在线教育社交网络评价情感分析研究.pdf
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1、学科实践总第1532期随着互联网软硬件的发展,在线替代性教育已经有了长足发展。自1998年12月24日教育部发布“面向21世纪教育振兴行动计划”,提出运用现代远程教育网络开设高质量的网络课程后,网络远程教育方兴未艾。2017年国务院印发 国家教育事业发展“十三五”规划 通知,强调了要深化本科教育教学改革,各高校在网络课程方面展开了积极建设,也涌现了一批精品课程和网络课程平台。相关数据显示,目前中国网络教育企业共21万家,其中2019年增长5.8万家,同比增长27%,新注册量是10年前的24倍。但是从统计调查结果看,使用网课的动机中明显体现出中国应试教育的特点:学生上网课更多是因为学校要求和考试
2、培训,而教师对国家投入资金的网课平台不熟悉,且课程体系驳杂繁多,大家无从选择。近来在线替代性教育系统网课得到了广泛普及应用。但在实际运作中,在线教育在教师、学生及家长的评价中呈现出怎样的特点?并将如何影响未来在线教育的进一步发展?一、研究工具与研究方法文本情感分析,又称为倾向性分析、意见挖掘、情感分类等。简言之,是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。其中,识别用户隐含在其中的情感信息、发现用户情感演变的规律是核心。情感分析在舆情分析、信息预测以及辅助决策等领域有较多应用。目前,情感倾向分析的方法主要分为两类:一种是基于情感词典的方法;一种是基于机器学习的方法,如基于大规
3、模语料库的机器学习。本文使用后羿采集器获取数据并使用goseeker分词和分类检索平台进行分词分析。为保证研究数据能够覆盖到网课的多重时段,本文采集了2020年、2021年、2022年三年间,每年4月1日至4月7日,5月1日至7日,11月1日至7日,12月1日至7日,共计12个月中的7天新浪微博、网课、关键词博文样本,经过数据预处理,共得到22478条数据,其中2020年6659数据,2021 年 6952 条 数 据,2022 年 8867 条 数 据。随 后,使 用goseeker分词和分类检索平台进行中文分词及情感分析。在分析过程中,首先会对句子进行切分,通过情感词典进行赋值并分析。该工
4、具定义的情感类型分为正面词、负面词、否定词以及程度词。权值范围上,正面词0N10,负面词-10N0,否定词默认-1,程度词-10N0或0N10。除了平台默认的情感词典外,此研究加入了大连理工情感词汇本体及知网情感分析用词典(beta版),辅以人工手动情感分词进行综合分析。二、网课教学社交评价分析(一)网课社交评论的情感分析将以上数据导入gooseeker平台后,分别计算得出分句情感倾向和正文原文情感倾向。情感值分别为正面、负面及中性。其计算过程为根据一个数据样本识别句子中的情感词、否定词、程度词形成词序列,并根据相邻词的情感权值相加计算出句子情感得分。网民在网课话题下表达的情感倾向变化呈现如下
5、特点:1.单个句子和整体正文的情感倾向整体呈正向。这说明在以学生及教师为主体的评价主体上,对于学习本身的认知是基本呈正向的。同时,在网课的接受程度上存在着“不能改变,只能适应”的看法。2.单个句子和整体正文的情感负面倾向在2022年愈发明显的趋势值得关注。造成这种状况的原因可能是由于2020年施行网课是风险情况下的特殊举措,网民普遍表达出“可以理解接受”的态度;2021年社会对网课的认知程度有所深入,且大规模的网课施行范围较小,所以负面情绪最低;而2022年的负面评价趋势走高,跟社会事件、网课实施的频次、范围以及参与网课的学生群体观念有关。经历了长时间网课后,学生在情绪方面受到的影响:在线教育
6、虽然是不得已而为之,但在一定程度上限制了大学生本应充分享有的课堂互动、课外实践等机会。(二)网课话题社交媒体评论的词频分析通过将三年间网课话题下的社交媒体评价的正面词和负面词进行词频统计,前100位提及词频的情感结合内容分析显示出:“希望”始终是网民正向情感倾向的主流;“努力、加油、坚持、自律”等,是学生及教师在面对网课挑战和压力的正向激励,体现了社交媒体的情绪疏导功能;“运动”等则体现了网课也是部分同学注意到了在网课之余,应加强体育锻炼。负面情感结合内容分析显示出网络教学需要克服的情况大致分为以下三类:首先是课程难度设置问题,在网课教学中,学生的理解程度和课程接入难度都相对较大,例如有同学指
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