학생의 짧은 리뷰를 통한 어휘 기반 자동 평가

초록 교수의 교육 평가(SET)는 교수진의 교육을 평가하는 인기 있는 방법이 되었습니다. 질문-점수 기반 설문지가 대학에서 채택되는 가장 일반적인 SET 측정 방법입니다. 그러나 이는 기존 설문지에서 언급되지 않은 교육 과정의 중요한 측면을 포괄하지 못하며, 이는 학생의 짧은 리뷰에서 상당 부분 얻을 수 있습니다. 본 논문에서는 두 가지 어휘 기반 방법, 즉 지식 기반과 기계 학습 기반을 제안하여 짧은 리뷰에서 의견을 자동으로 추출합니다. 또한, 추출된 의견 결과로부터 동일한 감정 극성을 가진 리뷰의 주제와 스타일의 다양성을 관찰할 수 있습니다. 실험 결과, 제안된 방법은 학생 리뷰 감정 분류 작업에서 각각 78.13% 및 84.78%의 정확도를 달성할 수 있음을 보여줍니다. 언어적 특징에 대한 추가 조사는 동일한 감정 극성을 가진 리뷰가 유사한 언어 패턴을 공유한다는 것을 보여줍니다. 마지막으로, 앞서 언급한 방법과 발견을 활용하여 실제 SET 과정에서의 적용 시나리오를 제시합니다.