基于深度学习的自媒体平台在线课程质量评价研究

摘要：

自媒体平台存在海量在线课程,但质量良莠不齐,严重影响学习者的学习体验和学习效率,因此,探索客观﹑准确﹑高效的自媒体平台在线课程质量评价方法成为亟待解决的现实问题.针对该问题,研究首先构建在线课程质量评价体系,并利用层次分析法确定各指标权重.其次,利用深度学习和自然语言处理等技术对在线课程评论数据进行粗粒度情感分析和细粒度情感分析,以实现自媒体平台在线课程质量评价.最后,采集Bilibili平台在线课程评论数据进行应用研究,并通过实验证实该方法具有较高的可行性﹑可信度和准确率,可实现对自媒体平台在线课程质量的有效评价,以促进在线课程良性发展,优化学习者的学习体验.

关键词：在线课程、自媒体平台、课程质量、深度学习、课程评价

所属期刊栏目：44

分类号：G434(电化教育)

资助基金：国家自然科学基金;中国博士后科学基金资助项目

在线出版日期：2023-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：42-48