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基于混合模型的虚拟学习社区角色识别策略分析*

2021-11-30王梦菊邵晶波

科学与信息化 2021年21期
关键词:评价模型课程

王梦菊 邵晶波

哈尔滨金融学院 黑龙江 哈尔滨 150080

引言

虚拟学习社区是借助信息技术创建的网络学习环境,是在联结主义的启发下出现的一种学习组织,也是将在线学习与社交网络相结合的产物。在虚拟学习社区中,不同的群体对构建知识的贡献和所起的作用不尽相同。因此,认识和理解虚拟学习社区中的各类角色,可以更好地分析和理解虚拟学习社区、预测用户行为、研究用户之间的关系和交互过程、对不同的角色采取不同的支撑策略。

1 相关方法与技术的研究现状与挑战

1.1 社会网络与社会网络角色识别

社会网络理论出现于20世纪50、60年代,德国社会学家Georg Simmelcon从社会学角度将其定义为:一个由一组代表社会成员的节点和表示节点间关系的边或连线构成的社会结构。 1969年,Milgram做了Small-World实验,1991年Guare提出“六度分离”概念。1992年,美国社会学家Ronald Burt提出了结构洞理论。美国斯坦福大学人文与科学学院社会学家Mark Granovetter对找工作的过程进行研究,得出结论:“弱连接”有着极快的以及可能具有低成本和高效能的传播效率。此外, “二对一理论”和结构角色理论也是目前主要的社会网络理论。但传统的社会网络研究具有准确性低、个人主观性强以及样本规模小等问题。

社会角色的概念最早是由人类学家Ralphlinton提出,指人们对于某种位置上人的行为的期望或要求。目前,社会网络角色识别的主要方法为以下4种以及之间的组合:社会网络分析方法、数学分析方法、内容分析方法、机器学习方法。……

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