《基于正则等价的虚拟学习社区学习者角色分类》为作者：曾悦最新的研究成果，本论文的主要观点为为深入理解虚拟学习社区里的人际关系网络，研究者们通常采用传统的机器学习或者以中心性、声望为主的社交网络分析等方法。这些方法特别关注领袖节点，而往往忽视非领袖节点中也会存在着其他类型的“关键少数”。本文以某门慕课讨论区中26次讨论的86名参与者为例，采用社交网络分析中基于正则等价的块模型，研究在虚拟学习社区中各个不同角色在知识构建过程中所发挥的作用。结果发现：可根据知识传递的关系，将学习者的角色分为“导学者”、“善学者”、“熟练者”和“初学者”4类。这表明基于正则等价的虚拟学习社区学习者角色分类方法比传统机器学习分类方法（如K-means）划分出来的结果更细致、更能够发现直观视野之外的“关键少数”。本文最后讨论了这一结果对教学实践的启示。不知是否符合录用要求，望您批评与指正。