高职学生虚拟学习社区的算法研究

1构建高职学生虚拟学习社区的自组织算法中协同理论的应用

自组织算法的在构建高职学生虚拟学习社区系统的主要驱动力在于协同理论。也就是说，虚拟学习系统平台的子系统通常都是趋于非平衡状态的，而协同理论的应用可以将子系统中的一些变化态势关联起来并使之放大，不断提高其在系统中的优势作用，从而支配系统向着预期方向演化。从自组织算法的作用上来讲，其作用就是强调发挥个人责任感，减少搭顺风车现象，在社区中通过设置组长培养学习社区平台的社区文化[1]，使社区内部每个个体都具，在不断持续学习和不断的与社区内成员的信息沟通和交流培养出良好的归属感。进一步提供更好的学习支持和体验学习与协作的满足感。同时，也是避免现实中高职学生学习过程中独立的个性容易产生焦虑和逆反心理，甚至是放弃学习的现象。提高学生们的学习动力的同时，也培养了学生的团结协作能力和沟通、交流能力。

2构建高职学生虚拟学习社区自组织算法中竞争意识的应用

竞争理论在当前国内的虚拟学习社区中的自组织算法中应用的还十分有限，事实上学习本身是一项动态的过程，要想获得成功，就需要在学习社区平台上构建出不同的角色和阶段，通过晋级的方式使学生达到更高的学习境界。比较成功的学习社区竞争模式应用的有StudentAdaptavityinTILE:AClient-ServerAp-proach（host），也就是说，在社区规定的范围内学习的人群可以被划分成两种身份：Client和ServerAp-proach。每个Client都可以通过不断学习和竞争获得升级到host的机会，从而实现提高学生不断学习的能力。

3构建高职学生虚拟学习社区自组织算法的应用实例

在实际的构建高职学生虚拟学习社区平台的自组织算法应用过程中的关键点和难点在于如何处理学习者（学生）之间的学习能力和相似关系的判断和计算。一般情况下，我们都是通过学生的兴趣点作为隐性的评判标准，通过采用兴趣向量的获取和兴趣相似度的计算进行学习社区成员的管理和维护。

3.1构建高职学生虚拟学习社区信息熵自组织算法的应用

如果全体社区学习成员表示为U，数据集合用D代表，学生的行为集合以B为代表，R作为学生对数据兴趣的集合，则相似关系的判断就能分成两种：U×D×R和U×B，也就是说，学生对学习内容的兴趣是以学生的行为标准[2]为判断依据的。需要注意的是，通过学生的社区行为来判断学生的学习兴趣具有很高的不确定性，其结果的置信度也比较低；如果学生真有兴趣，无论采取什么样的行为，其最后的结果都会出现新的数据，或者对之前数据结果的处理或者修正。简单的说，学生兴趣实际上是一个离散的数据量，无法通过行为区间进行定义和判定，在此基础上我们提出了信息熵的自组织算法应用模式。

3.2信息熵算法模型的建立和运用

采用信息熵算法首先可以较好的反映社区内平均信息量的问题；另外，信息熵是对于离散数据进行整体分析统计量的集合，有独特的归一性，可以排除数据中离散样本的作用。具体应用模型设计如下：首先，我们假设在虚拟学习社区内具有N个学生，此时令D=(d1,d2……dM)来表示社区内是由M份知识内容组成的集合，这些知识内容是这N个学生拥有的社区资源的集合。设每个学科的知识内容中学生的兴趣等级范围为S项，分别取值为k1，k2……ks，令ra，i表示学生a对学科知识di的兴趣级别，且1≤i≤M，学生a对学科知识集合D的兴趣向量以Ra=（ra,1,ra,2……ra,n）来表示。这时这N个社区学生的信息熵就可以表示为：生中第j位学生的信息熵内容，pij表示N个学生对学科知识的兴趣等级为ki时的概率信息。如果现在我们要计算学生a和学生b的学科知识兴趣相似度[3]，我们通过计算就可以得到两个学生对不同学科知识内容兴趣的等级情况，其相似度的计算公式就可以转化为以下形式：从上式可以看出，实际上兴趣相似关系是一个二元形式的计算形式，如果我们要计算学生a和学生b的知识兴趣相似度，首先要获得两个学生的兴趣向量，然后再通过计算公式进行计算，我们以获得学生b的兴趣向量为实例，我们可以发现学科知识的集合是学生a和学生b共同拥有的，我们需要对b学生在每一学科知识兴趣等级进行分析。在这个过程中需要解决以下两个问题：（1）通常来讲，学生b不会对自己对学科知识的兴趣进行标注[4]，也就是说学生b对于知识的意向有两个方面即系统中已显示的兴趣等级和无法标注的兴趣知识内容。a学生的学科知识兴趣同样很可能是b学生的兴趣组成部分，b学生无法直接给出兴趣等级划分程度，（2）因此，我们只能通过对于学科知识划分为训练部分和测试部分，通过计算机计算技术，构建出针对学生b的学习兴趣预测系统，再采用该系统记录b学生社区生活中没有标注的兴趣等级，从而获得b学生的真实兴趣向量。

3.3学生虚拟学习社区的自组织算法应用的问题

上述虚拟学习社区模型的建立实际上还存在着一些缺陷，现实中学生的兴趣是随机的，在学习过程中会因为某种原因而发生改变的几率也比较大[5]，当社区不断的完善和升级，进入高等级的学生就会越来越少，一点小到一定程度就无法称之为一个社区，这时候就需要根据相关设计原则，将此类学生归到相似兴趣的社区中去，已达到通过较少的社区数目涵盖尽量多的学生的目的，提高资源利用率。

4结语

综上所述，构建高职学生虚拟学习社区的自组织算法的应用是在传统教育基础上的重要的改革，是结合现代电子计算机技术和现代通讯技术以及网络共享技术搭建的一种新型以学生自主性学习为主，老师负责系统维护和相关资源分享和讨论、研究的互动平台[6]。其自组织算法的设计的理论内容较多，对于技术手段的要求也比较高，还需要我们在实际的工作中不断的积累和创新，提高我国虚拟化教学平台的技术水平，促进网络化教学的发展和进步。

作者：陈静 单位：义乌工商职业技术学院