| 基于情感分类与主题挖掘的MOOC课程评论研究 |
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| 引用本文： | 余亚烽,刘兴红,陶胜阳,王瑰霞,张苏薇.基于情感分类与主题挖掘的MOOC课程评论研究[J].考试研究,2024(1):86-100. |
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| 作者姓名： | 余亚烽 刘兴红 陶胜阳 王瑰霞 张苏薇 |
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| 作者单位： | 1. 湖北师范大学计算机与信息工程学院;2. 大悟县中等职业技术学校信息技术部 |
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| 基金项目： | 2022年湖北省教育厅哲学社会科学研究项目“面向在线学习的学业预警模型构建研究”,项目编号22Y105； |
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| 摘 要： | 在线精品课程作为MOOC中的高质量教育资源，有效促进了教育公平和均衡发展。但在保持快速增长的态势时，仍存在质量参差不齐的困境。为促进教师深度反思，支持教学问题的诊断与改进，提升课程质量，构建在线精品课程评论情感分类与主题挖掘研究模型。首先，采用网络爬虫技术采集MOOC平台中25门“教育技术学”专业在线精品课程评论数据，并进行数据预处理和情感分类；其次，对负性课程评论进行词云分析、社会网络分析和主题挖掘。结果表明：教师教学能力、学习资源质量、课程内容设计、互动和反馈机制、课程考核评价是导致学生差评、影响课程学习体验和学习质量的主要因素。据此，提出促进在线教育中教师教学能力专业化提升、开发优质在线精品课程学习资源、打造实用生动的在线精品课程内容、优化互动和反馈机制、优化在线精品课程考核评价等课程优化建议。
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| 关 键 词： | 情感分类 主题挖掘 MOOC 课程评论 课程质量 |
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