【摘 要】
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2018年,教育部颁布了我国高等教育领域第一个教学质量国家标准,通过这一举措可以展现出我国对提高教学质量的高度重视。学生评教作为当下高校教学质量评估至关重要的手段,如何从大量的学生评教文本中有效识别、提炼和分析学生的关注点及情感,进而实现学校管理者深入了解课程教学有关信息的目的,从而提升教学质量,这是本文研究的着眼点。本文借助文本挖掘技术对学生评教中大量的评语数据进行分析研究,构建了学生评教领域词
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2018年,教育部颁布了我国高等教育领域第一个教学质量国家标准,通过这一举措可以展现出我国对提高教学质量的高度重视。学生评教作为当下高校教学质量评估至关重要的手段,如何从大量的学生评教文本中有效识别、提炼和分析学生的关注点及情感,进而实现学校管理者深入了解课程教学有关信息的目的,从而提升教学质量,这是本文研究的着眼点。本文借助文本挖掘技术对学生评教中大量的评语数据进行分析研究,构建了学生评教领域词典并从学生评语中挖掘学生的情感倾向,本文的主要工作如下:1.首先获取、整理Y大学的学生评教文本数据,然后利用Python语言在Anaconda中编写代码完成对学生评语的预处理、jieba分词、统计分析及词云图可视化呈现。2.针对基础情感词典对学生评语中新词识别率低的情况,利用了一种SO-PMI和Word2Vec融合的方法,在基础情感词典的基础上构建了学生评教领域情感词典,并对其情感分析性能进行评估。同时,基于学生评教领域词典对学生评语进行情感倾向性分析。3.利用LDA模型对学生评语进行主题挖掘,并借助py LDAvis将主题分类的结果可视化。结果表明,本文利用S-W方法所构建的学生评教领域词典的分析性能一定程度上优于SO-PMI和Word2Vec方法扩展的词典,在贬义评语中,F特征值分别提升了4.9%和4.3%。本文基于所构建的学生评教领域词典和LDA模型对学生评语进行多方面的分析,实现教师课堂教学质量的多维度反馈,具有良好的应用价值和实践意义。
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