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大规模在线协作学习分组方法及应用研究 被引量:6
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作者 陈甜甜 何秀青 +1 位作者 葛文双 何聚厚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第1期92-98,共7页
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... 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。 展开更多
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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基于计算机算法的在线学习分组方法及应用研究
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作者 龙丽芳 蒋春霞 《信息与电脑》 2022年第22期233-235,共3页
为了提高在线教育课程中学习者的学习效率,设计了一种基于计算机算法的在线学习分组方法。采用自编码神经网络提取学习者的本质特征,利用模糊C均值算法与同质分组策略,将具有相似特征的学习者构成协作学习小组,并以团队形式进行协作学... 为了提高在线教育课程中学习者的学习效率,设计了一种基于计算机算法的在线学习分组方法。采用自编码神经网络提取学习者的本质特征,利用模糊C均值算法与同质分组策略,将具有相似特征的学习者构成协作学习小组,并以团队形式进行协作学习。实验结果表明,应用本文设计的分组方法进行分组后,有效提高了学习者的学习效率,具有较好的实际应用效果。 展开更多
关键词 在线协作学习分组 自编码神经网络 模糊C均值
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