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基于用户评论“主题-情感”耦合分析的MOOC质量表征研究
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作者 刘迎春 章震 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2024年第5期1432-1447,共16页
MOOC评论文本蕴含大量用户观点和情感信息,反应来自用户视角的MOOC质量诉求和质量满意度.文章构建了基于用户评论“主题-情感”耦合分析的MOOC质量表征模型,即基于LDA挖掘评论文本主题,表征MOOC的质量评估维度;基于BERT生成评论文本情... MOOC评论文本蕴含大量用户观点和情感信息,反应来自用户视角的MOOC质量诉求和质量满意度.文章构建了基于用户评论“主题-情感”耦合分析的MOOC质量表征模型,即基于LDA挖掘评论文本主题,表征MOOC的质量评估维度;基于BERT生成评论文本情感分类,表征MOOC质量的满意度和关注度,并以“中国大学MOOC”为例分析MOOC质量的表征结果.研究发现,不同学科类型的MOOC质量评估维度不同,不同MOOC在每个质量评估维度上的用户满意度和关注度不同,质量评估维度对MOOC质量有不同的显著性影响.文章提出的MOOC质量表征模型能泛化到具有用户评论的各种在线课程平台,能细粒度表征课程质量,为建设者设计和改进课程、学习者选择课程提供精准依据,服务优化MOOC建设和体验. 展开更多
关键词 用户评论 MOOC质量 质量表征模型 情感分析 主题挖掘
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