计算机网络环境下的协作学习小组自动分组系统设计

“协作学习中协作小组分组系统的设计与开发研究 (2007年) - 李洁, 王咸伟, 李克东” 本文主要探讨了在协作学习（Computer-Supported Collaborative Learning, CSCL）环境中，如何设计并开发一个有效的协作小组分组系统。研究基于学习者的关键特征类型，遵循异质分组的原则，旨在利用计算机网络技术实现更高效的学习小组配置。 首先，文章指出协作学习的成功很大程度上取决于学习小组的构成，因此，对学习者的特征进行分类分析至关重要。这些特征可能包括但不限于学习风格、能力水平、兴趣、性格等。通过考虑这些因素，可以确保小组内部的多样性，促进知识的互补和互动。 接下来，作者提出了一个自动分组模型，该模型特别适用于计算机网络环境。模型的关键在于其分组算法，它能根据预设的异质性标准，智能地将学习者分配到合适的小组中。分组算法的设计目标是确保每个小组既包含不同能力水平的学生，也有不同的知识背景和兴趣，以激发多角度的讨论和深度学习。 为了实现这一模型，作者采用了PHP编程语言、Apache服务器和MySQL数据库管理系统相结合的技术栈。这种技术组合具有良好的可扩展性和稳定性，能够处理大量的用户数据和复杂的逻辑运算，从而支持系统的高效运行。开发的协作学习小组分组系统具备多种分组方式，包括： 1. 自主分组：允许学生自己选择组员，鼓励他们主动参与小组构建。 2. 异质分组：根据学习者特征进行智能匹配，确保小组内成员的多样性。 3. 随机分组：在某些情况下，随机分配组员，以减少偏见，增加新鲜感。 4. 同伴关系分组：考虑学生之间的已知关系，如朋友或前合作伙伴，以便于快速建立团队默契。 该系统为CSCL提供了自动化分组的平台，极大地简化了教师的工作，同时也为学习者提供了更加个性化的学习体验。它不仅有助于提高协作学习的效果，而且对于CSCL的教学实践和理论研究都是一种有力的工具。通过这样的系统，可以更深入地研究小组动态、合作效率以及学习成果与分组策略之间的关系，进一步优化协作学习的过程。 关键词：协作学习；异质分组；学习者特征；分组系统；分组算法 中图分类号：G434 文献标识码：A