基于社会网络分析法的大学生学习关系静态结构研究.doc
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1、基于社会网络分析法的大学生学习关系静态结构研究 本文的研究对象是在校大学生,通过社会网络分析软件UCINET6.0来分析大学生学习关系静态结构与特征,其目的在于通过了解大学生的学习关系,来提高他们的学习效果和质量。 随着社会的发展,对大学生的学习以及交友能力都提出了新的挑战。在学习方面,步入大学就意味着对更深层次知识的追求,这不仅要靠自己的努力,还要靠同学的帮助,简单来说,就是一种同学之间经常一起学习、讨论问题的学习关系。现今,学生的学习能力不在单单包括会学习、学习效果好等能力,还应包括学生在学习过程中与他人建立良好的学习关系的能力。拥有良好的学习关系圈,能对我们的学习提供更大的帮助。因此,本
2、文笔者对某高校大学生的学习关系网络进行研究。 本文采用社会网络分析软件UCINET6.0来分析学习关系网络的结构特征,其目的在于让大学生了解他们的学习现状,提高他们的学习质量、学习效果。 大学生学习关系静态结构分析 1 学习关系网络数据及密度 学习关系网络的数据来自于某高校203名大学生所填的数据,但是由于一些学生对学友的错误理解,导致选的数据过多,最终采用了193名学生填写的数据。 学习关系网络的密度是指网络中学生与学生之间在学习中交往的密切程度。如果学生在学习时互相来往的非常密切,那么该网络的密度越靠近1;反之学生联系的越不紧密,密度越靠近0。 该学习关系网络的密度是0.1225,从结果来
3、看,该网络中学生在学习上联系的程度一般,不是很紧密,但也不是很离散。 2 学习关系网络的小团体分析 小团体分析包括两方面平均路径长度和聚类系数。如果平均路径长度较小,而聚类系数较大,则说明该网络具有小团体性。 学习关系网络的平均路径长度是指学生与学生要产生学习的关系的距离的平均值,值越小,说明学生之间的学习关系越紧密。该网络的平均路径长度是2.661。说明任意两个学生产生学生关系的平均距离为2.661。 学习关系网络的聚集系数是指学生与学生在学习时的聚集程度。该网络的聚集系数是0.604,说明网络中学生的聚集程度较高。 通过该网络中较小的平均路径长度2.661和较大的聚类系数0.604,可以看
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