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社交网络在远程教育中应用的研究与设计

社交网络在远程教育中应用的研究与设计#
 

摘要:远程教育中学生和教师、学生和学生之间在空间上处于分离的状态,学生通过自主学习获取知识。由于学习行为孤独单调,缺少与老师和同学的感情交流,容易使学生产生厌学情绪,导致学习效率和成绩下降,甚至可能失去继续学习的信心和兴趣。因此,对社交网络在远程教育中的应用进行了研究和设计,并基于数据挖掘技术,提出了一种使用EM 算法对远程教育学生进行聚类的方法,为学生推荐合适的学习伙伴。
 

关键词:远程教育;社交网络;学习伙伴;EM 算法

0 引言
远程教育在教学上采用多媒体教材和现代信息技术手段,在学习方式、学习进度、时间和地点等方面学生拥有一定的自主权,学生可以根据需要选择和使用各种媒体。与传统教育不同的是,学生不再以集体方式进行学习,同时也缺少了与教师以及其他同学之间的面对面交流、课外的互动和社交过程。尽管目前很多远程教育机构也以BBS、论坛等形式支持学生和教师之间的交互。但是这种手段只能支持带有明确目的和以课程学习为主要动机的交互,无法有效支持自发性和社交性的交互行为。因此,接受远程教育的学生难以建立对学校的归属感和对同学的认同感[1-2].
 

社交网络(SNS,Social network service)通过网络这一载体把人们连接起来,形成具有某一特点的团体。SNS 以现实社会关系为基础,模拟或重建现实社会中的人际关系网络。它通过帮助人们发现和扩展其社会关系,增加各人对其社会关系网络中的朋友的了解和联系,从而激发他们彼此之间协同工作、学习和娱乐的意愿[3]。目前比较流行的社交网络主要包括Facebook、开心网、人人网(校内网)等。
 

本文论述了通过将社交网络应用在现有远程教育网络教学平台上,创建教育社交网络ESNS(Education social network service),为学生提供参加各种以学习为目的的社交活动平台,使其在自主学习的基础上能够结识学习伙伴相互交流、共同学习,从而提高远程学习的效率。同时引入数据挖掘技术,使用EM 算法,基于远程教育学生学习力信息,对学生进行聚类,通过聚类发现学生学习力分布特点,以便于为学生推荐学习伙伴,也有利于针对不同类别学生设计不同的教学方法和课程,促进远程教育的发展。

3 结论
本文从改善远程教育中学生自主学习所遇到的问题出发,对社交网络在远程教育中的应用进行了研究,提出了将社交网络应用于远程教育网络教学平台上,作为现代远程教育网络教学的补充手段,为学生提供一个个性化、开放性的信息化学习环境,同时使用EM 算法基于远程教育学生学习力信息,对学生进行聚类。根据聚类结果,可以为学生推荐合适的学习伙伴,也为远程教育教学方法和教学课程的设计提供了参考。但仍存在一些问题有待进一步研究,如开发更多的适合远程教育社交网络的应用,引导不同类别学生选择合适的学习伙伴及学习策略等。
 

[参考文献] (References)
[1] 谢伟凯,申瑞民.一种基于虚拟世界和社交网络的远程教育校园生活平台模型[J].中国远程教育, 2009,(12) :66-69
[2] 闫晶晶,勾学荣.网络教育学生流失情况的分析与对策[J].北京邮电大学学报(社会科学版).2008,10(6):102-106
[3] Social Network Service[EB/OL].[2011-3-1].http://en.wikipedia.org/wiki/Social_network_service.
[4] 林秀曼,吴芸,陈毓超.协同学对虚拟学习社区建设的启迪[J].现代远距离教育,2004,(1):41-44
[5] Kirby, W. C. Learning ability ( in Chinese) [ M].Translated by Jin Li. Haikou:Southern Press:1.2005.
[6] 张弛,陈刚,王敏娟等.移动学习中使用EM 算法的学生聚类分析[J].中国远程教育(综合版)2009,(5):68-71


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