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教育质性研究中人机协同文本挖掘技术的运用——以某高校教学评估中文文本数据为例
被引量：
4
1
作者
王金羽
詹逸思
+1 位作者
冯起
李曼丽
《清华大学教育研究》
CSSCI
北大核心
2022年第2期56-63,共8页
信息时代海量增长的文本资料成为质性研究者开展研究的数据宝藏,但未得到充分研究,其原因在于针对海量中文文本数据的有效分析方法尚待突破。文章率先在质性研究范式中使用了以结构主题模型(STM)为代表的人机协同方法,对某大学在线教学...
信息时代海量增长的文本资料成为质性研究者开展研究的数据宝藏,但未得到充分研究,其原因在于针对海量中文文本数据的有效分析方法尚待突破。文章率先在质性研究范式中使用了以结构主题模型(STM)为代表的人机协同方法,对某大学在线教学效果评估的课堂观察记录数据展开文本挖掘。以教学评估研究数据分析为例,完整呈现了在教育质性研究中应用STM进行数据挖掘的四个步骤,并分析了其在挖掘海量中文文本资料方面的独特优势。研究表明,跨学科研究方法的尝试有助于解决教育学科甚至人文社科领域内海量中文文本在质性分析上的固有难题。
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关键词
结构
主题
模型
(
stm
)
超大文本挖掘
教育质性研究
原文传递
基于STM的建筑物体打击事故致因关联分析
被引量：
1
2
作者
李珏
武诗怡
王幼芳
《土木工程与管理学报》
2023年第5期39-46,共8页
本文为系统分析建筑施工物体打击事故的产生机理,深入探索了事故调查报告中记录的主要致因类型及其联系。首先,选取2012—2021年国内136例物体打击事故调查报告,运用文本挖掘技术对事故报告进行预处理;然后,构建结构主题模型(STM),引入...
本文为系统分析建筑施工物体打击事故的产生机理,深入探索了事故调查报告中记录的主要致因类型及其联系。首先,选取2012—2021年国内136例物体打击事故调查报告,运用文本挖掘技术对事故报告进行预处理;然后,构建结构主题模型(STM),引入协变量建筑工种、击打物体和季节,对事故报告文本进行致因主题生成;再运用共现矩阵可视化直观展示主题间的关联关系;最后,分析各项主题与协变量之间的关联。研究结果表明:物体打击事故报告中呈现9项致因主题,其中人为因素占比最大。对于3个协变量,建筑工种中技术工人所面临的危险更多;一年中物体打击事故多发于夏季和春季;击打物体中原材料类和工程机械类物体易造成事故。根据事故致因的关联分析结果制定针对性的风险防范措施,可提高施工现场的安全管理水平。
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关键词
安全管理
关联分析
物体打击
文本挖掘
结构
主题
模型
(
stm
)
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职称材料
题名
教育质性研究中人机协同文本挖掘技术的运用——以某高校教学评估中文文本数据为例
被引量：
4
1
作者
王金羽
詹逸思
冯起
李曼丽
机构
清华大学教育研究院
清华大学学生学习与发展指导中心
清华大学电机工程与应用电子技术系
出处
《清华大学教育研究》
CSSCI
北大核心
2022年第2期56-63,共8页
基金
清华大学自主科研计划“人工智能条件下教育领域社会实验方法设计预研”(2019THZWYY05)。
文摘
信息时代海量增长的文本资料成为质性研究者开展研究的数据宝藏,但未得到充分研究,其原因在于针对海量中文文本数据的有效分析方法尚待突破。文章率先在质性研究范式中使用了以结构主题模型(STM)为代表的人机协同方法,对某大学在线教学效果评估的课堂观察记录数据展开文本挖掘。以教学评估研究数据分析为例,完整呈现了在教育质性研究中应用STM进行数据挖掘的四个步骤,并分析了其在挖掘海量中文文本资料方面的独特优势。研究表明,跨学科研究方法的尝试有助于解决教育学科甚至人文社科领域内海量中文文本在质性分析上的固有难题。
关键词
结构
主题
模型
(
stm
)
超大文本挖掘
教育质性研究
Keywords
Structural Topic Model(
stm
)
massive text data mining
educational qualitative research
分类号
G40-034 [文化科学—教育学原理]
原文传递
题名
基于STM的建筑物体打击事故致因关联分析
被引量：
1
2
作者
李珏
武诗怡
王幼芳
机构
长沙理工大学交通运输工程学院
长沙理工大学交通基础设施智慧建造与运维管理湖南省高等学校重点实验室
出处
《土木工程与管理学报》
2023年第5期39-46,共8页
基金
湖南省自然科学基金(2021JJ30744)
湖南省教育厅科研项目(20K011)。
文摘
本文为系统分析建筑施工物体打击事故的产生机理,深入探索了事故调查报告中记录的主要致因类型及其联系。首先,选取2012—2021年国内136例物体打击事故调查报告,运用文本挖掘技术对事故报告进行预处理;然后,构建结构主题模型(STM),引入协变量建筑工种、击打物体和季节,对事故报告文本进行致因主题生成;再运用共现矩阵可视化直观展示主题间的关联关系;最后,分析各项主题与协变量之间的关联。研究结果表明:物体打击事故报告中呈现9项致因主题,其中人为因素占比最大。对于3个协变量,建筑工种中技术工人所面临的危险更多;一年中物体打击事故多发于夏季和春季;击打物体中原材料类和工程机械类物体易造成事故。根据事故致因的关联分析结果制定针对性的风险防范措施,可提高施工现场的安全管理水平。
关键词
安全管理
关联分析
物体打击
文本挖掘
结构
主题
模型
(
stm
)
Keywords
safety management
correlation analysis
struck-by
text mining
structural topic model(
stm
)
分类号
X947 [环境科学与工程—安全科学]
TU714 [建筑科学—建筑技术科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
教育质性研究中人机协同文本挖掘技术的运用——以某高校教学评估中文文本数据为例
王金羽
詹逸思
冯起
李曼丽
《清华大学教育研究》
CSSCI
北大核心
2022
4
原文传递
2
基于STM的建筑物体打击事故致因关联分析
李珏
武诗怡
王幼芳
《土木工程与管理学报》
2023
1
下载PDF
职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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