社会性群体协作学习环境中的认知聚合研究  

Aggregation Model of Group Cognition in Social Group Collaborative Learning Environment

作　　者：王蓉[1] 刘妍妍[1] 陈禹[1] 方美琪[1] 

机构地区：[1]中国人民大学信息学院,北京100872

出　　处：《信息系统学报》2010年第1期65-76,共12页China Journal of Information Systems

基　　金：国家社会科学基金(06BTQ016);信息管理与信息经济学教育部重点实验室开放基金(F0607-16)

摘　　要：首先提出社会性群体协作学习和知识共享(SGCL)系统构想,介绍了SGCL系统的框架及需要研究的五个子任务,重点介绍群体认知聚合研究。又提出群体聚合中的节点聚合、关系聚合及用户声望计算模型,然后针对这些模型进行实验验证,一是利用互联网上的分类目录生成个体认知,模拟用户行为,进行聚合,然后与原分类目录进行对比;二是利用Repast多主体建模工具,对系统进行建模仿真。实验结果证明聚合模型与算法符合系统目标的结论。At first,this paper introduces the idea of social group collaborative learning and knowledge sharing（SGCL）, framework of SGCL system and its six research subtasks.Then this paper pays more attention to one of the subtasks, group cognition aggregation model research.As to group cognition aggregation,this paper suggests nodes aggregation model,relations aggregation model and users＇ reputation computing model.To verify these models,the paper introduces two experiments.In one experiment,we first draw individual cognition maps from directory on the Internet,then simulate user behaviors and aggregate individual cognition maps into group cognition map,at last compare the aggregation results with the original directory.In another experiment,we simulate the SGCL system with Repast.The results of the experiments show that the model and algorithm accord with the system＇s goal.

关 键 词：认知聚合 协作学习 社会计算 集体智慧 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术] G434[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]