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基于模糊C均值的在线协作学习混合分组研究
被引量：
10
1
作者
罗凌
杨有
马燕
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第16期68-73,共6页
在构建了学习者多维特征模型的基础上,设计了基于模糊C均值的在线协作学习混合分组算法。提取学习者多维特征分量,通过模糊C均值算法以学习风格、知识水平、学习目标和兴趣爱好为主要特征进行同质聚类,根据活跃度和性别特征进行异质聚...
在构建了学习者多维特征模型的基础上,设计了基于模糊C均值的在线协作学习混合分组算法。提取学习者多维特征分量,通过模糊C均值算法以学习风格、知识水平、学习目标和兴趣爱好为主要特征进行同质聚类,根据活跃度和性别特征进行异质聚类以实现混合性质分组。该算法将异质和同质分组相结合,既保证了学习风格、知识水平、学习目标和兴趣爱好具有相似性的学习者划分到同一组,同时考虑到了活跃度和性别差异对学习效果的影响,使得小组划分更加合理。实验表明,该算法优于传统分组方法,学习者的学习效果和学习满意度都有较大提升。
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关键词
在线协作学习
学习者特征
小组划分
模糊C均值
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职称材料
题名
基于模糊C均值的在线协作学习混合分组研究
被引量：
10
1
作者
罗凌
杨有
马燕
机构
重庆师范大学计算机与信息科学学院
重庆师范大学研究生院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第16期68-73,共6页
基金
重庆市教委科学技术研究项目(No.KJ1400512)
重庆市教委高等教育教学改革研究项目(No.152017)
重庆市研究生教育教学改革研究项目(No.YJG152001)
文摘
在构建了学习者多维特征模型的基础上,设计了基于模糊C均值的在线协作学习混合分组算法。提取学习者多维特征分量,通过模糊C均值算法以学习风格、知识水平、学习目标和兴趣爱好为主要特征进行同质聚类,根据活跃度和性别特征进行异质聚类以实现混合性质分组。该算法将异质和同质分组相结合,既保证了学习风格、知识水平、学习目标和兴趣爱好具有相似性的学习者划分到同一组,同时考虑到了活跃度和性别差异对学习效果的影响,使得小组划分更加合理。实验表明,该算法优于传统分组方法,学习者的学习效果和学习满意度都有较大提升。
关键词
在线协作学习
学习者特征
小组划分
模糊C均值
Keywords
online collaborative learning
learners’characteristics
group division
Fuzzy C-Means algorithm(FCM)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊C均值的在线协作学习混合分组研究
罗凌
杨有
马燕
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017
10
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