Slutet på kursvärderingen har blivit en integrerad del av utbildningsledningen i nästan varje akademisk institution. Den befintliga automatiserade utvärderingsmetoden använder främst Likertskalan baserade kvantitativa poäng som ges av studenterna om kursens leverans och instruktörens kunskaper. Återkopplingen används därefter för att förbättra undervisningens kvalitet och ofta för den årliga bedömningsprocessen. Förutom frågorna på Likertskalan innehåller utvärderingsformuläret vanligtvis öppna frågor där studenterna kan skriva allmänna kommentarer/feedback som kanske inte täcks av de fasta frågorna. Den textbaserade feedbacken ges dock vanligtvis till lärare och administration och på grund av dess icke-kvantitativa natur behandlas ofta inte för att få mer insikt. Syftet med denna uppsats är att ta itu med denna aspekt genom att tillämpa flera textanalysmetoder på studenternas feedback. Papperet presenterar inte bara en känsloanalys baserad metrisk, som visas vara mycket korrelerad med den aggregerade Likert skala poäng, men ger också ny insikt i en lärares prestanda med hjälp av taggmoln, känsla poäng, och andra frekvensbaserade filter.
Enligt REF studerade kursvärderingsformuläret studentkommentarer med hjälp av känsloordlista för att identifiera frekvensord och känsloord, beräknade känslopoängen och representerade med taggmoln.
Lexicon-Based Sentiment Analysis of Teachers’ Evaluation
{'venue': 'Applied Comp. Int. Soft Computing', 'journal': 'Applied Comp. Int. Soft Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}