本文選題：MOOC + 文本評論�。� 參考：《電化教育研究》2017年10期

【摘要】：研究以果殼網(wǎng)MOOC學(xué)院的"財務(wù)分析與決策"課程為實驗對象,通過分析課程評論帖進(jìn)行學(xué)習(xí)者話題的挖掘。文章不僅采用了高頻詞匯分析的定量方法,實現(xiàn)對學(xué)習(xí)者課程評論內(nèi)容的整體認(rèn)識,并且,根據(jù)參與評論學(xué)習(xí)者的課程完成情況,分別對已完成和未完成兩種類型的學(xué)習(xí)者展開定性的學(xué)習(xí)分析研究,應(yīng)用非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法 LDA模型自動挖掘和解析文本評論信息的特征結(jié)構(gòu)和語義內(nèi)容,并探究和追蹤學(xué)習(xí)者關(guān)注的熱點(diǎn)話題演化趨勢。實驗結(jié)果表明,學(xué)習(xí)者認(rèn)可和贊賞了該門課程,并且尤為關(guān)注課程內(nèi)容以及教師授課形式話題;相比課程完成者,未完成者更傾向于解釋其未完成課程的主要原因,表達(dá)出更為消極的話題內(nèi)容,并較少涉及課程本身相關(guān)的專業(yè)理論知識。
[Abstract]:Taking the course of Financial Analysis and decision making in MOOC College of Fruit Shell as the experimental object, the topic mining of learners was carried out by analyzing the comments of the course.This paper not only uses the quantitative method of high-frequency lexical analysis to realize the overall understanding of the content of the learner's curriculum review, but also, according to the completion of the course,Qualitative learning analysis is carried out on two types of learners: completed and uncompleted, and LDA model is used to automatically mine and analyze the feature structure and semantic content of text comment information.And to explore and track the evolution trend of hot topics concerned by learners.The experimental results show that the learners recognize and appreciate the course, and pay particular attention to the topic of the content of the course and the teaching form of the teacher, and that the incomplete students are more likely to explain the main reasons for the unfinished course than the ones who have completed the course.To express more negative topics, and less related to the curriculum itself professional theoretical knowledge.
【作者單位】： 華中師范大學(xué)國家數(shù)字化學(xué)習(xí)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：2016年教育部—中國移動科研基金項目“國家教育大數(shù)據(jù)相關(guān)問題研究”(項目編號:MCM20160401);2016年度教育部人文社會科學(xué)研究青年基金項目“高校慕課環(huán)境下的互動話語行為及其對學(xué)習(xí)效果的影響機(jī)理研究”(項目編號:16YJC880052)
【分類號】：G434

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本文編號：1736105