Resumen

Con el desarrollo del aprendizaje en línea y la educación a distancia, las discusiones de los alumnos en foros son cada vez más eficaces para facilitar el aprendizaje. Los superposters, que desempeñan un papel cada vez más importante en los foros, han atraído la atención de los investigadores. La clave de la investigación es cómo identificar a los superposters entre un gran número de participantes. Algunos estudios se centran en la interacción en red de los superposters y en algunas características relacionadas con el contenido, pero descuidan la cualidad básica que debe poseer un superposter, como la expresión lingüística, y las características relacionadas con el aprendizaje, como la colaboración en el aprendizaje. Basándose en el análisis de corpus de aprendizaje en línea, a través de la interacción en red y la combinación de las diferentes características de N-gram, el artículo propone un método de identificación de superposters basado en tres características principales, como la expresión lingüística (L), la calidad del contenido (C) y la interacción en red social (S), y ocho características secundarias, como la colaboración en el aprendizaje. El artículo aplicó el método en un corpus real de foros de aprendizaje en línea para identificar 28 superposters preestablecidos, obteniendo los resultados de P@15=1.0, Avg.P@15=1.0, P@28=0.86 y Avg.P@28=0.95. Los experimentos demostraron que se trataba de un método eficaz de identificación de superposters en foros de aprendizaje en línea.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:expresión lingüística, interacción en red, método eficaz de identificación de superpositores, corpus de aprendizaje en línea, foros de aprendizaje en línea, interacción en red social, método de identificación de superpositores, avg, p@15=1.0, colaboración
• Keywords:language expression, network interaction, effective superposter identification method, online learning corpus, online learning forums, social network interaction, superposter identification method, avg, p@15=1.0, collaboration