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题名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
葛文双
何聚厚
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机构
陕西师范大学现代教学技术教育部重点实验室
陕西师范大学计算机科学学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第1期92-98,共7页
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基金
陕西省高等学校教学改革重点项目(17BZ015)
陕西省社会科学基金(2018Q27)。
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文摘
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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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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Keywords
learning loneliness
online collaborative learning group
auto-encoder
fuzzy C-means
MOOC
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分类号
TP391.7
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名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
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机构
广东理工学院建设学院
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出处
《信息与电脑》
2022年第22期233-235,共3页
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基金
广东理工学院“创新强校工程”重点培养项目“祖先之翼·明清时期肇庆府宗族祠堂建筑石雕艺术研究”(项目编号:2022GKJZD002)。
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文摘
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。
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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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Keywords
online collaborative learning grouping
self-coding neural network
fuzzy C-means
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分类号
G434
[文化科学—教育技术学]
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