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Moodle网络课程的社会网络分析技术实践的任务书
任务书：
一、任务背景
网络课程已经成为当今教育领域的重要组成部分。Moodle作为一种常见的网络课程平台，拥有很多优点，比如便于学生交流、便于教师管理等等。而社会网络分析技术，则是一种从社会网络中挖掘有意义信息的方法。将这两种技术结合起来，可以更好的了解网络课程中学生之间的关系，为学生提供更好的学习支持。本次项目的目标是探索Moodle网络课程中的社会网络分析技术，并将其应用到实际的课程中。
二、任务描述
1.学习社会网络分析技术。
2.收集Moodle平台上某一门课程的数据，包括学生交互行为、论坛帖子、私人消息和课程成绩等信息。
3.通过社会网络分析技术，对学生之间的关系进行可视化。
4.利用社会网络分析结果，为学生提供更好的学习支持。例如：通过社交群组，将关系亲密的学生组合在一起，让他们更好的交流和学习。
5.评估该方法的有效性和可行性，并给出改进方案。
三、任务具体要求
1.收集数据：收集至少20名参加过Moodle课程的学生的数据，并对数据进行清洗和预处理。
2.分析数据：通过社会网络分析工具，对学生之间的关系进行可视化分析，并提取有价值的信息。
3.输出结果：根据分析结果，输出可视化图表，并基于结果进行优化建议。
4.实现学习支持：将结果应用到实际的Moodle课程中，并为学生提供更好的学习支持，例如将关系亲密的学生组成一个群组，让他们更好的交流和学习。
5.论文撰写：根据以上要求和实际情况，完成学术论文的撰写，并对结果进行分析和阐述。论文评价标准包括实验设计、分析方法、结果解释、讨论和结论等方面。
四、参考资料
社会网络分析书籍：
1.Scott,J.(2000).Socialnetworkanalysis:Ahandbook(2nded.).ThousandOaks,CA:Sage.
2.Wasserman,S.,&Faust,K.(1994).Socialnetworkanalysis:Methodsandapplications(Vol.8).CambridgeUniversityPress.
相关工具与软件：
1.Pajek：社会网络分析工具，适用于定量社会网络分析。
2.Gephi：社会网络分析工具，可视化功能强大，适用于大规模网络分析。
3.NodeXL：微软旗下的社会网络分析工具，突出了时间序列和动态网络分析功能。
4.Statnet：利用R语言实现的社会网络分析工具包，提供了集中的数据管理方式，支持大规模社交网络数据的管理分析。
五、评价标准
1.数据收集和预处理（20%）：收集的数据是否全面，预处理是否合理有效。
2.技术运用（40%）：如何使用社会网络分析技术，以及如何将结果输出。
3.实践应用（20%）：是否能在实际Moodle课程中应用。
4.论文撰写（20%）：学术规范、主题和结论、实验设计是否合理。