Members’ Behavior in Virtual Learning Community: A Study Using Data Mining Approach
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: With the development of information technology, online virtual learning community is on its way to become an important approach for people to construction and sharing of knowledge. Researches on virtual learning community are not only important to the establishment and management of virtual learning community itself, but are helpful for people’s quest for the future development of online learning. However, current researches related to the virtual learning community are in inadequacy, and especially the application of quantitative analysis method for research is rarely seen. Using quantitative analysis method of data mining to study members’ behavior in online learning communities. Method: In this article, the discussion data (posts) from five online English virtual learning communities in China are sampled and colleted. These data were processed according to a series of guidelines to obtain proper data documents, and these data documents were opened under Waikato Environment for Knowledge Analysis and then carried out preprocessing. Next, the module of association rule learning in Waikato Environment Knowledge Analysis were used to perform mining on these processed data, and obtained a series of potential behavior rules in these communities. The partial rules have been listed in the article with their meaning analyzed. Findings: The result shows that in this setting it is feasible to apply the association rule learning to virtual learning community. Value: It provides approaches and lays the foundation for future relevant studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».