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基于文本分析法的高校主观教学评价研究

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分析高校主观教学评价对于提升高校课堂教学质量具有重要意义。该文构建了基于5个纬度的高校主观教学评价情感分析模型,对主观教学评价反馈文本进行分析;在此基础上,利用机器学习中的K近邻算法(K-Nearest Neighbor,KNN),提出了可实现"褒、贬、中立"三分类的主观教学评价分类方法。实验结果表明:该文提出的基于文本分析法的高校主观教学评价方法可以获得较高的教学评价分类准确度。
Subjective Evaluation of University Teaching Based on Text Analysis
Analyzing teaching subjective evaluation has important guiding significance for improving teaching quality.A five-latitude university teaching subjective evaluation sentiment analysis model is constructed to analyze the teaching subjective evaluation feedback text.And on the basis of this model,a K-nearest neighbor(KNN)based classification algorithm is proposed to realize the three classifications of"commendation,derogation,and neutrality".The experimental results show that the subjective evaluation method of university teaching based on text analysis proposed in this paper can obtain a high classification accuracy.

Teaching evaluationText analysisSentiment analysisSemantic rulesMachine learningK-Nearest neighbor algorithm

丁学君、甘甜、田勇

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东北财经大学 管理科学与工程学院,辽宁大连 116025

宁波诺丁汉大学 商学院,浙江宁波 315100

辽宁师范大学 物理与电子技术学院,辽宁大连 116029

教学评价 文本分析 情感分析 语义规则 机器学习 K近邻算法

2024

创新创业理论研究与实践

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ISSN:
年,卷(期):2024.7(9)