【摘 要】
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研究者们常采用传统的机器学习方法在虚拟学习社区中提取以中心性或声望为主要标准的领袖节点。这些方法虽然简洁直观,但容易遮蔽虚拟学习社区的部分特点,忽视非领袖节点中也
【机 构】
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华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室,华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心
【基金项目】
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2017年度国家自然科学基金青年课题“网络学习社群建构知识过程中关键角色的特征及其作用”(课题编号:31600918)
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研究者们常采用传统的机器学习方法在虚拟学习社区中提取以中心性或声望为主要标准的领袖节点。这些方法虽然简洁直观,但容易遮蔽虚拟学习社区的部分特点,忽视非领袖节点中也可能存在其他类型的“关键少数”。为了深入理解虚拟学习社区的人际关系网络,文章以某门慕课讨论区中26次讨论的86名学习者为例,采用基于正则等价的块模型方法,从中划分出4个不同角色,并解释了他们在知识构建过程中发挥的作用。结果发现:可根据知识传递的关系,将学习者的角色分为“导学者”“善学者”“熟练者”和“初学者”4类。这一结果不仅表明基于正则等价的虚
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