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网络学习共同体深度互动评价模型构建及应用研究的中期报告
本研究旨在构建一种针对网络学习共同体的深度互动评价模型，并应用该模型进行实证研究，具体中期进展如下：
一、文献综述
在文献综述部分，我们针对网络学习共同体和互动评价方面的研究进行了梳理和总结。主要发现如下：
（1）网络学习共同体是指一组有共同学习目标、共同学习环境和共同学习资源的学习者组成的社区。
（2）互动评价是指通过成员之间的交互、讨论和评价来促进学习行为的一种评价方式。
（3）目前，针对网络学习共同体的互动评价主要有基于社会网络分析、基于语义分析和基于机器学习的方法。
二、方法设计
在方法设计部分，我们基于社会网络分析和机器学习的方法构建了网络学习共同体深度互动评价模型。具体包括以下几个步骤：
（1）收集数据：我们将网络学习共同体中成员之间的交互数据和学习成果数据进行收集。
（2）构建网络：基于收集到的数据，我们使用社会网络分析的方法构建网络学习共同体。
（3）提取特征：通过分析网络中各节点之间的交互行为和学习成果，我们提取了一系列特征。
（4）建模预测：基于提取的特征和机器学习的方法，我们建立了深度互动评价模型，并对模型进行训练和预测。
三、初步实验
在初步实验部分，我们对模型进行了初步实验。具体步骤如下：
（1）数据预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除错误数据、缺失值填充等。
（2）特征提取：运用图论和机器学习的方法提取特征。
（3）模型训练：我们使用支持向量机（SVM）对模型进行训练，并分别使用仅使用交互数据和交互数据加学习成果数据进行训练。
（4）模型评价：对训练出的模型进行评价，比较两种训练方法的效果。
四、下一步工作
下一步，我们将进一步拓展研究数据的范围，并对模型进行优化。具体工作包括：
（1）扩大数据样本。
（2）研究和应用更加先进的机器学习算法。
（3）与其他互动评价方法进行比较。