模糊神经网络在CSCL分组模型构建中的应用

"伦淑娴和杨友林的论文‘利用模糊神经网络方法建立CSCL分组模型’探讨了在计算机支持的协作学习(CSCL)中如何通过数据挖掘和模糊神经网络解决硬性分组和分组依据模糊性的问题。他们提出了一种新的分组模型构建方法，该方法首先通过数据挖掘获取影响协作学习分组性能的关键因素，随后运用模糊神经网络对这些因素进行分析，从而创建更科学合理的分组模型。这一方法在高中信息技术课程的协作学习实践中得到了验证。" 这篇论文指出，随着网络技术和教育信息化的发展，CSCL成为了教育研究的重要领域。它强调了教学信息的实时交互和协同学习，结合了传统教学与网络教学的优势。然而，关于如何科学地对学生进行分组以便进行有效的协作学习，现有的研究相对较少，多数系统采用硬性分组，忽视了分组依据的模糊性和个体差异。作者认为，基于学习者的模糊特性建立分组模型至关重要。 在国内外的研究现状中，虽然CSCL已经得到广泛关注，但关于分组策略的研究仍然不足。伦淑娴和杨友林的贡献在于引入了模糊神经网络，这是一种能够处理不确定性和模糊信息的工具。他们首先运用数据挖掘技术从大量数据中提取影响分组效果的关键因素，如学习者的能力、兴趣、性格等。然后，通过模糊神经网络分析这些因素，构建出可以适应学习者模糊特性的分组模型。这种方法有助于创建知识和能力结构均衡的学习小组，激发学生的学习热情，提升协作学习的效果。 通过在高中信息技术课程中的实际应用，该模型证明了其有效性和实用性。这表明，模糊神经网络不仅为解决CSCL中的分组问题提供了一种新途径，也为未来相关研究提供了理论基础和实践参考。论文的关键词包括CSCL分组、学习者特征、模糊神经网络、数据挖掘和分组模型，表明了研究的主要关注点和技术手段。 这篇论文在CSCL领域内提出了一种创新的、基于模糊神经网络的分组模型构建方法，旨在解决分组过程中的模糊性和不科学性，为提高协作学习的效率和质量提供了新的思路。