소셜 학습 네트워크

Social learning network

SLN(Social Learning Network)은 학습자, 교사, 학습 모듈 간의 상호작용에서 비롯되는 일종의 소셜 네트워크다.[1] SLN을 형성하는 모듈과 행위자는 발생하는 특정 사회 학습 과정에 의해 정의된다.[2]

SLN에 있는 학습자 집합과 교사 집합은 분리될 수 없다. 오히려 SLN은 학습자가 지식을 습득하고 습득한 다음 스스로 시간에 따라 다른 사람에게 지식을 전파하는 진화하는 동료 학습 과정이다. 언제든 SLN에 출연하는 배우는 자신이 익힌 개념의 스승이며, 아직 익숙하지 않은 개념의 학습자다.

공동 학습은 SLN 형성의 중요한 부분으로 확인되었는데, 이는 배우들이 함께 일하고 각자의 능력을 결합하여 문제를 해결할 수 있기 때문이다.[3]

적용들

사회 학습 네트워크를 발생시키는 여러 학습 시나리오가 확인되었다. 이들 중 일부는 지정된 교사 및/또는 교직원을 두고 있는 반면, 다른 일부는 전적으로 동료 기반 교육에 의존한다.

  • 지정된 강사 및/또는 교직원이 학습 콘텐츠를 만들고 학생 간 상호 작용의 주요 수단이 토론 포럼인 MOOCs(Massive Open Online Cources)이다. MOOC의 학생 수는 수십만 명에 달할 수 있기 때문에 교사 대 학생 비율은 일반적으로 1%의 비율이다.[4] 그 결과, 동료 기반 학습은 학습 과정의 확장성에 중요한 것으로 밝혀졌다.[5]
  • 플립 교실(FLIP)은 수업 시간이 주로 전통적인 강의 시간보다는 강의 자료의 토론에 사용된다. MOOC와 비교했을 때, FLIP의 SLN은 적어도 대면 통신을 통해 부분적으로 형성될 것이다.[6]
  • 강사가 사회 학습에 특히 중점을 두는 교육 및 개발 이니셔티브. 예를 들어, 기업들은 때때로 직원들 간의 기업 소셜 네트워킹을 장려하고 이러한 목적을 위한 내부 네트워킹 서비스를 제공할 것이다.[7]
  • 질의응답 사이트(Q&A)는 일반적으로 사용자가 질문을 올리고, 질문에 답변하고, 답변에 대한 의견을 개진하고, 상·하향 투표 게시물을 게시할 수 있는 공통 포럼이 있다. Q&A 사이트의 SLN은 전적으로 이러한 포럼의 사회적 상호작용을 통해 형성된다.[8]
  • 기고자가 항목과 관련된 경험에 대한 지식의 집단 공유를 통해 서로 배우는 사이트를 검토한다.
  • 학생들이 책을 읽고 등급을 매길 수 있는 온라인 플랫폼인 북스 앤 스터프 - 2015년 Adriano Lopez de Onate와 Luigi Ruggeri 두 명의 어린 학생들이 만들었다.

그래프 유형

소셜 학습 네트워크의 구조와 역학은 그래프를 통해 나타낼 수 있다. 노드 유형과 링크/가중치 정의의 다른 조합은 네트워크에 대해 다른 속성을 산출할 것이다. 이러한 그래프 위에 있는 동적 기능, 즉 노드 수, 링크 및 가중치 측면에서 시간이 지남에 따라 진화하는 방법도 포착할 수 있다.

적어도 네 가지 유형의 그래프가 확인되었다.[1]

  • 학습자의 비방향 그래프(그래프의 노드가 학습자인 경우)와 (가중치) 링크를 사용하여 학습자 사이의 일부 특성이 있는지 여부를 표시한다. 이러한 속성은 지리적 위치나 상호 작용했는지와 같은 결정적인 측정치 또는 각 학습자가 공통적으로 숙달한 개념의 수와 같이 정량화하기가 더 어려울 수 있는 측정치가 될 수 있다.
  • 학습자의 지시된(그리고 가중치가 부여된) 링크를 사용하여 소셜 네트워크에서 학습자 사이의 정보 흐름을 나타낼 수 있는 학습자 그래프. 두 학습자 간에 둘 이상의 상호 작용이 있을 수 있기 때문에, 이것들은 다중 글자의 형태를 취할 수 있다.
  • 학습자 및 개념의 비방향 그래프. 여기서 네트워크 상의 논의 개념도 제2종 노드로 나타낼 수 있다. 이러한 개념은 토론에 대한 내용 분석을 실행함으로써 학습자 간의 토론에서 추출할 수 있다. 학습자와 개념 사이의 관계를 나타내는 한 가지 가능한 표현은 초당적 그래프를 통해서이다.
  • 학습자와 개념의 방향 그래프. 학습자와 개념 노드를 모두 포함하는 그래프가 네트워크를 통한 정보 흐름을 표시하도록 지시된다. 여기서 개념 노드를 사용하여 게시물 또는 게시물 모음을 나타낼 수 있다.

참고 항목

참조

  1. ^ a b 브린튼, 크리스토퍼 G, 그리고 멍치앙. "사회 학습 네트워크: 간단한 조사." 정보 과학 및 시스템 (CISS), 2014년 48회 연례 회의 IEEE, 2014.
  2. ^ Haythornthwaite, Caroline, Maarten De Laat. "소셜 네트워크와 학습 네트워크: 소셜 네트워크 관점을 사용하여 소셜 학습을 이해." 제7차 네트워크 학습 국제 컨퍼런스. 2010.
  3. ^ Huang, Jeff JS 등. "소셜 학습 네트워크: 협업 서비스를 기반으로 모바일 학습 네트워크 구축" 교육기술학회 13.3(2010): 78-92.
  4. ^ 크리스토퍼 브린튼, 멍치앙, 셰일리 자인, 헨리 람, 젠밍 류, 펠릭스 밍페이 웡. "무스로 소셜 학습에 대해 알아보기: 통계 분석에서 생성 모델에 이르기까지." arXiv 사전 인쇄 arXiv:1312.2159(2013).
  5. ^ 데이비드 조지, 마틴 포시, 그리고 마일즈 라일리. "대규모 오픈 온라인 강좌의 교육학적 기반" 첫 번째 월요일 18.5 (2013)
  6. ^ 헤레이드, 클라이드 프리먼, 낸시 A. 실러. "케이스 스터디와 뒤집힌 교실." 대학 과학 교육 저널 42.5 (2013): 62-66.
  7. ^ 디미코, 조안 등 "직장의 소셜 네트워킹을 위한 동기." 2008년 ACM 컴퓨터 회의의 진행은 협력 작업을 지원했다. ACM, 2008.
  8. ^ 앤더슨, 애쉬튼 등 "집중식 질문 답변 사이트에서 커뮤니티 활동의 가치 발견: 스택 오버플로 사례 연구." 제18회 ACM SIGKDD 국제 지식 발굴 및 데이터 마이닝 회의의 진행. ACM, 2012.