【摘 要】
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为了改善传统的协作学习分组中存在的方式单一、缺乏智能性等缺点,将蚁群聚类算法应用于协作学习分组,并以大学计算机课程为例进行了算法验证。算法通过多个学生特征参数计算
【基金项目】
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福建省教育厅科技项目“多Agent网络协作学习模型的设计与实现”(JAT160509)。
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为了改善传统的协作学习分组中存在的方式单一、缺乏智能性等缺点,将蚁群聚类算法应用于协作学习分组,并以大学计算机课程为例进行了算法验证。算法通过多个学生特征参数计算相似性,提高了聚类的准确性;合并一部分较为相似的学生数据,减少了实验数据,提高聚类效率;再通过计算数据领域内的平均相似性,得到聚类结果;最后在每个聚类中选择数据组成协作小组。实验结果表明,与传统协作学习相比,蚁群聚类算法的分组效率更高,分组结果更加合理有效,协作学习效果也得到明显改善。
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