27、以活动对称性建模衡量同地小组协作效果

以活动对称性建模衡量同地小组协作效果

1 研究背景与目的

在小组协作场景中，构建能有效指示小组是否高效协作的模型十分重要。新兴技术可支持小组协作，并提供用于创建此类协作模型的数据。基于协作学习理论和桌面计算机支持的协作学习研究，对称性是衡量协作的一个客观且有用的指标。本文旨在探索基于对称性指标创建有用的协作模型。

2 相关工作

过往在利用学习者活动的数字足迹推断指标以构建同地协作模型方面的研究相对有限，此前的工作大多聚焦于支持电子学习系统中的小组协作任务。以下是一些相关系统和方法：
|相关工作|描述|
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|Narcissus系统|通过Trac1网络协作系统为协作小组提供支持，使团队能与小组活动模型交互，帮助学习者和导师了解小组运作情况|
|Anaya和Boticario的方法|基于统计定量数据的领域无关协作学习建模方法，使用聚类和决策树两种数据挖掘技术进行评估，旨在根据协作水平对个体进行分类和分组|
|Perera等人的研究|使用机器学习技术对团队合作和协作的关键方面进行建模，重点是根据各种协作指标对小组进行聚类，并探索交互的顺序模式|
|Soller和Lesgold的研究|对在线共享工作空间支持的协作学习过程进行建模，提出基于隐马尔可夫模型的建模方法，以识别小组内的通信网络，对区分有效知识共享阶段的交互序列进行分类|
|Casillas和Daradomius的研究|基于社会网络分析，提出在协作环境中提取和建模行为模式的方法|

3 理论基础：群体认知与行动对称性

群体认知理论基于通过语言和社会互动构建意义的概念，多人协作时会外化和协商