基于聚类和梯度选择的网络协作学习分组算法

发布时间：2018-12-15 00:41

【摘要】：基于网络协作学习具备便捷、海量资源共享和不受时空约束的优势,但其学习效果易受学习者分组的影响;分组越科学合理,整体学习效果则越理想,反之亦然。文中根据网络协作学习者的个性化特征和协作特征,在引入团队协作学习量表解决学生协作能力判断的前提下,提出基于学习者特征聚类和协作特征梯度选择的GSDBK-means分组算法对学习者进行分组,以期达到提高网络协作学习效果的目的。经实验证明,GSDBK-means分组算法较于其他分组策略能产生更科学合理的分组结果,从而取得更好的学习效果。
[Abstract]:Web-based collaborative learning has the advantages of convenient, massive resource sharing and free from time and space constraints, but its learning effect is easily influenced by learners' grouping. The more scientific and reasonable the grouping, the better the overall learning effect, and vice versa. According to the individualized and cooperative characteristics of web-based cooperative learners, the paper introduces the team collaborative learning scale to solve the judgment of students' cooperative ability. A GSDBK-means grouping algorithm based on learner feature clustering and collaborative feature gradient selection is proposed to group learners in order to improve the effectiveness of web-based collaborative learning. Experimental results show that the GSDBK-means grouping algorithm can produce more scientific and reasonable grouping results than other grouping strategies, and thus achieve better learning results.
【作者单位】： 上海理工大学光电信息与计算机工程学院;
【分类号】：TP311.13;G434

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本文编号：2379620