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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Anal Acharya (St. Xavier’s College) Devadatta Sinha (University of Calcutta) Anurag Sarkar (St. Xavier’s College) Dibyabiva Seth (St. Xavier’s College) Kaustav Basu (St. Xavier’s College)
저널정보
한국산학기술학회 SmartCR Smart Computing Review 제5권 제5호
발행연도
2015.10
수록면
483 - 497 (15page)

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The most important aspect in collaborative learning is group formation. Over the years, researchers have proposed a variety of algorithms for collaborative group formation. Researchers have identified learner’s characteristics for this purpose like learning style, subject knowledge, preferred time slot, and domain expertise. Most of the generated groups were heterogeneous in nature. This study uses two parameters, the personal style of the learner and a performance indicator for collaborative group formation. Similar personal styles within a group were thought to facilitate group work, whereas a diverse degree of knowledge was thought to enhance the quality of learning. This ‘mixed’ approach was initially used to form homogeneous groups using K-means clustering. Heterogeneity was introduced within these groups through Agenda-driven search. An Automated Group Decomposition Program was written in Java platform using the developed model ,which was used to generate groups of students doing post-graduate workin Computer Science for their project work. T-test and survey results indicate that the proposed method is more effective for group formation than traditional methods.
#Agenda Driven Search #Collaborative Learning #Group Formation #K-Means Algorithm #Personal Style #Performance Indicator

목차

Abstract
Introduction
Related Works
Proposed Approach
Example
Implementation
Comparative Study
Conclusion
References

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