Social nätverksbaserad ingenjörsutbildning (SNEE) utformas och genomförs som en modell för utbildning 3.0 paradigm. SNEE representerar en ny inlärningsmetod som bygger på begreppet sociala nätverk och utgör en utvidgad modell för projektledd utbildning. Begreppet sociala nätverk tillämpades i det verkliga experimentet, med tanke på två olika dimensioner: (i) att organisera utbildningsprocessen som en social nätverksbaserad process; och (ii) att analysera studenternas interaktioner i samband med utvärdering av elevernas lärande prestanda. Syftet med denna uppsats är att presentera en ny modell för studenternas utvärdering utifrån deras beteende under kursen och dess validering i jämförelse med den traditionella modellen för studenternas utvärdering. Valideringen av den nya utvärderingsmodellen görs genom en analys av sambandet mellan sociala nätverksanalysåtgärder (grad centralisering, närhet centralisering, mellanhet centralisering, eigenvekor centralitet och genomsnittlig bindningsstyrka) och betyg som erhållits av studenter (betyg för kvalitet i arbetet, betyg för arbetsvolym, betyg för mångfald i arbetet och slutbetyg) i en social nätverksbaserad ingenjörsutbildning. Huvudresultatet är att de erhållna korrelationsresultaten kan användas för att göra processen för studenternas prestationsutvärdering baserad på studenternas interaktionsanalys (beteendeanalys), för att göra utvärderingen delvis automatisk, öka lärarnas objektivitet och produktivitet och möjliggöra en mer skalbar utvärderingsprocess. Resultaten bidrar också till beteendeteorin för utvärdering av inlärningsresultat. Mer specifika resultat relaterade till korrelationsanalysen är: (i) ju mer olika interaktioner en student hade (graden centralitet) och ju oftare studenten var mellan interaktionsvägarna för andra studenter (mellanhet centralitet), desto bättre var kvaliteten på arbetet; (ii) alla fem sociala nätverksåtgärder hade en positiv och stark korrelation med betyget för arbetsvolym och med slutbetyg; och (iii) en student med hög genomsnittlig bindningsstyrka hade en högre grad för mångfald i arbetet än de med låga band.
I REF ) presenterar författarna en ny modell för studenternas utvärdering utifrån deras beteende under en kurs, och dess validering genom en analys av korrelationen mellan sociala nätverksåtgärder och de betyg som studenterna får.
Analysing the correlation between social network analysis measures and performance of students in social network-based engineering education
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Technology and Design Education', 'mag_field_of_study': ['Psychology']}