信息技術(shù)的進(jìn)步為大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來奠定了發(fā)展的基礎(chǔ),爆炸式的信息增長為數(shù)據(jù)挖掘提供了可供研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。各行各業(yè)都在積極的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來探索現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中包含的潛在信息,教育領(lǐng)域也不例外。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用于教育方面及教學(xué)場景中被稱之為教育數(shù)據(jù)挖掘(Educational Data Mining,簡稱EDM)。EDM是一個(gè)交叉學(xué)科,涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、教育學(xué)等多個(gè)知識(shí)領(lǐng)域。教學(xué)活動(dòng)是指教師和學(xué)生互動(dòng)的過程,教師在其中發(fā)揮著引導(dǎo)和給予的作用,是提高教學(xué)質(zhì)量的關(guān)鍵。對老師的課程教學(xué)進(jìn)行公正、客觀地評價(jià)是激發(fā)教師熱情工作,引導(dǎo)教師改進(jìn)教學(xué),提高教學(xué)質(zhì)量的重要方法。在學(xué)生反饋這一方面,雖然目前高校都有學(xué)生評教系統(tǒng),包含了打分和文字評價(jià),但是對于這些數(shù)據(jù)的處理還停留在簡單的統(tǒng)計(jì)分析階段,普遍都是采用平均分的計(jì)算模式來對教師得到的打分進(jìn)行處理,這種方法隱含了一些不合理的處理因素。其次是對文本的處理,大多依靠老師逐條閱讀,這對于教務(wù)處和任課老師來說工作量都很大。目前的評教系統(tǒng)并未呈現(xiàn)教師畫像,單靠返回的分?jǐn)?shù)很難理解其具體含義。以此為背景,本文對學(xué)生評教的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘與分析,生成了... 

【文章來源】：重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

教育數(shù)據(jù)挖掘的基本研究流程

w2,...,wT)=∏t=1Tp(wt|context) (公其中 s 代表當(dāng)前的 sentence，w1 到 wT 為組成該句子的詞。Context 表示境，p(wt|context)為在給定語境時(shí)，詞 wt 出現(xiàn)的概率[48]。詞向量模型的訓(xùn)練過程：Step1:為了訓(xùn)練出詞向量，需要提前準(zhǔn)備好語料庫，由于本文使用的是中語言處理，所以在準(zhǔn)備語料庫的時(shí)候需要進(jìn)行分詞操作。Step2:掃描 step1 中準(zhǔn)備的語料庫，統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞語出現(xiàn)的頻數(shù)并保存在一里。Step3: 根據(jù)詞語出現(xiàn)的頻率建立相應(yīng)的哈夫曼樹。哈夫曼樹的每一個(gè)樹己相對應(yīng)的權(quán)值，這個(gè)權(quán)值與葉子結(jié)點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)所有的樹枝的和就是該的權(quán)值。為了使樹的代價(jià)比較小，權(quán)值大的葉子節(jié)點(diǎn)會(huì)比較靠近根節(jié)點(diǎn)好這樣的哈夫曼樹后，每個(gè)詞都會(huì)有一個(gè)基于此哈夫曼樹的二進(jìn)制編碼示從根節(jié)點(diǎn)到該詞語的路徑。比如我們假設(shè)左樹枝的編碼為 0，右樹枝中紅框內(nèi)的詞的哈夫曼編碼就是 101。

pinion 的含義以及提取過程進(jìn)行了說明，從初步提取到 OP 算法提取；接著對pinion 進(jìn)行情感值計(jì)算，并把提取出的 Aspect 用詞向量模型計(jì)算與六個(gè)教學(xué)評估度的相似性，把 Aspect 映射到相似性最高的維度上，最后基于六個(gè)維度進(jìn)行情值求和，得到一個(gè)教師情感值矩陣，最終利用這個(gè)矩陣生成教師基于學(xué)生文本價(jià)的教師畫像。.1 數(shù)據(jù)集.1.1 原始數(shù)據(jù)集本研究所用到的數(shù)據(jù)是 C 大學(xué)教務(wù)處提供的 2014-2016 年 C 大學(xué)學(xué)生評教數(shù)，共 6 學(xué)期。本次研究所用到的數(shù)據(jù)均以得到學(xué)校授權(quán)并預(yù)先對老師工號(hào)，課號(hào)，課程名稱，學(xué)號(hào)，學(xué)生姓名做了加密處理，不會(huì)侵犯學(xué)生和教師的隱私。學(xué)生評教的原始數(shù)據(jù)如圖所示，關(guān)鍵字 TEACH_TERM 為上課學(xué)期，SER_KCID 為課程 ID 號(hào)，ZWMC 為課程名稱，BJMC 為班級(jí)名稱，QTYJ 指學(xué)的文本評語，最后一列為學(xué)生對老師的綜合評分。部分評教數(shù)據(jù)如圖 3.1 所示。


本文編號(hào)：2896677