融入学生认知迁移的教学评价情感分析

摘要：

数据驱动的学生学评教文本情感分析可为教师教学质量提供直接的评估结果,帮助教师提升自身教学能力.但学评教文本的情感较隐晦且存在多极化特征,导致情感分类模型难以挖掘学生客观真实的情感倾向.学生的隐性知识状态和认知水平影响其对课程的评价,融入学生认知状态的教学评价情感分析为解决评教文本情感冲突问题提供了思路.为此,本研究结合学生课程认知能力特征,构建了一个认知迁移的教学评价情感分析模型.该模型首先从学生学评教文本提取隐藏记忆信息,并从历史练习记录中提取认知能力向量;然后,将学生的认知能力迁移到学评教文本记忆信息中,得到认知迁移矩阵;为了进一步获取客观情感的表征,设计注意力机制,增强认知迁移矩阵中原始的文本记忆信息表征和认知能力表征;最后,融合两种增强表征作为情感特征,在学评教文本上进行情感分类.实验结果表明,所提模型能有效地对携带冲突性情感的学评教文本进行情感分类,可为教师了解课程教学情况及改进教学方法提供客观依据.未来可将该技术应用到智能化教学评价系统中,从而为新时代教育评价改革提供相应的技术支撑.

关键词：教学评价、情感分析、文本挖掘、认知迁移、深度学习

分类号：G43(电化教育)

资助基金：国家自然科学基金;重庆市技术创新与应用发展专项重点项目;重庆市高等教育教学改革研究重点项目

在线出版日期：2024-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：68-76