【摘 要】
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利用统计分析及文本挖掘方法,研究高校学生评教数据中的关联规则,给出非结构化评教文本情感值的测算方法,挖掘优质和劣势课程的评教文本语义特征,并以某高校374门课程的评教
【基金项目】
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北京工业大学教育教学研究课题重点项目“学生评教大数据深度分析方法及规避学生评教问题的对策研究”
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利用统计分析及文本挖掘方法,研究高校学生评教数据中的关联规则,给出非结构化评教文本情感值的测算方法,挖掘优质和劣势课程的评教文本语义特征,并以某高校374门课程的评教数据为例进行实证研究,得出:第一,公共基础必修课和通识类课程评分普遍较低,学生对课程的期望水平以及认知水平是影响评教的关键要素;第二,课程性质和评教人数对评教分数和评语的情感值有重要影响,小班授课和必修类课程相比大班授课和选修课更易获得较高评价;第三,对评教文本情感值较高和较低的课程进行文本内容挖掘,得出:教师教学方法和教学内容是评教文本的关
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