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【摘 要】此次的研究对象是在校大学生,文章将用社会网络分析法以及Uci软件分析大学生在线学习网络的结构与特征,目的在于提高大学生网络学习的质量与能力.

【关 键 词】在线学习网络；拓扑结构；网络分析

一、介绍

本文研究主题是大学生课外个人在线学习网络拓扑结构的特征.随着网络信息技术的迅猛发展,大学生又有了新的学习平台——网络学习.所谓网络学习,就是指通过计算机网络进行的一种学习活动,它主要采用自主学习和协商学习的方式进行.网络学习的最大好处是它提供了海量的学习信息让我们随时随地地选择和取用.

本文用社会网络分析法分析大学生个人在线学习网络的拓扑结构的特征,通过这样的分析,让大学生们了解他们个人在线学习网络普遍存在的共性以及缺陷,旨在提高大学生的学习质量.本次研究的抽样样本来自于某高校大学一年级共四个班的206个大学生,通过网络快照的形式,获得了相关的研究数据.统计完的数据利用Uci软件进行网络拓扑结构的绘制与测量.

二、大学生在线学习网络的拓扑结构图分析

(一)社群中心度分

Uci是一款综合性的社会网络分析软件,利用它我们可以测量出这些大学生的在线学习网络的网络拓扑图.下面就是这206位学生的社群图,我将以此来分析整个网络拓扑结构的特征.

在社区图中,如果成员A熟悉成员B的昵称,则A连接一根有向线到B.成员A的度数中心度（Degree）就是与A直接相连的其他成员的个数.如果A具有最高的度数,则说明A居于中心,是中心人物.根据这206个学生的测试结果得知,度数中心度最高的前5名成员的度数分别为：52、56、59、68、75,这几名成员是该网络学习社区里意见领袖,他们在社区中传播的信息被大多数成员关注,同时他们也积极联系其他成员.另外经数据显示,度数为6以下（包括6）的成员共有186位,占了总人数的90.3%,也就是说,基本上所有的成员度数中心度都非常低.这一数据反映了该群体成员的个人学习网络的一个共同特点,就是每个成员虽然加入了这个学习网络,但认识的学习伙伴非常少.

大学生如何写大学生论文
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(二)小团体分析

在该网络学习社区中,有一个“讨论群”的应用,它提供了成员相互之间探讨学习问题与信息传递的平台.

凝聚子群的密度分析是用子群密度与整个网络的密度之比来表示凝聚子群的密度（ExternalInternalIndex/E-IIndex）,它能研究各个子群的内部交流、子群与子群之间交流的紧密程度.对该群体进行凝聚子群密度分析的目的,是想了解该群里成员内部的派系联系紧密程度.

E-I指数是在一个网络中分为多派的情况下计算得到的.该指数范围在[-1,+1]之间,该值越靠近1,表明其关系越趋向于发生在群体之外；该值越接近-1,说明子群体之间的联系越少,关系越趋向于发生在群体之内；该值越接近于0,表明群体成员的关系越趋向于随机分布.从这2