情境流驱动的大规模在线学习动态分组方法
廖宏建 曲哲 赵文静 陈俊城
广州大学网络与现代教育技术中心 广州大学图书馆 广州大学电子与通讯工程学院
在大规模在线学习社区中，学习者的行为特征可能会随时间发生变化，如何根据个体和群体的动态演化特征实现学习小组的自适应动态划分，是有效开展协作学习的关键。为此，文章提出一种情境流驱动的大规模在线学习动态分组方法：首先，构建基于活动理论的学习者情境模型，将反映情境指标的多模态数据转化为情境流；然后，扩展模糊C均值聚类算法，使用增量式流处理和动态滑动窗口技术检测概念漂移，实现基于某一情境维度的学习群体自适应动态聚类；最后，对不同情境维度的同质聚类结果进行差异化组合，得到异质学习小组。实验证明，动态分组在合作倾向、互惠性、群体互动一致性等方面比静态分组更具优势。文章的研究可为在线学习平台智能分组提供方法指引，并为实现有效的在线协作学习提供支撑。
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