基于KNN算法的mCSCL学习伙伴分组策略研究
本文选题：mCSCL 切入点：学习伙伴 出处：《现代教育技术》2014年03期
【摘要】：随着信息技术的快速发展,mCSCL已成为教育技术学领域新的研究热点,学习伙伴选择合理与否将直接影响着协作学习效率。文章利用mCSCL环境下协作分组伙伴模型,提出了基于KNN的mCSCL学习伙伴分组理论,通过计算学习者之间的相似度和类别权重,提供一张可视化的学习伙伴关系图,导学者遵循组间同质和组内异质分组原则,为学习者动态推荐最佳学习伙伴;并设计了以小学一年级加减运算为内容的mCSCL活动,开展分组满意度访谈和小组学习效率实证研究。实验结果表明,相对于随机分组方式,基于KNN算法的mCSCL学习伙伴分组方式更适合移动学习活动开展,学习效率更高。
[Abstract]:With the rapid development of information technology, mCSCL has become a new research hotspot in the field of educational technology. Whether the selection of learning partners is reasonable or not will directly affect the efficiency of collaborative learning. In this paper, the mCSCL learning partner grouping theory based on KNN is proposed. By calculating the similarity and class weight among learners, a visual learning partnership diagram is provided. The guiding scholars follow the principle of homogeneity among groups and heterogeneous grouping within groups. The best learning partner was dynamically recommended for learners, and the mCSCL activity was designed with the addition and subtraction of the first grade of primary school as the content, and group satisfaction interviews and group learning efficiency were carried out. The experimental results showed that compared with the random grouping method, the best learning partner was selected as the best learning partner. The grouping of mCSCL learning partners based on KNN algorithm is more suitable for mobile learning activities, and the learning efficiency is higher.
【作者单位】： 浙江工业大学教育科学与技术学院;
【基金】：2012年度教育部人文社会科学研究项目“mCSCL环境下情景感知性异质学习伙伴生成机制研究”(项目编号:12YJCZH103)的资助 2012年度浙江省教科规划重点研究项目“基于语义网技术的情境感知移动学习系统设计及实证研究”(项目编号:SB116)的资助
【分类号】：G434
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，本文编号：1695209
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