结合社会网络分析和多维特征聚类的学习小组划分方法

发布时间：2018-09-12 20:19

【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。
[Abstract]:By introducing the method of social network analysis, the learner characteristic model of multi-dimensional index of comprehensive learning ability, learning state and cooperative ability is established, and fuzzy similarity and fuzzy equivalent calculus are applied. The multi-level fuzzy dynamic clustering method is used to identify candidate learning leaders and the iterative partition of learning groups is realized by merging multi-types of learners. The experimental results show that this method can improve the accuracy of learning group partition in virtual learning community and has good adaptability.
【作者单位】：中南大学商学院;湖南涉外经济学院信息科学与工程学院;
【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)
【分类号】：G434

【参考文献】

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【共引文献】

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