安 710062;

陕西师范大学现代教学技术教育部重点实验室西安 710062;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器辅助技术;
关键词
学习孤独感; 在线协作学习分组; 自编码神经网络; 模糊C均值; MOOC课程;

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