以下关于社交网络分析方法的描述，正确的是

A、内容分析的数据可以由教师产生，如课程大纲、文档、讲座录音、出版商产生的如教科书

B、内容分析的数据可以由学生产生的如论文、讨论信息、社交媒体发布，等各种形式的数据

C、内容分析包括对学习资源的内容分析、学生作品（如论文）的内容分析、对教学学习过程中社交互动内容的分析

D、内容分析，多使用编码、计数、解释来探索相关内容数据， 它经常被用作定量实证研究的一种传统方法

E、内容分析可以与其他分析技术，如社交网络分析、可视化学习分析、多模态学习分析等结合使用，从多角度了解学习过程

A、事件序列分析是一种统计方法，用于识别行为或事件序列中的连续突发事件或交叉依赖关系

B、与内容分析的“编码和计数”度量不同，事件序列分析涉及编码交互数据，计算不同类型交互的发生量，以及检查事件行为和想要了解的学习结果之间的关系

C、滞后序列分析是事件序列分析的一种，可用于计算所有主要代码之间的过渡频率，预期的过渡频率，过渡概率，调整残差和标准化度量

D、频繁序列挖掘是事件序列分析的一种，它可用于检测频繁发生的事件序列，其发生频率高于数据集中的最小频率水平

E、事件序列分析无法与社交网络分析可视化结合来展示事件之间的关系和强度

A、社交网络分析可以用于展示量化编码元素之间的联系并将其表示为可视化网络

B、内容分析的量化编码结果可以进一步从时序角度展示，以可视化显示学习变化过程

C、社交网络分析可以展示一段文本里面关键词之间的关系，如两个关键词同时出现在一个句子里的频率

D、事件序列分析的结果可以用社交网络分析可视图展示

E、话语分析结果不能用类似于内容分析量化结果的方式展示

A、社会学习分析是一种特殊类型的学习分析

B、社会学习分析是基于社会学习理论的，它认为有效的学习是在长时间的互动、动态和持续的对话过程构成的

C、社会学习分析主要包括社交网络分析、话语分析、内容分析、性格分析和学习环境分析

D、社会学习的一大的分支是基于计算机的协作学习分析，尤其是知识创造学习共同体分析；运用的主要的分析方法是三位一体的学习方法：方法包括网络分析法、面向过程的分析法和内容分析法

A、密度是实际关系数与网络中所有可能关系数的比率

B、平均路径长度定义为所有可能的节点对的最短路径的平均数

C、互惠性和传递性可以反映参与者在网络中的连接水平

D、集中性可以说明网络的分布特征；集中化值范围从0(最均匀分布的网络)到1(最集中的网络)

E、网络凝聚性和全局聚类系数说明网络的凝聚性程度，范围从-1(完全不连通的网络)到1(最连通的网络)

A、度表示参与者在网络中拥有的连接总数；度包括入度和出度，分别表示指向或指出参与者的连接总数

B、中介中心度反映参与者如何在两个参与者之间的最短路径中扮演中介者的角色

C、接近中心度解释了一个参与者与其他参与者之间的平均距离，该距离以最短路径来衡量；接近中心度可以进一步分为入接近中心度和出接近中心度

D、中介中心度反映了参与者对网络中其他人产生的中介效应

E、接近中心度则反映了参与者与其他人交换信息的效率

A、张三和李四不是好友，因而二者间不存在任何互惠性

B、张三和李四互为好友，因而二则存在互惠性

C、互惠性既可以作为个体变量，也可以作为网络水平变量

D、互惠性包含了直接互惠性和间接互惠性

A、面向学生的学习分析系统应该促进而不是抑制学生的自主性，面向学生的学习分析工具或系统可以完成信息反馈循环，系统可以实现学生实时访问数据结果的功能，以提高学生的自我意识、自我反思和学习完成率

B、面向学生的学习分析功能主要包括系统用途、数据挖掘、可视化、类比较、推荐、反馈和交互性

C、当面向学生的学习分析工具包含某种类型的比较功能时， 例如社交网络位置的比较，这种社会比较有可能对学生学习产生正面以及负面影响

D、通常推荐被定义为基于已经发生的事情告诉或建议用户去做某事，大部分推荐系统采用不透明的推荐方式，即系统不会告诉学生为什么他们会收到一个特定的推荐，将来的开发工作可以考虑较为透明化的推荐

E、面向学生的学习分析系统可以增加交互性功能以提高学生自主权，交互性的例子包括提供额外的内容作链接，允许用户根据活动类型或年级筛选他们的相关数据结果，或者根据学生的喜好提供视图呈现

A、网络营销生态思维从技术思维→粉丝思维→流量思维→生态思维

B、网络营销经历了从搜索技术革命→网络可信度革命→网络可见度革命三次革命

C、网络营销第三次革命的核心是移动和社交化

D、2016年中国网络营销进入了社会化转变阶段

B、用户既是购买者，又是分享者

C、为完成拼团，买家会主动向其社交联系人推荐平台及相关产品，不利于健康的网络环境

D、日常聊天场景中，用户通过分享链接或口令，即可直接跳转到相应的商品