Évaluation de l'expérience utilisateur basée sur l'apprentissage profond dans l'apprentissage à distance

La pandémie de Covid-19 a engendré des incertitudes dans de nombreuses organisations différentes, les établissements ont acquis de l'expérience dans le travail à distance et ont montré que l'éducation à distance de haute qualité est un composant crucial de l'enseignement supérieur. La principale préoccupation dans l'enseignement supérieur est l'impact de l'éducation à distance sur la qualité de l'apprentissage pendant une telle pandémie. Bien que ce type d'éducation puisse sembler efficace et bénéfique à première vue, son efficacité dépend fortement d'un certain nombre de facteurs tels que la disponibilité des ressources en ligne et la situation financière des individus. Dans cette étude, l'efficacité de l'e-learning pendant la pandémie de Covid-19 est évaluée en utilisant des tweets publiés, une analyse de sentiment, et des techniques de modélisation de sujets. Plus de 160 000 tweets, abordant des conditions liées au changement majeur dans le système éducatif, ont été recueillis sur le réseau social Twitter et des modèles d'analyse de sentiment basés sur l'apprentissage profond et des modèles de sujets reposant sur l'algorithme d'allocation de Dirichlet latent (LDA) ont été développés et analysés. Un modèle d'analyse de sentiment basé sur la mémoire à long terme et à court terme utilisant l'embedding word2vec a été utilisé pour évaluer les opinions des utilisateurs de Twitter pendant l'éducation à distance et également, un modèle de sujet utilisant l'algorithme LDA a été construit pour identifier les sujets discutés sur Twitter. Les expériences menées démontrent que le modèle proposé a atteint une précision globale de 76 %. Nos résultats révèlent également que la pandémie de Covid-19 a des effets négatifs sur les individus, 54,5 % des tweets étant associés à des émotions négatives, tandis que cela était relativement faible dans les rapports d'émotions de l'enquête YouGov et les scores d'émotions redimensionnés par le genre sur Twitter. Parallèlement, nous discutons de l'impact de la pandémie sur l'éducation et de la manière dont les émotions des utilisateurs ont évolué en raison des changements catastrophiques liés au système éducatif, en nous basant sur les modèles d'apprentissage automatique proposés.