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Giacomo Nalli 1 、Daniela Amendola 1 和 Serengul Smith 2 1 意大利卡梅里诺大学 2 英国伦敦密德萨斯大学 giacomo.nalli@unicam.it daniela.amendola@unicam.it s.smith@mdx.ac.uk 摘要：大学课程的一个关键战略目标是通过电子学习环境推广和发展新的创新教学活动，旨在让学生直接参与学习过程。协作活动代表着重要而有效的教学方法，可以通过主动学习来改善学习成果。此外，它们还可以培养软技能，因为它们使学习者能够一起工作并练习批判性反思和冲突谈判。最近，在线学习环境被用于设计和交付基于学生工作组的作业。事实上，数字技术的发展使得学生和教师能够灵活地组织这些在线活动。这项工作的目标是为本科生开发成功的协作活动，以确保提高特定主题的知识和软技能。影响协作学习成功的根本因素之一是学生小组的形成，即由四五名学生组成具有不同认知资源、特征和行为的异质小组。然而，正确实施小组需要仔细分析每个学生的行为，而这对老师来说可能很难察觉。在这项工作中，使用人工智能算法开发的智能软件被用来帮助老师实现学生的异质组。它由一个机器学习模型组成，该模型包括应用于 Moodle 学习分析的聚类技术，用于返回识别不同学生资料的集群，以及一个自动组织小组的特定算法，确保异质性，包括每个集群中的至少一个学生。在执行结束时，软件将异质组列表返回给老师。该软件被应用于需要在特定在线课程中为大学生使用 Moodle 电子学习平台进行小组工作的作业。定量分析证明了本研究提出的小组组成数值方法的有效性，以确保成功的协作活动，学生对课程的看法也证实了这一点。关键词：协作活动、机器学习、Moodle、电子学习
人工智能通过在线协作活动提高学习成果
主要关键词
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