智能学习分组：从通用模型到大数据框架

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[摘   要] 学习分组是协作学习活动设计的首要阶段。随着学习场所的快速变化、多模态交互过程复杂性的增加，采用传统的随机分组、教师指派或学生自我选择等方法进行协作学习分组的效率十分低下。研究提出基于智能技术构建自适应的协作学习小组。首先，阐述了学习分组的价值，即构建合理的协作学习环境、兼顾学生的个体差异和促进教育资源优质公平;其次，总结了影响智能学习分组的因素，包括个体属性、小组学术与物理构成以及学习者与环境的交互;最后，描述了经典场景下智能学习分组的通用模型，并讨论了大数据背景下智能学习分组的前景与挑战。（剩余14219字）

试读结束

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