﻿<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<ArticleSet>
  <ARTICLE>
    <Journal>
      <PublisherName>مرکز منطقه ای اطلاع رسانی علوم و فناوری</PublisherName>
      <JournalTitle>فصلنامه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران</JournalTitle>
      <ISSN>2717-0411</ISSN>
      <Volume>4</Volume>
      <Issue>11</Issue>
      <PubDate PubStatus="epublish">
        <Year>2020</Year>
        <Month>6</Month>
        <Day>2</Day>
      </PubDate>
    </Journal>
    <ArticleTitle>A New Approach to Extract and Utilize Learners Social Relationships through Analyzing Forums Structure and Contents</ArticleTitle>
    <VernacularTitle>تحلیل محتوایی و ساختاری تالارهای گفتگوی برخط به منظور استخراج روابط اجتماعی کاربران و به‌کارگیری آن‌ها در مکانیزم‌های گروه بندی</VernacularTitle>
    <FirstPage>1</FirstPage>
    <LastPage>7</LastPage>
    <ELocationID EIdType="doi" />
    <Language>fa</Language>
    <AuthorList>
      <Author>
        <FirstName>سمیه</FirstName>
        <LastName>آهاری</LastName>
        <Affiliation></Affiliation>
      </Author>
    </AuthorList>
    <History PubStatus="received">
      <Year>2014</Year>
      <Month>5</Month>
      <Day>17</Day>
    </History>
    <Abstract>Collaborative learning tools play important roles in communications and knowledge building, among learners in a virtual learning environment. They demand appropriate grouping algorithms as well as facilitating learners’ participations mechanisms. This paper has utilized some information retrieval techniquesto investigate the relevance of discussion posts to their containing forums, and extract learners’ most frequent topics. Trying to explore students online interactions, researchers have applied social network analysis, which has led to a new representation of social networking. They have proposed a new grouping algorithm based on the provided representation of social relationships. The mentioned approaches have been evaluated in some academic courses in Department of Electrical and Computer Engineering, and ELearning Center, University of Tehran. The results have revealed some considerable improvements in comparison to the traditional approaches. Research outcomes may help tutors to create and guide groups of learners more effectively.</Abstract>
    <OtherAbstract Language="FA">امروزه به لطف رشد و توسعه فناوری‌های ارتباطی و اطلاعاتی، سیستم‌های یادگیری برخط قادر شده‌اند امکانات یادگیری گروهی و فضای تعامل و تبادل نظر میان یادگیرندگان را فراهم آورند. این امر مستلزم تشکیل گروه‌های یادگیری موثر و فراهم آوری ابزارهای مشارکت یادگیرندگان در محیط‌های یادگیری برخط است که در سیستم‌های موجود که مراکز آموزشی مجازی مورد استفاده قرار می‌گیرند به ندرت مشاهده می‌شود. در این مقاله محتوا و ساختار تالارهای گفتگو مورد بررسی قرار گرفته‌اند. تحلیل محتوایی به منظور تطابق محتوای مباحثات با اهداف تالار و استخراج حوزه‌های مورد علاقه مشارکت‌کنندگان انجام شده است. محققین ضمن بیان دستاوردهای تحلیل شبکه اجتماعی یک محیط یادگیری دانشگاهی، راهکاری برای استخراج روابط اجتماعی افراد از طریق تحلیل ساختاری تالارهای گفتگو در یک محیط یادگیری برخط ارائه کرده‌اند. همچنین آن‌ها روشی برای به‌کارگیری روابط استخراج شده در مکانیزم‌های گروه‌بندی یادگیرندگان ارائه نموده‌اند و کارآمدی آن را مورد ارزیابی قرار داده‌اند. بخش‌های مختلف این تحقیق در دوره‌های درسی مختلف در ترم‌های متوالی انجام شده است و دستاوردهای آن می‌تواند در راستای بهبود فعالیت‌های یادگیری همکارانه در محیط‌های یادگیری برخط و ترکیبی مورد استفاده قرار بگیرد</OtherAbstract>
    <ObjectList>
      <Object Type="Keyword">
        <Param Name="Value">یادگیری مبتنی بر وب| یادگیری الکترونیکی| یادگیری همکارانه| تالارهای گفتگو| الگوریتم‌های گروه‌بندی| شبکه اجتماعی</Param>
      </Object>
    </ObjectList>
    <ArchiveCopySource DocType="Pdf">http://jour.aicti.ir/en/Article/Download/1487</ArchiveCopySource>
  </ARTICLE>
</ArticleSet>