浅谈评论信息挖掘在在线教育领域的缺失

• 作者: 桂安然 赵晋
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 在线学习 在线课程 网络评论 自然语言处理
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 创新思维
• 页码范围: 73-74
• 页数: 2页
• 分类号: G434|TP311.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2020.03.027

摘要

随着越来越多的消费者在网站上以留下评论的方式分享自己的消费体验等,评论信息挖掘受到了大量经济管理领域和自然语言处理领域学者的关注.在线教育因为其学习的便捷性吸引了大量学习者和教育者,越来越多的学习者在完成在线学习后,都会在评论区写下自己的评论,分享对这门课程、课程中教师的个人看法.这一举措为各大教育平台累积教育数据提供了前提,但遗憾的是这些评论却没有受到关注,目前没有商用的大型系统对在线课程的评论进行分析,从而帮助在线学习者提高学习效率,促进在线教育平台优化服务,提高管理水平.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵晋	同济大学职业技术教育学院	22	173	7.0	12.0
2	桂安然	同济大学经济与管理学院	1	1	1.0	1.0