Ilan University i Taiwan att analysera textyttranden som finns i undervisning utvärdering frågeformulär och tillämpa analysresultaten för att hjälpa valet av framstående lärare medlemmar. Urvalet av framstående lärare kräver att ledamöterna i urvalskommittén använder mycket tid till att granska skriftliga uppgifter. I detta dokument utvecklas därför en uppsättning system för analys av textyttranden i frågeformulär för utvärdering av undervisning, vilket ger referensmaterial till urvalskommittén. Frågeformuläret för lärarutvärdering är en form av utbildningsdata. I detta dokument analyseras dessa data med hjälp av utbildningsdata mining. Inom textutvinning är analys av textkänslor en vanlig metod för kvantifiering av textdata som kan analysera en textförfattares känslobenägenhet. I denna uppsats används en textkänslorsanalys för att kvantifiera studenternas textyttranden och för att förse urvalskommittén med stämningsbenägenheten i studenternas kommentarer om lärarkårens medlemmar. Vi analyserar textkänslor separat för olika klassificerare genom att använda det kinesiska textkänslor analyskitet SnowNLP. Vi jämför effektiviteten hos klassificerare som inte tar hänsyn till tidsseriefaktorer (naiva Bayes och fullt anslutna neurala nätverk) med dem som gör [recurrent neural network (RNN), långt korttidsminne (LSTM) RNN, och uppmärksamhet RNN]. Vi fann att klassificeringar som tar hänsyn till tidsseriefaktorer är mer effektiva när det gäller att analysera textkänslor. Dessutom ökade LSTM-celler och en uppmärksamhetsmekanism till en traditionell RNN-klassning effektivt dess effektivitet på långsekvens uppgifter. Som ett resultat valde vi uppmärksamheten LSTM klassificerare-med en positiv känsla igenkänningsfrekvens på 97% och en negativ känsla igenkänningsfrekvens på 87%-som vår föredragna text känsla klassificerare. Slutligen har vi satt upp en analysserver som kommer att moduleras för att underlätta dess integrering i olika skolors system. EDM, analys av textkät, frågeformulär för undervisningsutvärdering, uppmärksamhetsmekanism.
Tseng m.fl. REF analyserade textutlåtanden i enkäter om lärarbedömning och tillämpade analysresultaten för att underlätta valet av framstående lärare med hjälp av uppmärksamhetsbaserade LSTM.
Text Mining Analysis of Teaching Evaluation Questionnaires for the Selection of Outstanding Teaching Faculty Members
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}