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未来社区“一老一小”代际学习倾向性分析——基于K-prototype聚类算法
1
作者
鲍江民
卜星
《继续教育研究》
2025年第5期36-43,共8页
代际互动学习融入未来社区的建设不仅有助于促进代际情感、知识与文化的传递,还有利于实现积极老龄化、发展学习型社会。从老幼关联性特征出发,采集未来社区“一老一小”相关调查数据,针对包含老幼性别、年龄等类别数据与代际学习倾向...
代际互动学习融入未来社区的建设不仅有助于促进代际情感、知识与文化的传递,还有利于实现积极老龄化、发展学习型社会。从老幼关联性特征出发,采集未来社区“一老一小”相关调查数据,针对包含老幼性别、年龄等类别数据与代际学习倾向性得分的混合型数据,采用K-prototype算法进行聚类划分“一老一小”群体。结果表明:聚类后,不同类别群体在六种代际类型的倾向性上呈现出明显差异。老年群体被划分标记为“文艺运动型”“劳动实践型”“兴趣全能型”三类,儿童群体被划分标记为“劳动行动派”“运动健康型”“兴趣广泛型”三类。后续可为老幼群体设计定制代际项目,推送个性化课程,提高需求与供给的适配度。
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关键词
“一老一小”
代际学习
倾向性
聚类分析
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题名
未来社区“一老一小”代际学习倾向性分析——基于K-prototype聚类算法
1
作者
鲍江民
卜星
机构
台州开放大学
台州职业技术学院管理学院
出处
《继续教育研究》
2025年第5期36-43,共8页
基金
浙江省教育科学规划2024年度一般规划课题(高校)“基于学习者画像的未来社区‘一老一小’代际学习服务平台构建探究”(编号:2024SCG171)
2023年浙江省教育厅一般课题“四维共融:城乡未来社区教育发展研究”(编号:Y202352036)。
文摘
代际互动学习融入未来社区的建设不仅有助于促进代际情感、知识与文化的传递,还有利于实现积极老龄化、发展学习型社会。从老幼关联性特征出发,采集未来社区“一老一小”相关调查数据,针对包含老幼性别、年龄等类别数据与代际学习倾向性得分的混合型数据,采用K-prototype算法进行聚类划分“一老一小”群体。结果表明:聚类后,不同类别群体在六种代际类型的倾向性上呈现出明显差异。老年群体被划分标记为“文艺运动型”“劳动实践型”“兴趣全能型”三类,儿童群体被划分标记为“劳动行动派”“运动健康型”“兴趣广泛型”三类。后续可为老幼群体设计定制代际项目,推送个性化课程,提高需求与供给的适配度。
关键词
“一老一小”
代际学习
倾向性
聚类分析
Keywords
“The elderly and children”
Intergenerational learning
Propensity
Cluster analysis
分类号
G77 [文化科学—教育学]
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作者
出处
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被引量
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1
未来社区“一老一小”代际学习倾向性分析——基于K-prototype聚类算法
鲍江民
卜星
《继续教育研究》
2025
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