联通主义学习中基于Traces分析框架的多层网络分析研究 ——一项探索性研究

Abstract

随着互联网和人工智能的发展，学习者的学习方式日益多样化，跨平台数据关联分析的重要性日益凸显。本研究基于联通主义这一分布式学习情境，运用Traces分析框架对部分代表性数据进行逐层分析。通过转录文本、关联图、摄取图、会话图、联合图和社会网络关系图等多层级分析，揭示了学习者在异构网络环境中的参与情况和学习规律。研究发现，不同平台上的交互密度和活跃度存在显著差异，但都有一定的规律性，且部分跨平台学习者在知识传播和吸引优质学习者方面起到了重要作用。由于数据本身的复杂性、操作的复杂性和时间精力的局限性，目前只是做了一项探索性研究，但已证明了该方法的可行性以及优势 ，该研究本质上是一个算法支持的学习分析研究，未来还需要开发自动化的算法来进一步完善，以更全面地揭示联通主义学习中的复杂现象和规律。