本文選題：mCSCL　切入點(diǎn)：學(xué)習(xí)伙伴　出處：《現(xiàn)代教育技術(shù)》2014年03期

【摘要】：隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,mCSCL已成為教育技術(shù)學(xué)領(lǐng)域新的研究熱點(diǎn),學(xué)習(xí)伙伴選擇合理與否將直接影響著協(xié)作學(xué)習(xí)效率。文章利用mCSCL環(huán)境下協(xié)作分組伙伴模型,提出了基于KNN的mCSCL學(xué)習(xí)伙伴分組理論,通過計算學(xué)習(xí)者之間的相似度和類別權(quán)重,提供一張可視化的學(xué)習(xí)伙伴關(guān)系圖,導(dǎo)學(xué)者遵循組間同質(zhì)和組內(nèi)異質(zhì)分組原則,為學(xué)習(xí)者動態(tài)推薦最佳學(xué)習(xí)伙伴;并設(shè)計了以小學(xué)一年級加減運(yùn)算為內(nèi)容的mCSCL活動,開展分組滿意度訪談和小組學(xué)習(xí)效率實證研究。實驗結(jié)果表明,相對于隨機(jī)分組方式,基于KNN算法的mCSCL學(xué)習(xí)伙伴分組方式更適合移動學(xué)習(xí)活動開展,學(xué)習(xí)效率更高。
[Abstract]:With the rapid development of information technology, mCSCL has become a new research hotspot in the field of educational technology. Whether the selection of learning partners is reasonable or not will directly affect the efficiency of collaborative learning. In this paper, the mCSCL learning partner grouping theory based on KNN is proposed. By calculating the similarity and class weight among learners, a visual learning partnership diagram is provided. The guiding scholars follow the principle of homogeneity among groups and heterogeneous grouping within groups. The best learning partner was dynamically recommended for learners, and the mCSCL activity was designed with the addition and subtraction of the first grade of primary school as the content, and group satisfaction interviews and group learning efficiency were carried out. The experimental results showed that compared with the random grouping method, the best learning partner was selected as the best learning partner. The grouping of mCSCL learning partners based on KNN algorithm is more suitable for mobile learning activities, and the learning efficiency is higher.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學(xué)教育科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：2012年度教育部人文社會科學(xué)研究項目“mCSCL環(huán)境下情景感知性異質(zhì)學(xué)習(xí)伙伴生成機(jī)制研究”(項目編號:12YJCZH103)的資助 2012年度浙江省教科規(guī)劃重點(diǎn)研究項目“基于語義網(wǎng)技術(shù)的情境感知移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計及實證研究”(項目編號:SB116)的資助
【分類號】：G434

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本文編號：1695209