基于KNN算法的mCSCL学习伙伴分组策略研究

摘要：

随着信息技术的快速发展,mCSCL已成为教育技术学领域新的研究热点,学习伙伴选择合理与否将直接影响着协作学习效率.文章利用mCSCL环境下协作分组伙伴模型,提出了基于KNN的mCSCL学习伙伴分组理论,通过计算学习者之间的相似度和类别权重,提供一张可视化的学习伙伴关系图,导学者遵循组间同质和组内异质分组原则,为学习者动态推荐最佳学习伙伴;并设计了以小学一年级加减运算为内容的mCSCL活动,开展分组满意度访谈和小组学习效率实证研究.实验结果表明,相对于随机分组方式,基于KNN算法的mCSCL学习伙伴分组方式更适合移动学习活动开展,学习效率更高.

关键词：mCSCL、学习伙伴、移动学习、KNN算法、动态分组

所属期刊栏目：24

分类号：G40-057(教育学)

资助基金：2012年度教育部人文社会科学研究项目“mCSCL环境下情景感知性异质学习伙伴生成机制研究”项目编号:12YJCZH103的资助、2012年度浙江省教科规划重点研究项目“基于语义网技术的情境感知移动学习系统设计及实证研究”SB116

在线出版日期：2014-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：86-93