کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6862049 1439262 2018 52 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
An improved genetic approach for composing optimal collaborative learning groups
ترجمه فارسی عنوان
یک روش ژنتیکی پیشرفته برای ایجاد گروه های بهینه یادگیری مشارکتی
کلمات کلیدی
یادگیری مشارکتی، تشکیل گروه یادگیرنده، الگوریتم ژنتیک، راه حل بهینه،
ترجمه چکیده
یادگیری همکاری یک استراتژی موثر برای ارتقاء یادگیری در هر دو محیط سنتی چهره به چهره و آنلاین است. هنگام استفاده از آن، دانش آموزان باید در اولین گام به بهترین گروه های همکاری اختصاص داده شوند، که به عنوان یک گروه تشکیل دهنده گروه یادگیرنده نامیده می شود. در مطالعات قبلی، روشهای مختلفی برای حل این مشکل پیشنهاد شده است. با این حال، آنها نتوانستند تمام نیازهای اساسی را رفع کنند. برای حل این مشکل، یک روش عمومی تشکیل گروهی که تمام جنبه های مسئله را پوشش می دهد در این مطالعه پیشنهاد شده است. در این روش تمام الزامات مساله تشکیل گروه یادگیرنده به یک مدل ریاضی یکپارچه و الگوریتم بهبود یافته ژنتیک برای حل مدل و به دست آوردن گروه های یادگیری مطلوب برای پاسخگویی به نیازهای گروه بندی مختلف برای زمینه های مختلف آموزشی پیشنهاد شده است. برای تجزیه و تحلیل عملکرد رویکرد پیشنهادی از دیدگاه محاسباتی، یک سری از آزمایش های محاسباتی بر اساس هشت مجموعه داده های شبیه سازی با سطوح مختلف پیچیدگی انجام می شود. نتایج شبیه سازی نشان می دهد که روش پیشنهادی برای حل مسئله تشکیل گروه یادگیرنده موثر و پایدار است. یک مطالعه تجربی برای اعتبارسنجی رویکرد پیشنهادی از دیدگاه آموزشی نیز با مقایسه آن با دو استراتژی تشکیل گروهی سنتی انجام شده است. نتایج نشان می دهد که گروه هایی که از طریق روش پیشنهادی تشکیل شده اند نتایج بهتر از دیگران را از لحاظ نمرات گروهی، نمرات فردی و رضایت دانشجویان ارائه می دهند.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Collaborative learning is an effective strategy for promoting learning in both traditional face-to-face and online environments. When applying it, students should be assigned to best collaborative groups at the first step, which is called the learner group formation task. In previous studies, various approaches have been proposed to solve this problem. However, they failed to meet all the problem requirements. To address this problem, a generic group formation method that covers all aspects of the problem is proposed in this study. In this method, all requirements of the learner group formation problem are formulated into an integrated mathematical model and an improved genetic algorithm is proposed to solve the model and obtain optimal learning groups to meet various grouping requirements for different educational contexts. To analyse the performance of the proposed approach from a computational perspective, a series of computational experiments are conducted based on eight simulation datasets with different levels of complexity. The simulation results indicate that the proposed method is effective and stable for solving the learner group formation problem. An empirical study is also carried out to validate the proposed approach from a pedagogical view by comparing it with two traditional group formation strategies. The results show that groups formed through the proposed method produce better outcomes than others in terms of group grades, individual grades and student satisfaction.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 139, 1 January 2018, Pages 214-225
نویسندگان
, , , ,