简述伙伴mCSCL环境下异质学习伙伴推荐系统题目

论文导读：mCSCL环境下协作分组的伙伴模型30-353.1.1伙伴联系论述与伙伴模型30-313.1.2伙伴模型的构成要素31-343.1.3伙伴模型的系统结构与工作流程34-353.2伙伴模型的数据化35-403.2.1伙伴模型的形式化描述35-363.2.2伙伴因素的数据化表示36-403.3基于K-means聚类浅析的异质学习伙伴推荐算法40-423.4mCSCL环境下异质学习伙伴推
摘要：随着移动技术的进展与普及，移动技术支持的协作学习（mCSCL）成为教育技术学领域新的探讨热点。mCSCL是指协作小组在移动技术的支持下进行交互活动、开展协作学习；而合适的协作分组方式是其协作学习顺利开展的前提。小组成员和分组对策是协作分组的两个关键不足；在协作学习领域，我们通常将小组成员称为学习伙伴；异质分组对策是协作学习领域广泛采取的对策之一，它在mCSCL中也具有一定优势。由此，mCSCL环境下如何为学习者推荐合适的异质学习伙伴是mCSCL协作分组的关键不足之一，这也是本论文的探讨核心。然而，目前mCSCL的分组方式都是助学者根据学习者单一特点为学习者寻找学习伙伴组成协作小组，而对学习伙伴的探讨缺乏一个有效的推荐模型，具体来说有着以下三个不足：（1）mCSCL伙伴形成的标准过于单一，并没有综合考虑学习者的个性特点和mCSCL的特殊性，因而没有形成一个有效的伙伴模型。（2）过分侧重人工分组，缺乏一个合理的异质学习伙伴推荐算法。（3）缺乏一个能为mCSCL环境下的学习者推荐异质学习伙伴的推荐系统。针对以上不足，本论文提出了关于mCSCL环境下异质学习伙伴推荐系统的探讨。开展的探讨工作主要包括以下三个方面：第一，本论文在综合考虑学习者的个性特点和mCSCL特殊性的基础上，构建了mCSCL环境下的伙伴模型；进而以形式化的方式对伙伴模型进行了详细地描述；最后对伙伴模型的构成要素进行了数据化。第二，在mCSCL环境下伙伴模型探讨的基础上，根据K-means聚类浅析法的原理，设计并实现了基于K-means的异质学习伙伴推荐算法，进而构建了mCSCL环境下异质学习伙伴推荐模型。第三，在上面陈述的探讨工作的基础上，本论文设计并实现了mCSCL环境下异质学习伙伴推荐系统Mpr并利用该系统开展了实验。实验评价和数据浅析的结果表明mCSCL环境下异质学习伙伴推荐系统对异质学习伙伴的寻找具有较好的推动作用。本论文的探讨对改善mCSCL的组织形式，提升协作学习的效率，丰富mCSCL的伙伴探讨和分组探讨能够起到一定的推动作用；本论文所设计和开发的Mpr系统将有助于mCSCL环境下学习者的异质学习伙伴的寻找，同时Mpr也有望能为mCSCL环境下的协作分组提供选择依据。关键词：mCSCL论文异质学习伙伴论文伙伴模型论文推荐算法论文推荐系统论文
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ABSTRACT7-11
第1章 绪论11-19

1.1 选题背景11-12

1.2 不足提出12-13

1.3 探讨内容13-14

1.4 探讨作用14

1.5 探讨策略14-15

1.6 相关概念界定15-16

1.7 本论文结构16-18

1.8 本章小结18-19

第2章 文献综述19-30

2.1 协作学习环境下伙伴形成的探讨近况19-24

2.

1.1 CSCL 环境下学习伙伴的探讨近况19-22

2.

1.2 mCSCL 环境下学习伙伴的探讨近况22-24

2.2 mCSCL——移动技术支持的协作学习24-27

2.1 mCSCL 的概念24-26

2.2 mCSCL 的优势26

2.3 mCSCL 环境的组成要素26-27

2.3 K-means聚类浅析法27-29

2.3.1 聚类浅析法概述27-28

2.3.2 K 均值聚类——K-means 算法28

2.3.3 K-means 算法的优势28-29

2.4 本章小结29-30

第3章 mCSCL环境下异质学习伙伴推荐模型30-45

3.1 mCSCL环境下协作分组的伙伴模型30-35

3.

1.1 伙伴联系论述与伙伴模型30-31

3.

1.2 伙伴模型的构成要素31-34

3.

1.3 伙伴模型的系统结构与工作流程34-35

3.2 伙伴模型的数据化35-40
3.

2.1 伙伴模型的形式化描述35-36

3.

2.2 伙伴因素的数据化表示36-40

3.3 基于K-means聚类浅析的异质学习伙伴推荐算法40-42

3.4 mCSCL环境下异质学习伙伴推荐模型42-44

3.5 本章小结44-45

第4章 mCSCL环境下异质学习伙伴推荐系统的设计与实现45-56

4.1 mCSCL环境下异质学习伙伴推荐系统的设计45-49

4.

1.1 系统的需求浅析模型45-46

4.

1.2 系统的功能结构浅析46-47

4.

1.3 业务流程浅析47-48

4.

1.4 数据库模型48-49

4.2 mCSCL环境下异质学习伙伴推荐系统的实现49-55
4.

2.1 系统结构与技术路线49-50

4.

2.2 异质学习伙伴推荐算法的实现50

4.

2.3 服务端的实现50-52

4.

2.4 客户端的实现52-54

4.2.5论文导读：615.2.1评价目的595.2.2评价设计595.2.3评价对象59-605.2.4评价数据浅析与结论60-615.3本章小结61-62第6章总结与展望62-656.1总结626.2探讨革新点62-636.3未来探讨展望63-65参考文献65-68附录68-73致谢73-74攻读学位期间参加的科研项目和成果74上一页12
系统部署与运转54-55

4.3 本章小结55-56

第5章 评价56-62

5.1 可行性评价56-59

5.

1.1 评价目的56

5.

1.2 评价的设计56-57

5.

1.3 评价对象57

5.

1.4 评价数据浅析与结论57-59

5.2 有效性评价59-61
5.

2.1 评价目的59

5.

2.2 评价设计59

5.

2.3 评价对象59-60

5.

2.4 评价数据浅析与结论60-61

5.3 本章小结61-62
第6章 总结与展望62-65

6.1 总结62

6.2 探讨革新点62-63

6.3 未来探讨展望63-65

参考文献65-68
附录68-73
致谢73-74
攻读学位期间参加的科研项目和成果74