融合深度学习与机器学习的在线评论情感分析

情感分析可以帮助商家了解客户喜好从而生产出满意度更高的商品,也可以监督网上舆论等。为此,基于传统机器学习方法,加入深度学习模块,对在线评论进行情感分析与对比。在词向量训练模块中引入Word2vec模型,用高维向量表示词语、句子,既可防止过度拟合问题,又可减少训练参数个数,提高训练效率。将得到的句向量作为输入代入机器学习模型（MLP、SVM、朴素贝叶斯等）与深度学习模型（CNN、LSTM、BILSTM等）,比较实验结果,提出优化方向。结果表明,基于深度学习的情感分析模型准确率明显高于单一机器学习模型,但是深度学习需要大量语料,对实验机器要求也较高,很难完全展现其魅力。     

传统情感分类方法与基于深度学习的情感分类方法对比分析

情感分类是自然语言处理的一个重要分支,情感分类方法包括传统的基于情感词典的方法和基于机器学习的方法,以及最新的基于深度学习的方法。为了探索情感分类的实现方法和研究进展,对传统的情感分类方法和基于深度学习的情感分类方法进行对比,并对深度学习LSTM原理进行了简要描述,可以发现基于深度学习的情感分类方法在情感分类上具有更大优势。     

基于深度学习的学生教学评价情感分析

随着教育信息化建设的深入推进,教学系统中积累了海量的学生教学评价数据,这些数据蕴含了丰富的信息,亟待挖掘利用。为了挖掘学生教学评价中的情感倾向,为提高教学质量提供科学依据,文章提出了一种基于双通道深度记忆网络的深度学习模型,用于学生教学评价的方面级情感分析。在该模型中,设计了双通道策略以充分提取评语中隐含的局部特征和上下文依赖信息,并使用循环注意力机制提取与特定教学方面相关的情感信息以实现细粒度的方面级情感分析。通过在真实的教学评价数据集上进行实验,结果表明,所提出的方法能有效挖掘学生评价中关于不同教学方面的情感倾向,为教师和教学管理者了解并改进教学提供依据。     

基于情感分析和数据挖掘的研究生评教质量验证研究

以S大学构建的研究生课程教学评价问卷和2016-2018三年的研究生评教数据为基础,采用数据挖掘和情感挖掘相结合的比较分析方法,对研究生评教的质量进行了验证和研究,表明情感挖掘数据和评教量表数据既有相关性,也有差异性,二者比较,能够更好地了解评教问卷质量的本质,是一种有效的研究生评教问卷进行验证的方法。     

基于学生学习感受为主导、数据分析 为方法的学生评教思考

本文分析了目前高校学生评教工作中存在的问题,提出从学生学习感受出发科学设计 评价指标,并应用数据分析的方法检测指标设计的合理性,引入有效参评率提高数据采集过程的 工作效率,在数据分析的基础上对评价结果进行客观分析。一系列尝试取得了一些成效,具有一定 借鉴意义。     

自愿评教：走出学生评教困境的有益探索

学生评教是高校教学质量管理的重要组成部分,但强制评教造成学生消极评教、教师质疑评教、评教分数贬值等问题,并最终导致评教陷入困境。通过取消学生必须参加评教的限制,设置反映学生需求的评教指标,变一次性评教为周期性评教,改革评教监管机制,加强评教宣传引导等措施,构建学生自愿评教机制,是从根本上解决评教问题,使学生评教走出困境的有效手段。     

基于归一化的学生评教模型

针对学生评教活动中存在的问题，提出了一种基于归一化方法的学生评教模型。     

基于学生感知的学生评教现状分析与对策研究

教学质量是高校人才培养质量管理模块中的关键指标,而评价教学则是促进教学质量提升的重要手段。本研究通过梳理当前高等教育学生评教现状,对其存在的共性问题展开了深入分析,并有针对性地提出改进对策。     

学生评教指标体系实例分析

学生评教的对象是包括学生学和教师教的课堂教学活动.学生对课堂教学活动进行评价的指标体系有如下四个方面的要求:课堂教学活动中师生合作制定、共同遵守和持续改进规则:确立全面的、执行方便的任务;安排丰富的、统一的内容;力争明显的、真实的效果,本文对此作了阐述.     

基于多尺度聚类分析的学生评教大数据深度挖掘与趋势分析

学生评教已成为高校教学质量保障的重要内容,但数据在高校教学决策与管理中的可应用性仍被广泛质疑。评教的可信度不仅取决于原始数据,更取决于数据分析技术。通过引入人工智能、模式识别领域中常用的聚类分析算法,基于多年的教学管理工作实践,本文提出应用多尺度聚类分析方法,能够从低信噪比的学生评教历史数据中挖掘出高可信度信息,为高校科学决策与高效管理提供坚实的数据支撑。     

基于法律视角的学生评教探讨

本文从学生评教制度的争议入手,探讨学生评教的法律基础,结合相关法律规定从评教的主体、程序、结果三方面对其进行了论证,最后结合目前学生评教的实际对学生评教制度提出了一些完善意见。     

对学生评教活动的分析与探讨

学生评教是评价教学过程的一个重要环节．开展科学有效的学生评教既是学校实现课程目标的重要保障,也是对“教”、“学”双边活动的合理探讨,是实现高效课堂的基本保证。     

基于法律视角的学生评教探讨

学生评教制度目前教育界争论不定,从我国的一些教育法规来看,学生评教有其法律基础。一些相关法律的规定为评教的主体、程序、结果三方面提供了依据。当前的学生评教无论在评教的主体、程序、结果方面都存在一些问题,有待完善,但其合理性、合法性、科学性也不容置疑,应将其妥善运用。     

基于法律视角的学生评教探讨

本文从学生评教制度的争议入手,探讨学生评教的法律基础,结合相关法律规定从评教的主体、程序、结果三方面进行了论证.最后结合目前学生评教的实际对学生评教制度提出了一些完善意见.     

独立学院学生评教的实证调查分析

教学评价是检验和促进学校与教师教学工作的重要手段,学生评教又是教学评价的重要形式之一。因此,越来越多的独立学院已将学生评教作为教学评价的核心内容。同时,随着网络技术的发展,也有越来越多的学校借助网络平台开展学生评教工作,并取得了一定的成绩和经验,但因缺乏对整个评价机制和评价量表的深入研究,致使网络学生评教的成效普遍不如人意。据此,有必要找出其中存在的问题,并针对这些问题制定切实可行的解决方案。     

学生评教信度分析:以学生和专家评教结果不一致为视角

学生评教信度问题是决定学生评教工作是否应该开展,应该如何开展的重要问题。通过分析学生和专家评教结果不一致的原因,发现学生评教虽然在人数统计方面具有优势,受人际关系干扰较小,并且是对教学全过程的评价,但是在评教态度、评教能力以及评教参照物的选择上却不如专家。因此,在学生评教管理工作中,既要通过改革提高学生自身的评教信度,又要设置合理的评分权重发挥专家评教对学生评教信度的弥补作用。     

学生平台评教模式的SWOT分析与推广

本文在评判学生无差别评教模式内在缺陷的基础上,提出学生平台评教模式。进而运用管理学的理论工具——SWOT(Strength,Weakness,Opportunity,Threat)分析法对学生平台评教模式进行全方位分析和诊断,在综合SW分析和OT分析结果后得出结论:学生平台评教模式是在实践基础上形成,具有评教结果相对合理、运行机制操作性强、普遍适用的一种课堂教学质量评价模式,具有广泛的应用推广价值。     

学生评教体系的建立与实践

教学质量是学校的立校之本，教学质量评价是实现教学质量管理、确保教学质量的重要手段。在建立学生评教体系时，要准确定位学生评教的功能，科学设立评价指标和评价等级，做好评教组织实施工作，并做到及时总结反馈。     

基于Web学生评教系统的设计与实现

根据不同用户需求,采用了B/S三层体系结构,运用Java,JavaScript,SQL-Server等技术开发了基于Web的学生评教系统.并对系统的功能、体系结构、设计方法进行了详细的介绍.该系统能够对测评的结果进行统计、分析、显示和打印.通过测试,系统具有良好的运行性,在线实现了学生对教师的课堂教学质量评价.