基于情感分類技術的教學評價自動分析方法

李宏亨

[摘 要] 現(xiàn)階段中，許多學生出現(xiàn)了隨意評教以及教師對評教工作出現(xiàn)抵觸情緒的現(xiàn)象。針對當前部分高校出現(xiàn)的教師存在抵觸情緒和學生隨意評分的現(xiàn)象，如何有效地從大量學生評論中挖掘出有用的信息顯得至關重要。從浩如煙海的教學評論中挖掘出有用的信息，為不同角色人員提供多維度的分析結(jié)果，提出將情感分類（Sentiment Classification）技術應用到評論文本中。從提高教學評價的作用，以為不同角色人員服務為出發(fā)點，將數(shù)據(jù)挖掘中的情感分類這一新技術引入教學評論挖掘中，形成不同層次上的多粒度分析結(jié)果，為教學管理者和教師提供幫助。

[關 鍵 詞] 情感傾向性；情感分析；教學評價；自動分析方法

[中圖分類號] G642 [文獻標志碼] A [文章編號] 2096-0603（2018）16-0161-01

一、現(xiàn)階段高校教學評價中出現(xiàn)的問題

（一）師生在進行教學評價時不能做到完全的公平公正

學生與教師在進行互相評價的過程中往往不能做到完全客觀公正，不能保障評價信息的客觀性以及合理性。這種情況在一定程度上偏離了教學評價工作的本質(zhì)目的。

（二）教師對教學評價存在抵觸心理，學生存在隨意性

與此同時，大部分學生在對教師的教學工作進行評價時，通常評教結(jié)果與其師生關系和教師性格有關，少部分學生甚至對評教工作不重視，出現(xiàn)隨意評教的情況，這些情況也不能真實客觀地反映出教師的教學水平以及教學質(zhì)量。因此，在現(xiàn)階段中，高校師生評教工作仍然存在許多問題，這些問題也影響到了評教工作的本來目的，進而影響到了師生之間的教學效率與質(zhì)量。

二、情感分類技術在評論文本中應用的重要性

針對現(xiàn)階段出現(xiàn)的評教工作問題，本文經(jīng)過分析與研究認為應將情感分類技術應用到評論文本之中。在學生評論的區(qū)域中，學生對教師的評論可以說是五花八門，并且數(shù)量巨大，在這時若想要對評論內(nèi)容進行篩選，情感分類技術在評論文本中應用的重要性就體現(xiàn)出來了。

（一）可以正確客觀地反映師生之間的學習效果

在海量的學生評論之中，大部分學生有隨意評分的情況，仍舊有許多學生在評論區(qū)表達出自己的真實想法以及當前教學工作中存在的問題[1]。而情感分類技術的應用可以直接將評論區(qū)域中的內(nèi)容進行分類篩選，這種做法在一定程度上保障了師生間教學效果反饋信息的客觀性與可信度。

（二）可以提高教學評價工作的效果

情感分類技術的應用可以將學生對教師的評價情況更加真實地展現(xiàn)出來，這一技術的應用在一定程度上直接提高了教學評價工作的效果，進而更加符合教學評價工作開展的目的，保障了師生間教學評價工作的合理性與真實性，因此，現(xiàn)階段將情感分類技術應用在評論文本中是非常有必要的。

三、情感分類技術在評論文本中的具體應用

情感分類技術在網(wǎng)上評價系統(tǒng)中仍然屬于一項較新的計算機技術，因此，該技術還在進一步研究與討論過程中，在現(xiàn)階段的網(wǎng)上評論系統(tǒng)中，情感分類技術被具體應用在評論文本分類、多粒度分析以及多角色分析三個方面，本文從這三個方面對情感分類技術在評論文本中的具體應用進行簡要介紹[2]。

（一）情感分類技術在評論文本中的分類功能

情感分類技術在評論文本中最重要的一項應用就在于其技術本身對評論的分類功能，情感分類技術可以通過其技術本身的特殊算法將評論文本進行簡要的分析分類，被分類的評論可以客觀公正地體現(xiàn)出教師與學生之間的教學效果與教學質(zhì)量，也能使高校以及教師更深入真實地了解學生的心理狀況。

（二）情感分類技術中粒思想的應用

情感分類技術中將情感分類中的粒思想進行了深入的運用，該技術借助其粒思想的內(nèi)容從不同的語言粒度入手，將不同的評論文本進行自動分析與研究，通過其特殊算法并結(jié)合技術制訂的標準進行相關分析與研究，進而實現(xiàn)對海量評論的粒度層次分析，得出更加客觀合理的信息供相關工作人員參考。

（三）應用舉例

情感分類技術可以將海量的評語通過特殊的計算檢測進行分類，技術的核心思想是使用了評語之間不同的粒度關系進行分類的。舉例說明：

情感分類技術在進行分類前會在教學評價留言區(qū)域中進行四個分類步驟。這四個步驟按照順序為獲取原始數(shù)據(jù)、提取特征詞、特征句提取以及得出所需信息。在第一步中，系統(tǒng)會獲取海量的原始數(shù)據(jù)，比如獲取“講課口齒不清晰，教學內(nèi)容晦澀難懂”以及“對學生要求嚴格，不能合理的控制對學生的要求”和“講課充滿熱情，對學生起到了很大的幫助”三句。然后系統(tǒng)會通過對這三句的分析，進而提取出其中的特征詞，比如說第一句中的特征詞為“口齒不清、內(nèi)容晦澀、難懂”，第二句是“要求嚴格、不合理、不控制”，第三句的“充滿熱情、起到幫助”，系統(tǒng)通過對特征詞的提取，首先對評論進行簡單分類。然后將特征詞的句子進行對比提取，比如特征句為“講課聽不懂”“對學生要求嚴格”以及“講課充滿熱情”三句。系統(tǒng)通過對特征句的提取與對比分析，進而從海量評論中得出所需的信息，完成評論分類。

本文基于情感分類技術的教學評價自動分析方法的討論問題進行了簡要的研究，提出將情感分類技術應用在現(xiàn)階段高校教學評價工作系統(tǒng)中。并且從情感分類技術在評論文本中應用的重要性以及具體應用方法兩個方面進行了簡要的分析和討論，旨在為提高我國高校教師教學質(zhì)量、教學態(tài)度以及教學策略提供一些推動性作用，進而達到促進我國高校教育事業(yè)發(fā)展的目的。

參考文獻：

[1]劉鴻宇，趙妍妍，秦兵，等.評價對象抽取及其傾向性分析[J].中文信息學報，2010，24（1）：84-88.

[2]李海峰，劉曉磊.基于語義的文本傾向性分析在高校教學評價中的應用[M].科技創(chuàng)業(yè)，2011：245-260.