结合社会网络分析和多维特征聚类的学习小组划分方法

摘要：

通过引入社会网络分析方法, 建立了综合学习能力、学习状态和协作能力多维指标的学习者特征模型, 应用模糊相似和模糊等价演算, 以多层次的模糊动态聚类方法识别候选学习领袖, 通过融合多类型学习者实现学习小组的迭代划分。实验分析表明, 该方法可提高虚拟学习社区中学习小组划分结果的准确度, 具有良好的自适应性。

关键词：虚拟学习社区、学习小组、划分、社会网络分析、特征聚类

所属期刊栏目：30

分类号：TP391;G420(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目70771115;国家教育部人文社会科学研究青年基金资助项目11YJCZH227;湖南省教育科学“十二五”规划课题XJK011QXJ002

在线出版日期：2013-05-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：732-735,741