基于社会认知网络分析的学习者协作问题解决能力发展研究

协作问题解决能力是21世纪数字公民应具备的核心能力之一,但目前尚且缺乏对学习者协作问题解决能力动态发展过程的探讨,需要融合多元方法提供更细粒度的分析。以学习者在教学初期、中期、后期三个时期的在线协作会话数据为分析样本,运用认知网络分析发现,学习者协作问题解决能力呈现出由低水平向高水平发展的过程;通过社会网络分析发现,参与者呈现出网络核心和边缘两种社会角色,且社会角色随时间会动态改变;社会认知网络分析结果显示,不同社会角色学习者的协作问题解决能力发展过程具有显著差异。基于研究结果,从在线协作环境、课堂教学策略以及教师专业发展三个方面给出建议。

基于机器学习的协作MIMO通信网络信号检测算法研究

针对现代无线通信中多输入多输出(MIMO)系统面临的信号检测挑战,文中提出了一种基于机器学习的协作MIMO通信网络信号检测算法。利用深度学习技术,尤其是卷积神经网络与循环神经网络的融合模型,该研究旨在提高信号检测的精度与效率,降低计算复杂度。算法在基于大规模MIMO系统和动态无线环境的仿真测试中展现出优越性能,特别是在低信噪比条件下。研究结果验证了机器学习方法在复杂通信场景中的有效性,也为未来6G及无线通信技术的发展提供了理论与实践参考。

网络学习空间在线协作学习对学业成绩的影响研究

网络学习空间中的在线协作学习对学业成绩具有多方面的积极影响。通过增强学习动机与参与度、促进知识共享与深化理解、提升学习效率与效果、培养团队协作能力与社会技能等途径,在线协作学习为学生提供了一个更加高效、灵活、互动的学习平台,有助于学生在学业上取得更好的成绩。在线协作学习以其跨越时空限制、增强学习动力、促进深度交流与合作、提供个性化学习体验、实现实时反馈与持续改进及丰富学习资源与拓宽视野等优点,正逐渐成为现代教育体系中不可或缺的一部分。

跨区域网络协作教研活动探析——以学习通平台为实例

伴随着教育信息化的发展趋势,各种移动平台的出现为跨区域网络协作教研活动的组织提供了技术支持和载体支撑,学习通就是便于使用的信息化平台之一。本文聚焦学习通平台,探讨了依托学习通开展跨区域网络协作教研活动方法,具体包括成立教研小组,构建线上教研群体;开发优质教研资源,共享引领教研活动;深入挖掘平台功能,开展网络协作教研,以期提升教师教学质量。

基于迭代协作学习框架的信誉医学参与方选择

联邦学习和群智学习等协作学习技术,能够在保护数据隐私的条件下充分利用分布在各地的分布式数据深度挖掘数据中所蕴含的知识,拥有非常广阔的应用前景,尤其是在强调隐私惯例和道德约束的医疗健康领域.任何协作工作都需要选择可靠的参与方,协作学习中全局模型的性能在很大程度上取决于参与方的选择.然而,现有研究在选择参与方时都没有对不同机构医疗数据中存在的异质性加以直接关注.导致包含稳定性在内的全局模型的性能难以得到保障.提出了从信誉的角度尝试探索求解该问题.以迭代协作学习的方式尽可能挑选出具有良好信誉的参与方进行协作学习,以获得稳定可靠的高性能全局模型.首先,提出了一个描述医疗机构数据质量的AI信誉值指标AMP(AI medical promise),以帮助其在医疗领域中形成良好的AI生态.其次,建立了一个基于后向选择的迭代协作学习(colback-learning)框架.在单次协作学习任务中,利用后向选择方法以多项式时间复杂度迭代计算出性能良好且稳定的全局模型,完成AMP计算和积累.在AMP信誉值计算中,制定了一个综合考虑全局性能指标的评分函数,以针对医疗领域更有效地指导全局模型的训练.最后,使用真实医疗数据模拟多样化的协作学习场景.实验表明,colback-learning能够选择可靠参与方训练得到性能良好的全局模型,模型的性能稳定性比现有最好的参与方选择方法提高了1.3~6倍.全局模型的可解释性与集中式学习保持了较高的一致性.

强化学习在协作频谱感知中的应用

针对随着节点数量的增多,多节点协作频谱感知(Cooperative Spectrum Sensing,CSS)会产生大量本地数据,导致能耗变高和全局决策延迟的问题,提出节点评估与选择(Node Evaluation Selection,NES)和网格搜索(Grid Search,GS)的强化学习(Reinforcement Learning,RL)算法。通过NES算法在融合中心(Fusion Center,FC)实时更新协作用户的信任值,对信任值大小进行排序,根据设定的阈值,阻止恶意用户(Malicious Users,MU)参与CSS。通过基于GS的RL机制对处理后的数据进行标记,把信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)和信任值作为输入参数,搜索出所有可能的参数组合。在相同环境参数时,FC可以直接调用该环境下的节点,不需要再重新进行感知操作,如果有新用户加入时通过改变参数的范围重新搜索,新用户可以模仿其他用户RL的经验,从而获得更加快速的信道占用情况。仿真结果表明,该方法与其他算法相比,在提高检测概率的同时,降低了能耗,减少重复计算的时间,解决了全局决策延迟的问题。

基于角色的主题式网络协作学习方法及其案例分析——应用CSCLEP与CRAT的教学实验

为了发现学习个体在协作小组中进行协作学习活动时的互动与角色扮演情况,验证CSCL协作角色分析工具的功能、性能和可用性,证明CRAT与CSCLEP对接的可能性,本文通过个案研究法、结构化参与法和逻辑分析法开展了基于角色的主题式网络协作学习活动教学实验,让学生在CSCLEP中通过相互交流和协作完成学习主题。学习主题的内容设计以问题为导向,采用角色扮演的方式,小组成员在解决问题中进行协商讨论。从教学实验所采用的教学活动设计方式、实验方法、实验环境(平台)、实验设计、实验对象、实验数据等方面来进行分析、讨论学习个体在协作小组中的协作互动情况和协作角色的分布情况。本文最后形成小组成员在CSCL中的协作状态、互动情形和角色扮演与演变结论,期望为CSCL中协作小组的形成提供辅助参考作用,促进协作交互的完成,同时也为CRAT的功能完善提供可行性报告,将教学经验进行推广,为其他CSCL协作学习活动提供理论参考依据。

社会网络视角下重大突发事件应急协作效率多阶段对比分析——以郑州“7.20”特大暴雨灾害为例

当前城市化进程中自然灾害事件的复杂性、耦合性日益加剧,亟待优化协同高效的风险治理模式。为此,本文以河南郑州“7.20”特大暴雨灾害为例,从制度和实践两个层面,构建其基于应急预案的组织间计划协作网络和两个不同时间阶段下的响应协作网络,并对三种网络特征进行对比分析。结果表明,根据应急预案和实际应急系统分别构建的协作网络结构存在较大差异,主要原因一方面源于应急预案本身存在不足,另一方面则是实际响应出现失灵;此外,实际响应协作网络在政府危机学习作用下呈现自动演进优化特征,趋于核心组织统一指挥、组织间紧密联系、协调分工的应急网络结构。建议应急管理体制改革加强应急预案动态调整并建立政府危机学习长效机制。

基于CSCL的网络协作学习系统的结构模型

随着计算机技术和网络多媒体技术的不断发展,协作学习成为网络教育的一个新的热点。本文概述了计算机支持的协作学习(CSCL)的基本概念及理论基础,探讨了计算机支持的协作学习系统的几种传统结构模型,并在此基础上提出了一种基于CSCL的网络协作学习系统的结构模型。

CSCL环境下促进协作的小组角色支架设计与实践

促进学习者协作是CSCL研究的核心问题之一。已有研究从不同角度提出策略来促进小组的协作效果,本研究在构建多维学习者特征模型的基础上,依据“组间同质、组内异质”原则提出CSCL个性化分组策略,利用SNA构建小组角色支架,将个性化分组策略和角色支架应用于CSCL环境下的小组交互活动中。为探究该支架对协作小组的教学效果,本研究以某高校《计算机导论》课程为例,开展实践教学,从在线讨论参与度和交互质量两方面验证其在小组活动实施中的有效性。结果表明,协作式学习可通过制定合理的个性化教学分组模型来营造融洽的学习氛围;采用角色支架干预的讨论形式能够提高学习者参与小组学习的积极性,提升协作学习质量。该策略为促进CSCL环境下的小组协作学习提供一定的借鉴和参考。

混合式协作学习促进批判性思维发展实证研究

提升学生的批判性思维水平是培育创新型人才、推进教育强国建设的重要任务。混合式教学情境下的协作学习支持协同问题解决与知识建构,是教育数字化转型背景下培育高阶思维的常用方式。本研究基于混合式协作学习,在理论层面设计“建立知识联系—定位重点问题—设计解决方案—基于证据评论—协同意义建构”的学习活动流程,联通“学习空间支撑层—协作活动中介层—思维发展目标层”,面向问题解决发展批判性思维;在实践层面开展为期三个月三个单元共三轮的混合式学习实验,对学生互动文本进行编码并采用认知网络分析和滞后序列分析,探索学生批判性思维发展轨迹并进行行为描画。本研究得出如下结论:混合式协作学习可以有效促进批判性思维的发展,促进学生批判性思维行为有序灵活地切换,协作学习进阶中蕴含了批判性思维发展的路径。

计算机支持协作学习研究方法的文献综述

计算机支持协作学习(CSCL)被认为是一种提高学生学习的现代教学模式。但是,关于CSCL中研究方法的种类以及研究方法如何开展研究还没有系统的综述。因此,基于已有研究,文章将CSCL中的研究层次分为事件和交互层次,从定量、定性以及混合方法三个角度出发,综述CSCL中相对应的研究方法以及研究方法的使用。研究发现,定量方法包括量化内容分析方法、滞后序列分析方法;定性方法包括定性内容分析方法、会话分析方法;以及目前的新型研究方法如社会网络分析法。文章旨在帮助人们理解在CSCL中如何进行研究与分析。

网络环境下大学生协作学习满意度研究

文章对影响网络学习环境的大学生小组协作学习满意度的六个因素进行分析,设计调查问卷并提出研究假设。以有效性检验和线性回归分析验证得出学习者特征、协作态度、社会临场感、学习效果、技术环境与学习满意度显著性高,教学设计影响度较不足。并根据问卷调查分析总结提出了提高网络环境下大学生小组协作学习满意度的六点建议。

网络学习空间在线协作学习对学业成绩的影响研究——基于网络学习自我效能感的中介作用

文章通过自编量表和改编量表,调查了203名学生,以探讨网络学习空间中的在线协作学习、学业成绩及网络学习自我效能感之间的关系。研究表明,在线协作学习、网络学习自我效能感、学业成绩之间存在显著正相关,网络学习自我效能感在在线协作学习与学业成绩之间起到部分中介作用,这为提升网络学习空间中的学习效果提供了理论依据和参考。

网络协作学习系统的应用研究——以WebCL平台为例

本文论述了有关协作学习、计算机支持的协作学习和协同知识建构的基本概念和方法,最后详细介绍了协作学习平台WebCL的基本特点及其在远程教育领域的应用与发展。

基于网络的个性化、协作式学习环境的设计

在信息化社会中,网络学习凭借诸多的优势正如火如荼地开展着,但是,如何利用好网络空间和网络资源,为学习者设计一个优化的学习环境,是我们应该首要关注的问题。本文提出了一个基于网络的适应性、协作化学习环境,旨在促进学生的个性化学习,并在协作学习的过程中进行知识建构和深层次的信息加工。

网络支持的小组协作学习应用研究

本文为了探讨网络环境下影响小组协作学习的相关因素及其关系,按照"提出问题、分析问题、研究方法与设计、数据收集、案例分析讨论、研究结论与存在问题"研究路线,应用实证的方法获取实践教学数据,采用案例研究和内容分析方法,使用教育统计与社会网络分析工具对案例数据进行分析,研究了小组协作学习中的社区交流、课例实践、课程实践、汇报总结等活动与形成性评价之间的关系,结果显示实施小组协作学习需要构建高凝聚性的学习小组、设定关键的小组中心成员、灵活的协助学习沟通策略及参与能动性的激发手段等若干关键因素,为网络环境中有效实施小组协作学习与教学提供了有益的参考。

网络教学平台中协作学习的设计与实现——以“现代教育技术”网络协作学习室为例

网络环境下的协作学习是协作学习和网络技术相结合的产物,它旨在营造轻松愉快的教学环境,引导学生协作交流、共同进步。本文从对协作学习的认识出发,以"现代教育技术"公共课为例,介绍了"网络协作学习室"的设计,并给出了具体的实现方法以供参考。

关于网络协作探究学习及其影响因素的实证研究

该研究以《工业系统概论》课程为基础对基于网络的协作探究学习做了实证分析 ,发现 :(1 )学习者使用频率最高、最喜爱的网络应用形式是小组合作完成课题作业 ;(2 )在完成课题任务的过程中 ,学习者进行了积极主动的资料搜集和整理活动 ,对所收集的资料做了较深入的分析加工 ,但小组内的合作讨论以及小组间的互动有待进一步加强 ;(3)学习者的自主学习能力和 IT技能对于成功的网络学习具有显著的预测作用 ,视觉型、听觉型和动觉型认知风格的预测效应不显著。最后 。

基于网络的协作式学习系统的设计模式

本文介绍了基于网络进行协作学习的基本方式及特征,阐述了建构主义认知理论和情境化学习对协作式学习的理论指导,在分析了与协作学习所主张的环境相吻合的计算机网络环境的特点后,最后提出了基于协作式学习的网上教学软件的设计模式及评价思想。