教学评价和情感倾向性分析研究.

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1、1绪论本章的主要内容首先包括课题的研究背景和意义，其次介绍了教学评价和情感倾向性分析的国内外研究现状，最后再介绍了本课题的研究内容和研究方法。1.1研究背景与意义1.1.1课题来源本课题来源于山东省自然科学基金青年基金《面向网络异构文本的自适应话题跟踪及其演化分析方法研究》（No.ZR2013FQ030）和山东科技大学研究生科技创新基金项目《基于情感倾向性分析的教学评价自动分析方法》(No.YC140326)。1.1.2研究背景教学评价是教学过程中重要的一环，是加强教师队伍建设，提高教师教学质量的重要保证。教学评价的展开能否顺利进行，很大程度上决定了教师的教

2、学质量。教学评价作为教学过程中的重要组成部分已经受到教学领域的重视。我国高校教师的教学评价始于80年代中期。而1990年的统计发现开展教学评价的高校占全国高校的44.6%[1]。而目前我国高校教师教学评价已经逐步走向系列化、规范化、公开化。而国外的教师教学评价则经历了以教师的个性特征为主要标准的评价阶段、以教师的课堂教学行为为主要标准的评价阶段，以及以综合的标准全面评价教师教学效果等三个阶段[2]。而国内外常用的教学评价模式主要有纸质调查问卷式（人工填写、人工统计）、机读卡式（人工填写、光标机统计）和网络评价这三种模式，而前两种模式正逐渐被第三种模式所替代。

3、高校学科各种专业的大规模出现与教学评价不被重视之间产生了矛盾，现阶段教学评价的主体多是教育主管部门、专家转换。这样的方式不仅耗费人力和物力，而且转换的相当的慢。随着Web2.0技术的发展，Internet上出现了越来越多的教师教学评价平台，比如学邦网等。这些网络平台上的教学评价数据量非常大，单靠人工进行评测显然是一件费时费力的事情。情感倾向性分析是一种新颖的计算机分析语言技术，是自然语言处理的范围30，可用于自动摘要、文本分类、自然语言接口等领域。情感倾向性分析的主要功能是自动分析评论者所发表的评论的感情色彩，同时还能挖掘更为细粒度的内容，例如评价对象等。这

4、些年来国内外专家学者开始对情感倾向性分析产生了浓厚的兴趣。目前的研究的方向主要在电商产品评论的挖掘系统这个领域，随着网络技术的不断发展和电子商务网站的越来越普遍，商家研究产品评论技术越来越热潮。商家根据购物者对商品的评价信息来判定产品受喜爱的程度；商家可以通过市场调查来明确购物者的喜好，然后知道产品的大概走向，从而生产出消费者满意的产品，进而提高产品的满意度和销售量。为此，为了应对网络上出现的海量评价信息，本文提出将情感倾向性分析技术引入到教学评价的自动分析中。通过本文的研究试图寻找一种由计算机辅助进行评价的方法，其中数据源选择为互连网络中出现的教学评价信息

5、。把情感倾向性分析引入到教学评价中，能够构建一个更有效进行教学评价的平台。因此，对研究教学评价自动分析来说，让其在情感倾向性分析的基础上的研究具有重大的现实意义和理论价值。1.1.3研究意义基于情感倾向性的教学评价将传统教学评价的主体由教育主管部门、专家转换为在校大学生，通过大学生的评论信息对教师的教学课程进行评价，同时评价的过程是由计算机算法完成的而不需要专门的人进行统计和评价，因此论文的研究意义有以下几点：（1）降低教学评价的成本传统教师课程的评价，都是由各大高校组织专家进行评价，要经过准备、实施、处理、反馈这四个阶段，每个阶段都非常重要，都需要投入一定

6、量的人物财力，对较少数量的课程评价信息有很好的效果。如果教师教学评论信息数量庞大，投入大量的资源用于教学课程评价是不合适的。基于情感倾向性的教学评价将由计算机代替人工评价，将会减少评价成本。（2）有助于高校了解大学生的学习感受学习的人对课程的评价并没有得到调查公司和量表的制定的对于传统的教学评价来讲评测实施过程中的重视。相关文献研究说明，大学生对教师教学评价的感受才更有助于课程的改进与提高。情感倾向性分析的挖掘目标正是大学生对教师教学课程的评价信息，在对这些信息的挖掘过程中找出教师在这门课程的教学方面存在的不足。（3）有助于高校及时了解教师的教学水平30高校

7、通过教学评价的挖掘结果，可以从一定程度上了解教师的教学质量，从学生的情感性评价信息中发现教师教学中所存在的问题，及时沟通，并且有利于高校制定相应的考核制度，进一步规范教师教学态度，提高教师教学质量等一系列问题。（4）更重视高校课程的形成性评价[3]传统教学评价往往是总结性评价，每年首先由教学申报单位提出申请，随后在聘用专业的机构对其评价。这样的评价方式的主要缺点是：第一，不注意这样的评价方式在使用的时候的形成性评价；第二，没有灵活的时间分配；第三，评价机构才掌握最主要的决策权。这种评价模式对想及时获取教师教学本身存在的一些问题并不是最优的，可是对于情感倾向性

8、分析技术的优点就是可以在第一时间获得老师所教授的课程