借助社交网络分析提升学生表现
社会与信息网络
2019-06-12 v1
摘要
为了在不了解班级学生之间互动的情况下成功传授一门学科，人们开发了多种教学方法。社交网络分析可用于识别课堂中个体、中间和群体层面的互动度量。其思路是通过讲师基于学生互动的干预来找到提升学生表现的方法。案例研究涉及一个三年级班级，包括 76 名女生和 24 名男生。基于第 5 学期末获得的信息绘制了友谊网络，并根据中心性度量和 Girvan-Newman 算法这两个指标进行了研究。在第 5 学期末，成绩被添加为网络的属性。该班级中发现了 12 个聚类，并且在表现良好和表现不佳的学生之间识别出了一种明显的模式。在第 6 学期初，学生可以选择加入 2 个小组中的 1 个。第 1 组未受任何讲师干预而保持原状，其中表现良好学生的聚类得以保留，但表现不佳聚类中的学生被分散到表现良好的聚类中。然后要求学生在其各自小组内完成作业和测验。最终成绩表明，第 1 组学生的表现远为优越，并且有明确证据表明那些在第 5 学期表现不佳的学生在第 6 学期表现得好得多。这表明，通过理解学生的互动并结合教师的最小干预，可以通过小组作业聚类创造社会传染效应来提升学生的表现。
引用
@article{arxiv.1906.04352,
title = {Boosting Students' Performance With The Aid Of Social Network Analysis},
author = {R. U. Gobithaasan and Nurul Syaheera Din and Lingeswaran Ramachandra and Roslan Hasni},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.04352},
year = {2019}
}
备注
8 pages