基于大数据驱动思想,笔者利用复杂网络理论及其社团特性,提出一种SPOC教学中学习小组及学习领袖的自动发现机制,并且可实现学习小组及小组内的成员的数量调整的动态自适应。首先,通过融合学习者的成绩和性格特质的复合欧式距离构建用户模型,进而构建学习者网络;其次,利用Fast community算法实现网络的社团划分;最后,以1个社团作为1个学习小组,并将其中介数最大的节点作为该组的学习领袖。与单独学习相比,实施所提方法后,学习者的平均成绩提高4.7%。
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