基于聚类的协作学习分组方法

来源：计算机技术与发展杂志2023年第06期北京时间：

作者：祁天龙;任美睿;';赵建宇;郭龙江;'

单位：1. 陕西师范大学 计算机科学学院,陕西 西安 710062;2. 陕西师范大学 现代教学技术教育部重点实验室,陕西 西安 710062

摘要：协作学习能够促进在线学习平台中学习者之间的沟通交流。 同一小组内学习者共同协作完成既定任务过程中,不仅可以巩固已有知识,也能通过互相学习,获得新知识和新技能,在提高个人表现的同时,增加学习兴趣,从而有效地降低辍学率。 近年来已提出了很多协作学习分组方法。 然而,现有分组方法没有兼顾主题意愿、学习时间规律和小组规模这三个对小组沟通效率有重要影响的因素。 该文依据学习者的主题意愿预分组,然后依据学习时间规律迭代地调用聚类算法将学习者划分到满足上下限的小组中,结果表明,上述方法形成的协作学习小组在满意度和时间重合度上均优于IFST 和随机分组方法。 最后,以 XuetangX 平台上的 1 754 名学习者为实验对象进行协作学习分组,实验结果表明,形成的小组有充分的协作学习时间,指派的主题能够很好地满足学习者的意愿,且各个小组之间成员数均衡。

关键词：协作学习;在线学习;分组方法;聚类;满意度;时间重合度