楊桂松， 李燕婷， 何杏宇

（上海理工大學(xué)a.光電信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院；b.出版印刷與藝術(shù)設(shè)計(jì)學(xué)院，上海200093）

0 引 言

課堂教育是長久以來主要的教學(xué)組織形式，傳統(tǒng)的課堂教育模式是由教師進(jìn)行講授，將知識傳授給學(xué)生，這種單向授課方式的弊端主要在于容易導(dǎo)致學(xué)生缺乏主動(dòng)、合作、探究的意識和能力。研究發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)小組中產(chǎn)生的集體智慧可以有效地促進(jìn)學(xué)生對知識的掌握情況［1］。因此，為了充分利用集體智慧在教學(xué)中的優(yōu)勢，學(xué)習(xí)小組被越來越多的學(xué)校引入教育模式中，通過將學(xué)生劃分為小組，使同學(xué)們分工合作，最終達(dá)到互利共贏的目的。小組合作促使目前的課堂由單一師生互動(dòng)轉(zhuǎn)向師生和學(xué)生間的交互活動(dòng)，強(qiáng)調(diào)了學(xué)生學(xué)習(xí)主體地位的發(fā)揮，有利于提高學(xué)習(xí)效率并養(yǎng)成學(xué)生的合作交往能力［2］。此外，小組合作為學(xué)生提供更多實(shí)踐機(jī)會(huì)的同時(shí)可以增強(qiáng)學(xué)生交流-交互-溝通的能力。

然而，學(xué)習(xí)小組的組建過程中面臨著一系列問題，比如，如何進(jìn)行高效的分組，才能體現(xiàn)分組的價(jià)值，真正地提高教學(xué)質(zhì)量等。早期工作通常關(guān)注學(xué)生的個(gè)人特征。如根據(jù)組內(nèi)成員之間個(gè)人特征的相似度劃分得到的異質(zhì)分組策略和同質(zhì)分組策略，以及將異質(zhì)分組策略和同質(zhì)分組策略相結(jié)合的混合分組策略等。

此外，社交關(guān)系是指人與人之間交際產(chǎn)生的關(guān)系，是人類社會(huì)中不可缺少的組成部分。良好的社交關(guān)系可以引導(dǎo)社交主體雙方相互促進(jìn)，共同進(jìn)步。而處于青少年時(shí)期的學(xué)生，通常思維活躍，感情豐富，更容易受到社交關(guān)系的影響。社交關(guān)系融洽的學(xué)生之間的合作更容易激發(fā)學(xué)生們的積極性及主觀能動(dòng)性，互相幫助，取長補(bǔ)短，從而極大提高學(xué)習(xí)效率。

社交關(guān)系對于小組學(xué)習(xí)的促進(jìn)作用可以從以下3個(gè)層面進(jìn)行考量［3］。

（1）認(rèn)知層面。凱斯利的交互理論指出，社交在學(xué)習(xí)者進(jìn)行知識獲取和知識共享的過程中非常重要［4］。通過小組中學(xué)生之間對同一問題的不同看法的相互交流，可以加深學(xué)生的理解，從而增強(qiáng)學(xué)生對于知識的多層次掌控能力。

（2）心理層面。人本身具有交往的需求，社交在幫助學(xué)生獲取信息的同時(shí)也能增強(qiáng)學(xué)生自身的歸屬感，從而提升學(xué)生參與合作學(xué)習(xí)的積極性。

（3）社會(huì)行為層面。小組內(nèi)融洽的合作氛圍對學(xué)生社會(huì)能力的發(fā)展具有促進(jìn)作用，也有助于發(fā)展學(xué)生相互溝通的能力及競爭與合作的能力。

總之，社交關(guān)系在學(xué)生的學(xué)習(xí)生活中的影響不容小覷。

然而以往的分組策略通常不考慮社交關(guān)系的因素，使用這些策略進(jìn)行小組劃分很容易將關(guān)系不夠融洽甚至有矛盾的學(xué)生劃分為1組。這會(huì)導(dǎo)致組內(nèi)學(xué)生之間相互合作的意愿降低，不僅不利于學(xué)生的合作學(xué)習(xí)，達(dá)不到提升學(xué)習(xí)效率的預(yù)期目標(biāo)，還有可能導(dǎo)致組內(nèi)學(xué)生間矛盾的進(jìn)一步激化。因此，為避免出現(xiàn)這種情況，本文將社交關(guān)系的因素納入分組時(shí)考慮的因素范疇，提出一種面向社交關(guān)系的分組策略，目的在于進(jìn)一步提升分組質(zhì)量。

基于提出的分組策略，如何將這些策略應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)的教學(xué)環(huán)境中又成為了亟待解決的問題。傳統(tǒng)的教育模式中通常是由老師依據(jù)分組策略的原則對學(xué)生進(jìn)行分組，然而這種做法耗費(fèi)精力的同時(shí)難以保證分組的客觀性。近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，各行各業(yè)都開始嘗試與大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合，以提升服務(wù)質(zhì)量，教育行業(yè)也不例外。為適應(yīng)“互聯(lián)網(wǎng)+”的新環(huán)境，教育部門及高校開始著力發(fā)展探索基于互聯(lián)網(wǎng)的教育服務(wù)新模式和信息時(shí)代教育治理新模式［5］。大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展也使得挖掘教育數(shù)據(jù)背后隱含的信息從而有針對性地提升教學(xué)質(zhì)量成為可能。

研究發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)技術(shù)中的聚類算法與分組的思想相似，并且聚類算法具有容易實(shí)現(xiàn)，便于更新，更加客觀的優(yōu)點(diǎn)。因此，早期工作開始將聚類算法用于小組劃分的實(shí)現(xiàn)，從而在提高分組效率的同時(shí)有效提升分組的客觀性。

基于以上背景，提出一種面向社交關(guān)系的學(xué)習(xí)小組劃分策略，使用大數(shù)據(jù)技術(shù)，在現(xiàn)有分組策略的基礎(chǔ)上，將社交關(guān)系的因素納入分組要考慮的因素范疇，即在滿足現(xiàn)有分組策略的基礎(chǔ)上將社交關(guān)系更密切的學(xué)生劃分為1組，從而在實(shí)現(xiàn)分組策略優(yōu)勢的同時(shí)增強(qiáng)學(xué)生在小組協(xié)作中的積極性，最終提升小組合作的效率。

1 分組策略概況

近年來，一系列分組策略被提出。根據(jù)劃分小組的依據(jù)不同大致可將現(xiàn)有的分組策略分為隨機(jī)分組、異質(zhì)分組、同質(zhì)分組、混合分組幾種（見表1）。

表1 常見的分組策略

（1）隨機(jī)分組策略。是指隨機(jī)聚合4～6個(gè)人為1組，常見的隨機(jī)分組的形式有將班級中前后桌幾個(gè)人劃分為1個(gè)小組。一般來說，隨機(jī)分組的策略可以極大地節(jié)省分組時(shí)間，但該策略不針對學(xué)生的具體特征，缺乏科學(xué)依據(jù)，既不能保證小組內(nèi)成員之間的和諧，也不能保證小組間競爭力的均衡。該分組策略常用于課堂上的即時(shí)討論，很少作為固定小組劃分策略。

（2）異質(zhì)分組策略。遵循“組內(nèi)相異，組間相似”的原則。其中組內(nèi)相異是指同一小組內(nèi)的成員在學(xué)習(xí)成績、思維方式、性別等方面存在差異，具有一定的互補(bǔ)性。組間相似是指各小組之間的成員分布情況大致均衡，從而在滿足公平分組的原則下充分發(fā)揮學(xué)生的主觀能動(dòng)性，提高小組之間的競爭力。劉東［6］在普通高?；@球?qū)ｍ?xiàng)教學(xué)中進(jìn)行了異質(zhì)分組合作教學(xué)組織形式和常規(guī)教學(xué)組織形式的實(shí)驗(yàn)研究。證明了在異質(zhì)分組合作教學(xué)組織形式下學(xué)生可以獲得較強(qiáng)的內(nèi)部動(dòng)機(jī)水平。另外有研究者探討了異質(zhì)分組教學(xué)模式在大學(xué)健美操教學(xué)中的應(yīng)用，研究表明異質(zhì)分組教學(xué)模式在培養(yǎng)學(xué)生健美操的動(dòng)作技能、動(dòng)作配合、創(chuàng)編能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力等方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的教學(xué)模式［7］。

（3）同質(zhì)分組策略。然而，研究發(fā)現(xiàn)，異質(zhì)小組有時(shí)并不能保證全部學(xué)生都積極參與，以至于合作學(xué)習(xí)中出現(xiàn)“邊緣學(xué)生”。這是由于部分成績較差學(xué)生在小組討論問題時(shí)不能跟上其他學(xué)生的進(jìn)度，從而更加被落在后邊。為避免“邊緣學(xué)生”的出現(xiàn)，學(xué)者們又提出了同質(zhì)分組的策略。同質(zhì)分組是指將知識基礎(chǔ)、性格特征、興趣愛好等相似的學(xué)生分到同一個(gè)小組中，相互促進(jìn)，共同進(jìn)步。劉文閣等［8］通過教學(xué)實(shí)踐過程中的實(shí)驗(yàn)研究，初步證明了同質(zhì)分組的可行性。肖子一［9］研究了同質(zhì)分組在教學(xué)上的作用，經(jīng)統(tǒng)計(jì)得出，結(jié)合同質(zhì)分組教學(xué)能更好地完善教學(xué)技能和技術(shù)水平。但是同質(zhì)分組的缺點(diǎn)在于容易導(dǎo)致小組間競爭力的顯著不平衡。

（4）混合分組策略。為綜合考慮異質(zhì)分組及同質(zhì)分組的優(yōu)勢，學(xué)者們引入了混合分組的策略。羅凌等［10］提出了基于模糊C均值的在線協(xié)作學(xué)習(xí)混合分組算法，該算法將異質(zhì)和同質(zhì)分組相結(jié)合，既保證了學(xué)習(xí)風(fēng)格、知識水平、學(xué)習(xí)目標(biāo)和興趣愛好具有相似性的學(xué)習(xí)者劃分到同一組，同時(shí)考慮到了活躍度和性別差異對學(xué)習(xí)效果的影響，使得小組劃分更加合理。還有學(xué)者提出為避免單一化、固定化所帶來的負(fù)面影響，課堂教學(xué)中的合作學(xué)習(xí)應(yīng)該根據(jù)教學(xué)的具體需要，定期輪換小組組織形式，同質(zhì)、異質(zhì)小組交替運(yùn)用，發(fā)揮各自的優(yōu)點(diǎn)［11］。

前面幾種分組策略的一個(gè)共同缺點(diǎn)在于他們都是以學(xué)生的被動(dòng)接受為前提，而沒有充分考慮學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)特點(diǎn)，從而無法滿足學(xué)生個(gè)性化成長的要求?；诖?，移動(dòng)協(xié)作學(xué)習(xí)的個(gè)性化分組策略被提出，首先以學(xué)生的學(xué)習(xí)需求為依托，通過分析設(shè)計(jì)形成學(xué)習(xí)目標(biāo)，然后形成協(xié)作任務(wù)，再通過移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺發(fā)布學(xué)習(xí)目標(biāo)，形成學(xué)習(xí)小組雛形，經(jīng)過多次迭代，最終形成協(xié)作學(xué)習(xí)小組［12］。

具體的分組實(shí)現(xiàn)方面。在“互聯(lián)網(wǎng)+教育”的背景下，大數(shù)據(jù)技術(shù)開始被廣泛用于教學(xué)過程中進(jìn)行現(xiàn)實(shí)教學(xué)環(huán)境中學(xué)習(xí)小組的劃分以提升教學(xué)質(zhì)量。例如針對協(xié)作學(xué)習(xí)異質(zhì)群組構(gòu)建的原則和多目標(biāo)優(yōu)化等問題，一種改進(jìn)的密度聚類算法被提出，從而實(shí)現(xiàn)異質(zhì)分組［13］。還有學(xué)者利用改進(jìn)的K-Means聚類算法結(jié)合梯度選擇提出了基于學(xué)生特征聚類的網(wǎng)絡(luò)協(xié)作學(xué)習(xí)分組算法，從而提高異質(zhì)分組的質(zhì)量［14］。

現(xiàn)有的分組策略均有其自身的優(yōu)勢，然而，通過調(diào)查可以發(fā)現(xiàn)這些分組策略都只考慮學(xué)生的個(gè)人特征如學(xué)習(xí)成績、思維方式、性別等方面，研究表明，社交關(guān)系也會(huì)對學(xué)生的合作學(xué)習(xí)產(chǎn)生較大的影響，在多個(gè)合作任務(wù)場景中，人們更愿意與值得信賴的朋友合作，特別是當(dāng)人們被要求與合作者進(jìn)行信息交互時(shí)。然而，目前尚未有文獻(xiàn)在劃分學(xué)習(xí)小組時(shí)考慮社交關(guān)系的影響。因此，本文提出一種同時(shí)考慮學(xué)生的個(gè)人特征和社交關(guān)系的學(xué)習(xí)小組劃分策略，使用大數(shù)據(jù)技術(shù)在現(xiàn)有分組策略的基礎(chǔ)上，將社交關(guān)系的因素納入分組要考慮的因素范疇，最終達(dá)到提升分組效果的目的。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究問題

基于以上研究現(xiàn)狀，本研究提出以下研究問題：

（1）如何將社交關(guān)系的因素加入劃分學(xué)習(xí)小組的考慮范疇。

（2）如何根據(jù)考慮社交關(guān)系之后的分組策略進(jìn)行現(xiàn)實(shí)教學(xué)環(huán)境中的學(xué)習(xí)小組劃分。

2.2 研究方法

本研究先使用問卷調(diào)查法收集學(xué)生的社會(huì)性交互動(dòng)機(jī)、行為和影響等數(shù)據(jù)，并構(gòu)建出學(xué)生之間的社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。對于劃分好的小組間的社交關(guān)系質(zhì)量，本研究同樣使用問卷調(diào)查法進(jìn)行數(shù)據(jù)收集以便后續(xù)對于分組效果的評估，問卷中的問題采用互動(dòng)三維度模型，包括協(xié)作意愿、協(xié)作過程與協(xié)作目標(biāo)。“協(xié)作意愿”用于表示小組內(nèi)學(xué)生在解決問題時(shí)的合作傾向；“協(xié)作過程”指能夠讓所有成員都做出貢獻(xiàn)的潛在互惠關(guān)系，強(qiáng)調(diào)個(gè)體間相互影響和每個(gè)成員對任務(wù)的貢獻(xiàn)；“協(xié)作目標(biāo)”指組內(nèi)成員對于問題的解決情況［15］?；谠撃Ｐ?，本研究抽取了10個(gè)問題加入到調(diào)查問卷中以研究學(xué)生參加小組合作學(xué)習(xí)的積極性，如表2所示。每個(gè)問題有“從不、偶爾、經(jīng)常、總是”4個(gè)選項(xiàng)，對問卷調(diào)查得到的結(jié)果計(jì)算其均值，以表示各問題角度下學(xué)生的表現(xiàn)情況。

表2 調(diào)查問卷表

3 基于大數(shù)據(jù)和社交關(guān)系的學(xué)習(xí)小組劃分策略

現(xiàn)有的幾種分組策略中，由于隨機(jī)分組不針對學(xué)生的具體特征，隨機(jī)將學(xué)生劃分為小組的形式，不能達(dá)到分組真正要實(shí)現(xiàn)的預(yù)期目標(biāo)，因此在本文提出的分組策略中不考慮隨機(jī)分組，而分別在異質(zhì)分組及同質(zhì)分組中加入社交網(wǎng)絡(luò)的因素。同時(shí)，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)分組策略，進(jìn)一步提高分組質(zhì)量。

3.1 面向社交關(guān)系的異質(zhì)分組策略

面向社交關(guān)系的異質(zhì)分組策略是指在遵循異質(zhì)分組“組內(nèi)相異，組間相似”的原則的情況下將社交關(guān)系上更密切的學(xué)生劃分在同一小組，從而使得組內(nèi)成員不僅滿足異質(zhì)分組的特征互補(bǔ)原則，同時(shí)關(guān)系更加密切。關(guān)系融洽的小組內(nèi)的合作更容易保證組內(nèi)成員的積極參與和相互幫扶，繼而有效避免異質(zhì)分組合作學(xué)習(xí)中“邊緣學(xué)生”的出現(xiàn)。因此，面向社交關(guān)系的異質(zhì)分組策略可以在滿足現(xiàn)有異質(zhì)分組策略優(yōu)勢的情況下有效規(guī)避現(xiàn)有異質(zhì)分組的不足，從而提升分組質(zhì)量。

使用面向社交關(guān)系的異質(zhì)分組策略劃分學(xué)習(xí)小組的模型可以分為數(shù)據(jù)預(yù)處理、聚類、分組3個(gè)模塊。初始學(xué)生數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊可以得到處理后的學(xué)生信息，作為聚類的輸入，經(jīng)過聚類之后形成簇。為滿足異質(zhì)分組“組內(nèi)相異，組間相似”的原則，基于聚類形成的簇在考慮社交關(guān)系的情況下從每個(gè)簇中抓取1個(gè)學(xué)生從而構(gòu)建出最終的面向社交關(guān)系的異質(zhì)學(xué)習(xí)小組。

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理。該分組策略將學(xué)習(xí)成績、性別、性格、興趣愛好等因素作為衡量學(xué)生特征的指標(biāo)。其中，學(xué)習(xí)成績?nèi)≈捣秶鸀椋?，100］，性別取值為｛男，女｝，并且根據(jù)《性格解析》作者弗洛倫斯·妮蒂雅［16］對性格的分類，將性格分為4種基本類型：活潑型、完美型、力量型及和平型，并將這幾種性格類型分別記為｛1，2，3，4｝，以便后續(xù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；將學(xué)生的主要興趣愛好歸納為：｛體育，電影，讀書，音樂，旅游｝這5個(gè)興趣項(xiàng)，分別記為｛1，2，3，4，5｝。通過對學(xué)生的信息進(jìn)行整理，每個(gè)學(xué)習(xí)對象可以通過｛姓名，成績，性別，性格，興趣愛好｝表示。

（2）聚類。聚類算法中，DBSCAN算法無法預(yù)先指定需要聚類的簇的數(shù)目，因此通過DBSCAN算法得到的異質(zhì)小組不能達(dá)到預(yù)期的分組效果。而K-Means算法可以預(yù)先指定需要?jiǎng)澐值拇財(cái)?shù)，且更容易實(shí)現(xiàn)。因此，本模型使用K-Means算法作為聚類算法。KMeans算法可以把數(shù)據(jù)分成不同的簇，使得簇與簇之間的相似度盡可能低，而簇內(nèi)數(shù)據(jù)之間相似度盡可能高［17］。

為減輕K-Means算法中初始聚類中心的選取可能會(huì)對聚類結(jié)果產(chǎn)生的影響，選擇初始鄰域密度最高的k個(gè)點(diǎn)作為算法的初始聚類中心。經(jīng)過迭代，K-Means算法將原始數(shù)據(jù)點(diǎn)聚成k個(gè)簇，這k個(gè)簇滿足簇內(nèi)相似度較高而簇間相似度較低的原則。圖1所示為KMeans算法的原理及將數(shù)據(jù)聚為兩類時(shí)的流程演示。

圖1 K-Means算法的原理與流程

（3）分組。區(qū)別于現(xiàn)有異質(zhì)分組策略重復(fù)不放回的從聚類結(jié)果得到的k個(gè)簇中隨機(jī)選取一個(gè)節(jié)點(diǎn)形成多個(gè)小組，從而使得每個(gè)小組包括k個(gè)節(jié)點(diǎn)的做法，模型中加入了社交關(guān)系的因素。具體做法為，首先根據(jù)問卷調(diào)查等方法，將學(xué)生之間的社交關(guān)系顯式刻畫為社交關(guān)系網(wǎng)，其中，各結(jié)點(diǎn)表示學(xué)生，結(jié)點(diǎn)之間的連線表示社交關(guān)系，連線上的值（0～1）表示社交親密度，即學(xué)生之間社交關(guān)系的密切程度。圖2所示為5個(gè)學(xué)生的社交關(guān)系網(wǎng)的示例。

圖2 5個(gè)學(xué)生的社交關(guān)系網(wǎng)

已知所有學(xué)生的社交關(guān)系網(wǎng)之后，基于聚類模塊生成的k個(gè)簇，可以重新構(gòu)建社交關(guān)系圖。新的社交關(guān)系圖只考慮K-Means算法形成的簇間成員的社交關(guān)系，即將社交關(guān)系網(wǎng)中相鄰簇的成員之間的社交關(guān)系提取出來形成新的社交關(guān)系圖。

針對新的社交關(guān)系圖進(jìn)行分組，每次從簇內(nèi)樣本數(shù)最多的簇中的結(jié)點(diǎn)出發(fā)，依據(jù)深度優(yōu)先遍歷的規(guī)則，依次從下一簇中選取一個(gè)結(jié)點(diǎn)形成路徑，選擇總權(quán)重最大的路徑中的結(jié)點(diǎn)形成1組。重復(fù)上述過程直至分好的小組數(shù)達(dá)到需要的組數(shù)閾值。由于聚類得到的簇中樣本數(shù)可能不相等，從而導(dǎo)致某些組人數(shù)不足的情況，此時(shí)需從剩余未分組的學(xué)生中挑選與現(xiàn)有組內(nèi)各成員社交權(quán)重總和最大的學(xué)生歸入小組，直至不存在未分組的學(xué)生。從而使得最終的分組結(jié)果既滿足異質(zhì)分組策略的“組內(nèi)相異，組間相似”的原則，又可以滿足社交關(guān)系對分組的影響。

圖3所示為面向社交關(guān)系的異質(zhì)分組流程圖。

圖3 面向社交關(guān)系的異質(zhì)分組流程圖

具體算法步驟為：

步驟1對原始學(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。

步驟2對預(yù)處理后的學(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，形成k個(gè)不相交的由學(xué)生組成的簇。

步驟3找出包含學(xué)生數(shù)目最多的簇，從該簇中隨機(jī)選取1個(gè)未分組的學(xué)生，根據(jù)社交親密度依次從下一個(gè)簇中選取1個(gè)與該組內(nèi)學(xué)生的社交親密度總和最大的學(xué)生，加入該組。

步驟4判斷小組數(shù)是否達(dá)到給定閾值，如果是，執(zhí)行步驟5，否則，重復(fù)步驟3。

步驟5判斷是否存在組員數(shù)目不足給定值的簇。若有，從剩余未分組的學(xué)生中挑選1個(gè)與現(xiàn)有組內(nèi)成員社交親密度權(quán)重總和最大的學(xué)生歸入該組。

步驟6重復(fù)步驟5直至各小組組員數(shù)目均不小于組員數(shù)目的閾值。

3.2 面向社交關(guān)系的同質(zhì)分組策略

與異質(zhì)分組不同，同質(zhì)分組是指將知識基礎(chǔ)、性格特征、興趣愛好等特征相似的學(xué)生分到同一個(gè)小組中，相互促進(jìn)。同質(zhì)分組可以使得各方面差異不大的學(xué)生相互幫助，各盡己力，從而提升小組整體水平。面向社交關(guān)系的同質(zhì)分組策略不僅需要滿足組內(nèi)相似的原則，還要使組內(nèi)成員之間的社交關(guān)系盡可能緊密，從而在實(shí)現(xiàn)同質(zhì)分組優(yōu)勢的同時(shí)提升組內(nèi)學(xué)生參與合作學(xué)習(xí)的積極性，提升分組后的教學(xué)質(zhì)量。

使用面向社交關(guān)系的同質(zhì)分組策略劃分學(xué)習(xí)小組的模型主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理及聚類兩大模塊。其中，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊與上節(jié)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理相同。而本節(jié)的聚類特征除考慮學(xué)生的個(gè)人特征如學(xué)習(xí)成績、性別、性格、興趣愛好等，還將學(xué)生的社交特征考慮在內(nèi)。

同樣使用K-Means算法對這些特征進(jìn)行聚類，聚類得到的簇滿足同質(zhì)分組“組內(nèi)相似，組間相異”的原則。考慮到聚類后簇內(nèi)包含樣本點(diǎn)數(shù)量可能不等的情況，若聚類后形成的小組中存在組員數(shù)未達(dá)到閾值的情況，則先將各小組按照其包含的組員數(shù)由大至小排列，從第1個(gè)小組中選取1個(gè)與最后1個(gè)小組內(nèi)所有學(xué)生社交特征余弦相似性總和最大的學(xué)生，并將其歸入最后一組。重復(fù)這一過程直至各小組中組員數(shù)均超過其閾值。

圖4所示為面向社交關(guān)系的同質(zhì)分組流程圖。具體算法步驟為：

圖4 面向社交關(guān)系的同質(zhì)分組流程圖

步驟1對原始學(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。

步驟2基于已經(jīng)處理后的學(xué)生數(shù)據(jù)，進(jìn)行聚類。

步驟3判斷各組內(nèi)學(xué)生數(shù)是否不低于給定閾值，如果是，程序結(jié)束；否則，重復(fù)步驟4。

步驟4選擇學(xué)生數(shù)目低于給定閾值的小組，從學(xué)生數(shù)目大于給定值的小組中選取與該組內(nèi)學(xué)生的社交親密度總和大的學(xué)生加入該組。

4 結(jié)果與分析

為了對所提出的分組策略進(jìn)行驗(yàn)證，本研究使用python語言對40個(gè)學(xué)生的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了試驗(yàn)。以面向社交關(guān)系的異質(zhì)分組為例，目的是將40個(gè)學(xué)生分成不相交的5個(gè)小組。

首先使用K-Means進(jìn)行聚類，得到如圖5所示的結(jié)果。8個(gè)簇分別為：

圖5 聚類結(jié)果圖（灰色表示所有學(xué)生均未分組）

接著從學(xué)生數(shù)最多的簇Ⅶ中隨機(jī)選取1個(gè)學(xué)生例如17加入第1組，從由40個(gè)學(xué)生組成的社交關(guān)系網(wǎng)中提取簇Ⅰ和簇Ⅶ的社交關(guān)系圖，從簇Ⅰ中選取社交親密度最高的29加入紅色組。再從簇Ⅱ中選取與紅色組中學(xué)生17、29社交親密度總和最大的學(xué)生6加入紅色組。以此類推，從剩余5簇中各選取1個(gè)學(xué)生加入紅色組。

重復(fù)上述過程，直到初步形成5個(gè)小組，如圖6所示，分別為：［｛17，29，6，5，20，28，11，32｝，｛18，27，1，13，15，36，7，33｝，｛19，30，9，2，26，12，37｝，｛21，39，4，16，3，40｝，｛22，34，8，31｝］。各小組中成員數(shù)量分別為8，8，7，6，4。未分組的學(xué)生有［10，14，23，24，25，35，38］。

圖6 初步分組結(jié)果圖（相同顏色表示同小組，灰色表示尚未分組）

為滿足各小組學(xué)生數(shù)均不低于8人，對于人數(shù)不足的橙色組，未分組的學(xué)生中選擇與該組中學(xué)生的社交親密度總和最大的10加入該組，以此類推。如圖7所示，最終形成的小組為：［｛17，29，6，5，20，28，11，32｝，｛18，27，1，13，15，36，7，33｝，｛19，30，9，2，26，12，37，10｝，｛21，39，4，16，3，40，23，25｝，｛22，34，8，31，14，24，35，38｝］。

圖7 最終分組結(jié)果圖（相同顏色表示同小組）

5 結(jié) 語

為了充分利用集體智慧在教學(xué)中的優(yōu)勢，學(xué)習(xí)小組被越來越多的學(xué)校引入教育模式中。本文中歸納總結(jié)了4種現(xiàn)有的劃分學(xué)習(xí)小組的分組策略，并分別比較了這幾種分組策略的優(yōu)勢和不足。在現(xiàn)有的分組策略的基礎(chǔ)上，本文在分組時(shí)加入了社交關(guān)系的因素，目的是進(jìn)一步增強(qiáng)學(xué)生參與分組討論學(xué)習(xí)的積極性。研究發(fā)現(xiàn)，通過構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的小組劃分框架，進(jìn)行基于社交關(guān)系的分組策略的小組劃分可以得到預(yù)期的分組結(jié)果，有助于為現(xiàn)實(shí)教學(xué)環(huán)境中的分組提供技術(shù)支撐。