基于学习风格模型的学生分组优化方法

摘要

分组学习通过组内成员的交流与优势互补实现更高效的学习。但随机分组或指定分组很难全面考虑学习风格对学习效果的影响。本文应用Felder-Silverman学习风格模型表达学习者特征,以组内学习风格多样性和组间学习风格均衡性为目标,采用人工蜂群算法优化分组。对比固定分组,优化分组可有效兼顾组内多样性和组间公平性。通过对比小组任务和个人任务得分率,证实了优化的分组可提高学习效果。