摘 要： 為探究大學(xué)數(shù)學(xué)精品慕課的課程質(zhì)量影響因素，了解學(xué)習(xí)者對(duì)慕課的訴求與期望，以12門(mén)大學(xué)數(shù)學(xué)國(guó)家級(jí)線(xiàn)上一流本科課程為樣本，從高分課程、低分課程、積極評(píng)論、消極評(píng)論等維度，采用TF-IDF特征詞提取和LDA主題挖掘等方法對(duì)1萬(wàn)余條評(píng)論進(jìn)行了文本分析。結(jié)果表明：慕課的課程質(zhì)量影響因素主要有教師授課方式、學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)感受、課程內(nèi)容、課程設(shè)計(jì)四個(gè)方面，其中教師授課方式和學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)感受是慕課評(píng)論中特征詞概率總和最高的兩大主題，是高分課程吸引學(xué)習(xí)者的關(guān)鍵因素，而低分課程與高分課程的質(zhì)量差異主要表現(xiàn)在學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)感受上?；诖?，提出授課方式生動(dòng)化、課程內(nèi)容先進(jìn)化、課程設(shè)計(jì)適切化、平臺(tái)設(shè)計(jì)完善化等提高大學(xué)數(shù)學(xué)精品慕課課程質(zhì)量的建議。該研究可為慕課的建設(shè)、評(píng)價(jià)及改進(jìn)提供一定的參考。

關(guān)鍵詞：大學(xué)數(shù)學(xué)；精品慕課；課程質(zhì)量；影響因素；TF-IDF；LDA模型；文本分析

中圖分類(lèi)號(hào)：G642；G434

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1673-3851 （2024） 04-0231-09

Research on factors influencing the quality of excellent mathematics

MOOCs： From the perspective of comment text mining

PAN Yue， GAO Xuefen

（School of Science， Zhejiang Sci-Tech University， Hangzhou 310018， China）

Abstract：To explore the factors influencing the quality of excellent mathematics MOOCs （massive open online courses） and to understand learners′ demands and expectations for MOOCs， the study takes 12 national first-class undergraduate online courses of mathematics as samples， and analyzes the text of more than 10，000 comments from the dimensions of high-score courses， low-score courses， positive comments and negative comments by using TF-IDF feature word extraction model and LDA topic mining model. The results show that the factors influencing the quality of MOOCs mainly include teachers′ teaching method， learners′ learning experience， course content and course design， among which teachers′ teaching method and learners′ learning experience are the two major topics with the highest total probability of feature words. And they are the key factors of attracting learners to high-score courses， while learning experience is the difference in course quality between low-score courses and high-score courses. Based on this， this study puts forward some suggestions such as vivid teaching method， advanced course content， appropriate course design and perfect platform design. This study has reference significance for the construction， evaluation and improvement of MOOCs.

Key words：college mathematics; excellent MOOCs; course quality; influence factor; TF-IDF; LDA model; text analysis

隨著中國(guó)教育信息化進(jìn)程的迅速發(fā)展，學(xué)習(xí)者可以通過(guò)在線(xiàn)學(xué)習(xí)提升自身的知識(shí)水平。慕課（Massive open online course， MOOC）即“大規(guī)模開(kāi)放在線(xiàn)課程”^［1］，能夠?yàn)榻逃兏锾峁┲С?，擁有廣泛的應(yīng)用前景^［2］。慕課的迅速發(fā)展產(chǎn)生了大量的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，包括點(diǎn)擊量、課程評(píng)分、文字評(píng)論等，特別是評(píng)論文本蘊(yùn)含著學(xué)習(xí)者的認(rèn)知、行為和情感等信息^［3］，對(duì)其進(jìn)行深度挖掘和分析，可以幫助教育者了解學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情況及學(xué)習(xí)體驗(yàn)，從而進(jìn)行有針對(duì)性的改進(jìn)，提升教學(xué)效果。然而，有些課程的評(píng)論數(shù)據(jù)多達(dá)數(shù)千條，教育者很難一一查閱，對(duì)于課程缺陷難以全面了解并及時(shí)得到彌補(bǔ)^［4］。因此，對(duì)課程評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行文本挖掘和系統(tǒng)分析，對(duì)把控教學(xué)過(guò)程、調(diào)整教學(xué)設(shè)計(jì)等方面具有重要意義。

大學(xué)數(shù)學(xué)慕課是受眾廣泛的課程之一。為更好地了解學(xué)習(xí)者對(duì)慕課的反饋，并使教育者能進(jìn)一步提高慕課質(zhì)量，本文主要探討以下問(wèn)題：a）影響大學(xué)數(shù)學(xué)精品慕課課程質(zhì)量的因素主要有哪些？b）從學(xué)習(xí)者的視角出發(fā)，優(yōu)秀的大學(xué)數(shù)學(xué)精品慕課具有哪些優(yōu)勢(shì)？評(píng)分較低的慕課存在哪些不足？本文對(duì)國(guó)家級(jí)線(xiàn)上一流本科課程（以下簡(jiǎn)稱(chēng)為精品慕課）中的大學(xué)數(shù)學(xué)課程（包括“高等數(shù)學(xué)”“線(xiàn)性代數(shù)”“概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)”課程）進(jìn)行分析，通過(guò)TF-IDF模型進(jìn)行特征詞提取，挖掘?qū)W習(xí)者對(duì)大學(xué)數(shù)學(xué)精品慕課的關(guān)注點(diǎn)；使用LDA模型分析評(píng)論文本，挖掘課程評(píng)論隱含的主題結(jié)構(gòu)及其特征，進(jìn)而分析慕課質(zhì)量影響因素；通過(guò)高分課程評(píng)論與低分課程評(píng)論的對(duì)比分析，進(jìn)一步挖掘影響學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)體驗(yàn)的主要因素；最后結(jié)合《教育部關(guān)于一流本科課程建設(shè)的實(shí)施意見(jiàn)》^［5］ （以下簡(jiǎn)稱(chēng)《實(shí)施意見(jiàn)》）提出數(shù)學(xué)類(lèi)慕課的優(yōu)化建議。

一、研究現(xiàn)狀

教育文本挖掘是指通過(guò)數(shù)據(jù)采集和處理，利用數(shù)據(jù)挖掘算法或工具，從非結(jié)構(gòu)化文本文檔中提取有意義的模式或知識(shí)的過(guò)程^［3］。目前已有大量研究通過(guò)教育文本挖掘分析在線(xiàn)平臺(tái)課程的學(xué)習(xí)者需求，主要基于問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果、學(xué)習(xí)反饋內(nèi)容和學(xué)習(xí)者評(píng)論文本等數(shù)據(jù)。

（一）基于非評(píng)論數(shù)據(jù)的教育文本挖掘

一些研究者將問(wèn)卷和訪(fǎng)談等文本挖掘方法用于慕課等在線(xiàn)平臺(tái)課程質(zhì)量的評(píng)估，如董偉等^［6］通過(guò)對(duì)慕課學(xué)習(xí)用戶(hù)進(jìn)行訪(fǎng)談，對(duì)訪(fǎng)談結(jié)果進(jìn)行文本挖掘，總結(jié)出用戶(hù)學(xué)習(xí)效果的四大影響因素為平臺(tái)設(shè)計(jì)、教學(xué)資源、教師和交互；徐曉青等^［7］通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查探究大學(xué)生在線(xiàn)學(xué)習(xí)滿(mǎn)意度的重要影響因素為學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)內(nèi)容的交互、與教師的交互和自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)。

（二）基于評(píng)論數(shù)據(jù)的教育文本挖掘

隨著文本挖掘技術(shù)的發(fā)展，大量的評(píng)論數(shù)據(jù)為感知學(xué)習(xí)者對(duì)慕課課程質(zhì)量的體驗(yàn)提供了新途徑^［8］。評(píng)論文本反映了學(xué)習(xí)者的情感態(tài)度和學(xué)習(xí)體驗(yàn)、課程的優(yōu)缺點(diǎn)、教學(xué)效果等方面，是衡量線(xiàn)上課程質(zhì)量好壞的直觀(guān)數(shù)據(jù)。目前已有研究對(duì)線(xiàn)上課程的評(píng)論文本數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與分析，主要應(yīng)用的文本分析技術(shù)有文本分類(lèi)、文本統(tǒng)計(jì)、情感分析和句法分析等。

a）文本分類(lèi)一般采用聚類(lèi)模型例如K均值聚類(lèi)、LDA模型等進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。LDA模型由于可以高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，已成為文本分析研究的熱點(diǎn)方法。如，朱茂然等^［9］基于LDA模型對(duì)國(guó)內(nèi)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域期刊的主題演化進(jìn)行分析；高慧穎等^［10］利用改進(jìn)LDA模型挖掘在線(xiàn)醫(yī)療的評(píng)論主題；譚春輝等^［11］基于LDA模型對(duì)國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域期刊文獻(xiàn)進(jìn)行主題演化對(duì)比分析；肖明等^［12］運(yùn)用LDA模型及共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)模型分析統(tǒng)計(jì)學(xué)CSSCI期刊文獻(xiàn)的熱門(mén)主題與主流研究方法。目前較少有研究利用LDA模型挖掘在線(xiàn)課程評(píng)論文本，賴(lài)顯靜^［13］ 利用LDA模型對(duì)中國(guó)大學(xué)MOOC熱門(mén)課程的評(píng)論文本進(jìn)行主題挖掘，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者關(guān)注的內(nèi)容聚焦在授課方式、受眾群體、課程內(nèi)容、學(xué)習(xí)效果、課程質(zhì)量等五個(gè)方面；Li等^［14］ 通過(guò)篩選關(guān)鍵詞和主題分析挖掘知識(shí)尋求類(lèi)慕課和技能尋求類(lèi)慕課的評(píng)論數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)知識(shí)尋求類(lèi)慕課主要由課程設(shè)計(jì)和學(xué)習(xí)材料驅(qū)動(dòng)，技能尋求類(lèi)慕課主要由教師驅(qū)動(dòng)；張新香等^［15］ 應(yīng)用詞對(duì)主題模型分析學(xué)習(xí)者評(píng)論數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者評(píng)判慕課課程質(zhì)量影響因素有視頻制作、課程內(nèi)容、知識(shí)量、教學(xué)風(fēng)格、學(xué)習(xí)感受；吳華君等^［16］通過(guò)詞云分析和LDA模型等方法提取出高職在線(xiàn)精品課程的負(fù)性評(píng)價(jià)主題，包括教師教學(xué)能力、課程考核評(píng)價(jià)、課程內(nèi)容設(shè)計(jì)、技術(shù)平臺(tái)功能和學(xué)習(xí)資源質(zhì)量五方面。

b）文本統(tǒng)計(jì)包括計(jì)算詞頻、計(jì)算逆文檔頻率等方法，通過(guò)詞頻或TF-IDF等提取文本關(guān)鍵詞。肖婉等^［17］ 通過(guò)詞頻分析與語(yǔ)境分析，發(fā)現(xiàn)課程受歡迎的13個(gè)主要因素包括課程知識(shí)、課程教師、知識(shí)講解、授課風(fēng)格等。

c）情感分析有基于詞典的方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法等，如利用支持向量機(jī)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、樸素貝葉斯等方法對(duì)文本的情感極性進(jìn)行分類(lèi)。王洪鑫等^［4］使用LDA模型和CNN算法，構(gòu)造主題挖掘與情感分析模型，挖掘并分析課程評(píng)論的主題結(jié)構(gòu)分布情況和情感態(tài)度。

d）句法分析包括依存句法分析、短語(yǔ)結(jié)構(gòu)句法分析等方法，其中前者已成為研究句法分析的熱點(diǎn)。劉清堂等^［8］利用依存句法分析和TF-IDF提取出人文社科類(lèi)和自然課程類(lèi)課程的課程質(zhì)量影響因素。

上述研究運(yùn)用不同方法對(duì)慕課平臺(tái)學(xué)習(xí)者的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行文本分析，從學(xué)習(xí)者視角考察了課程質(zhì)量影響因素，但尚未考慮同一學(xué)科不同評(píng)分課程之間的差異。大學(xué)數(shù)學(xué)課程作為專(zhuān)業(yè)技能類(lèi)課程中的重要基礎(chǔ)課和線(xiàn)上學(xué)習(xí)的熱門(mén)課程，尚無(wú)對(duì)其課程評(píng)論的相關(guān)研究。2023年6月第二批國(guó)家級(jí)線(xiàn)上一流本科課程已公布，在中國(guó)大學(xué)MOOC平臺(tái)上，課程評(píng)分反映了學(xué)習(xí)者對(duì)課程的喜愛(ài)及滿(mǎn)意程度。因此，本文從學(xué)習(xí)者的視角出發(fā)，獲取該平臺(tái)上數(shù)學(xué)精品慕課的高分和低分課程的評(píng)論數(shù)據(jù)，利用TF-IDF模型提取其評(píng)論文本中的特征詞，并利用LDA模型分別挖掘積極評(píng)論和消極評(píng)論的主題，全面考察學(xué)習(xí)者的真實(shí)體驗(yàn)，自下而上地揭示學(xué)習(xí)者視角下大學(xué)數(shù)學(xué)精品慕課的課程質(zhì)量影響因素。

二、研究設(shè)計(jì)與過(guò)程

（一）研究設(shè)計(jì)

以12門(mén)大學(xué)數(shù)學(xué)國(guó)家級(jí)線(xiàn)上一流本科課程為樣本，從高分課程、低分課程、積極評(píng)論、消極評(píng)論等維度，采用TF-IDF特征詞提取和LDA主題挖掘等方法對(duì)1萬(wàn)余條評(píng)論進(jìn)行文本分析，研究過(guò)程如圖1所示。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源與數(shù)據(jù)預(yù)處理

研究選取“中國(guó)大學(xué)MOOC”（https：∥www.icourse163.org）上的大學(xué)數(shù)學(xué)課程為研究樣本，選取依據(jù)為：課程屬于數(shù)學(xué)類(lèi)國(guó)家級(jí)線(xiàn)上一流課程；課程評(píng)論數(shù)大于等于300條。在上述標(biāo)準(zhǔn)下選擇高分課程和低分課程。其中高分課程是指“高等數(shù)學(xué)”“線(xiàn)性代數(shù)”“概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)”三個(gè)科目中各自評(píng)分最高的前3門(mén)，共計(jì)9門(mén)課程；低分課程選擇3門(mén)，為上述三個(gè)科目課程中評(píng)分最低的后3門(mén)。值得一提的是，由于樣本均為精品慕課，所以低分課程的評(píng)分也均在4.0及以上，分別是4.0、4.1和4.3。使用Python爬蟲(chóng)獲取上述課程的學(xué)習(xí)者評(píng)論數(shù)據(jù)，截至2023年3月30日共獲得數(shù)據(jù)17418條，取評(píng)分4～5的評(píng)論作為積極評(píng)論，1～2分的評(píng)論作為消極評(píng)論，3分的為中立評(píng)論。12門(mén)課程的評(píng)論數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)如表1所示。從表1可知，高分課程的積極評(píng)論占比均高于90%，消極評(píng)論占比都低于5%，低分課程的消極評(píng)論占比相對(duì)較大，高達(dá)16.44%。為更好地研究課程之間的差異，本文僅對(duì)積極評(píng)論和消極評(píng)論進(jìn)行分析。

數(shù)據(jù)預(yù)處理包括評(píng)論清洗和結(jié)構(gòu)化評(píng)論數(shù)據(jù)。剔除評(píng)論數(shù)據(jù)中的符號(hào)、無(wú)效評(píng)論、重復(fù)評(píng)論、情感色彩與評(píng)分不符的評(píng)論，使用停用詞表剔除評(píng)論數(shù)據(jù)中的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、數(shù)字、語(yǔ)氣詞、表情符號(hào)及助詞、介詞、連詞等結(jié)構(gòu)性詞語(yǔ)。為了提高分析效果，剔除“老師”“我們”“本人”“大家”等非關(guān)鍵詞匯，并將“某老師”“PPT”“板書(shū)”等關(guān)鍵詞加入jieba詞庫(kù)中，再使用jieba分詞精確模式進(jìn)行中文分詞，使用Word2Vec模型將評(píng)論數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，訓(xùn)練詞向量模型。

（三）基于TF-IDF的評(píng)論特征詞提取

為了探究數(shù)學(xué)精品慕課評(píng)論主題，將預(yù)處理后的評(píng)論匯總，并構(gòu)建慕課評(píng)論語(yǔ)料庫(kù)，使用TF-IDF模型提取評(píng)論數(shù)據(jù)特征詞。

TF-IDF模型用于評(píng)估詞語(yǔ)對(duì)于文檔集或語(yǔ)料庫(kù)中文本的重要程度^［18］ 。TF為詞頻，表示詞語(yǔ)在一條評(píng)論中出現(xiàn)的頻率，可用式（1）計(jì)算：

其中：d_i表示第i條評(píng)論，N_di為d_i中所有詞語(yǔ)出現(xiàn)的次數(shù)，N_iw為d_i中某詞w在這條評(píng)論中出現(xiàn)的次數(shù)。IDF為逆文檔頻率，用來(lái)評(píng)價(jià)詞語(yǔ)的類(lèi)別區(qū)分能力：

其中：n表示總評(píng)論條數(shù)；n_w表示包含給定詞w的評(píng)論條數(shù)，若包含詞語(yǔ)w的評(píng)論條數(shù)越多，則說(shuō)明詞語(yǔ)w的類(lèi)別區(qū)分能力不強(qiáng)，比如“的”，相應(yīng)的IDF值則越小。

TF-IDF為T(mén)F與IDF的乘積，它的主要原理是在評(píng)價(jià)給定詞對(duì)評(píng)論的重要程度時(shí)，引入IDF對(duì)單一的TF指標(biāo)進(jìn)行修正。本文采用TF-IDF值作為給定詞的權(quán)重來(lái)衡量其重要程度，對(duì)于一些近義詞如“某老師”和“教授”、“棒”和“很棒”、“講得”和“講解”、“謝謝”和“感謝”、“線(xiàn)性代數(shù)”和“線(xiàn)代”等進(jìn)行合并，以近義詞中某一詞作為代表詞，其TF-IDF值為其所有近義詞與其本身的TF-IDF值之和，不再顯示非代表詞自身的TF-IDF值。

（四）基于LDA模型的評(píng)論主題挖掘

2003年，Blei等^［19］基于貝葉斯思想提出了Latent Dirichlet Allocation（LDA），它是一種無(wú)監(jiān)督的主題模型，常用于文本主題分類(lèi)。大量學(xué)者利用LDA模型對(duì)文本進(jìn)行建模分析，將文本投影到潛在的主題空間，可以挖掘出文本中隱含的主題，得到文本在主題上的概率分布和主題在詞語(yǔ)上的概率分布^［10］。LDA模型的主要思想是以主題作為中間層，將文檔集與詞語(yǔ)的關(guān)系通過(guò)文檔與主題、主題與詞語(yǔ)的兩層關(guān)系連接起來(lái)，它是一個(gè)三層貝葉斯概率生成模型^［20］。首先需要從全局的泊松分布中選取一個(gè)文檔長(zhǎng)度為N～Poission（β），然后取樣生成該文檔在主題上的狄利克雷分布θ～Dir（α），其后為該長(zhǎng)度為N的文檔中的每一個(gè)詞語(yǔ)生成一個(gè)主題z_mn～Multinomid（θ_m），并取樣生成主題在詞語(yǔ)上的分布φ_zmn～Dir（β），最后以z和φ共同為參數(shù)的多項(xiàng)式分布中確定一個(gè)詞w_mn～Multinomial（φ_zmn）。整個(gè)模型的聯(lián)合分布可為式（3）表示：

本文采用Gibbs采樣算法求解得到全局的主題Z的分布和詞語(yǔ)W的分布。求解時(shí)需要事先確定3個(gè)超參數(shù)α、β、K。α和β根據(jù)已有經(jīng)驗(yàn)值取值分別為50/K和0.01^［21］；K為指定的主題數(shù)，通過(guò)計(jì)算主題間的余弦相似度來(lái)對(duì)不同主題數(shù)的結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)，本文中K值取4時(shí)，主題間的余弦相似度相對(duì)較低，故取K值為4。將近義詞用所選代表詞替換后，運(yùn)用Python中的LdaModels函數(shù)分別建模得出高分課程的積極評(píng)論主題分布和消極評(píng)論主題分布以及低分課程的相應(yīng)主題分布。

三、結(jié)果分析

根據(jù)TF-IDF模型找出各科目課程積極評(píng)論特征詞和消極評(píng)論特征詞，并分別對(duì)高分課程的不同科目之間、高分與低分課程之間的上述兩類(lèi)特征詞加以對(duì)比分析。根據(jù)LDA模型得出各科目課程積極評(píng)論主題分布和消極評(píng)論主題分布，提出大學(xué)數(shù)學(xué)慕課課程的質(zhì)量影響因素、高分課程的優(yōu)勢(shì)、低分課程的不足及改進(jìn)的建議。

（一）基于特征詞的關(guān)注角度分析

使用TF-IDF模型分別計(jì)算各科目課程積極評(píng)論和消極評(píng)論數(shù)據(jù)中詞語(yǔ)的權(quán)重，表2列出了各科目課程中TF-IDF排名前20的特征詞，特征詞順序按權(quán)重值從高到低排列。

1.對(duì)高分課程的積極評(píng)論分析

高分課程中三個(gè)科目的積極評(píng)論特征詞較為接近，共同特征詞有：教授、課程、喜歡、不錯(cuò)、通俗易懂、詳細(xì)、謝謝、清楚、學(xué)習(xí)、清晰、理解、感覺(jué)、幫助。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，“幫助”“收獲”“學(xué)到”“受益匪淺”等詞肯定了課程所能學(xué)到的內(nèi)容和課程的收獲；“感覺(jué)”“喜歡”“謝謝”等詞表達(dá)了學(xué)習(xí)者對(duì)老師和課程的喜愛(ài)；“清楚”“透徹”“詳細(xì)”“易懂”“深入淺出”等詞肯定了教師的授課方式；“細(xì)致”“清晰”“課程內(nèi)容”等詞表達(dá)了對(duì)課程內(nèi)容的認(rèn)可；“理解”“板書(shū)”“容易”“有用”等詞表明課程的教學(xué)設(shè)計(jì)能實(shí)現(xiàn)較好的學(xué)習(xí)效果。

2.對(duì)高分與低分課程的積極評(píng)論分析

通過(guò)對(duì)比低分課程與高分課程中的積極評(píng)論特征詞，發(fā)現(xiàn)共同特征詞包括：不錯(cuò)、課程內(nèi)容、詳細(xì)、幫助、收獲、喜歡、清晰、理解、知識(shí)、清楚、有用等。這說(shuō)明多數(shù)精品慕課的課程內(nèi)容詳細(xì)清晰，課程設(shè)計(jì)效果顯著，能讓學(xué)習(xí)者有所收獲，這與《實(shí)施意見(jiàn)》中要求“課程內(nèi)容結(jié)構(gòu)符合學(xué)生成長(zhǎng)規(guī)律”“教學(xué)組織與實(shí)施突出學(xué)生中心地位。根據(jù)學(xué)生認(rèn)知規(guī)律和接受特點(diǎn)，創(chuàng)新教與學(xué)模式，因材施教” ^［5］一致。進(jìn)一步對(duì)比發(fā)現(xiàn)，低分課程的積極特征詞中缺少“教授”“細(xì)致”“通俗易懂”等詞，推測(cè)其課程不足主要體現(xiàn)授課方式上，部分學(xué)生認(rèn)為其不夠通俗易懂。

3.對(duì)不同課程的消極評(píng)論比較分析

通過(guò)對(duì)比分析各類(lèi)科目課程的消極評(píng)論特征詞，發(fā)現(xiàn)消極特征詞差異較大，高分課程的消極評(píng)論數(shù)目較少，從“軟件”“彈窗”“強(qiáng)制”“更新”“老閃退”“切換”“提示”“認(rèn)證”“廣告”“視頻”等詞推測(cè)平臺(tái)問(wèn)題是學(xué)習(xí)者消極評(píng)論的共同原因之一。其次從“高等數(shù)學(xué)”特征詞中的“平時(shí)分”、“線(xiàn)性代數(shù)”特征詞中的“考試”“線(xiàn)代太難”等詞，推測(cè)課程的考核方式有待改進(jìn)，從“概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)”特征詞中的“PPT”“教授”“照本宣科”“理解”推測(cè)課程教師的講解不到位，從“解析”“題目”“答案”推測(cè)課程在題目設(shè)置上存在問(wèn)題。低分課程特征詞中“PPT”“課本”“照本宣科”“聽(tīng)不懂”“理解”“口音”等詞說(shuō)明教師的授課方式不能滿(mǎn)足學(xué)生的需求，存在照本宣科的填鴨式教學(xué)問(wèn)題，導(dǎo)致部分學(xué)生聽(tīng)不懂或難以理解。

綜上所述，各個(gè)科目的積極評(píng)論特征詞比較接近，主要圍繞教師授課方式、學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)感受、課程內(nèi)容和課程設(shè)計(jì)方面，說(shuō)明以上四個(gè)方面是學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)慕課過(guò)程中的主要關(guān)注點(diǎn)。低分課程與高分課程的積極評(píng)論相比，表征教師授課方式的特征詞較少，推測(cè)其不足主要體現(xiàn)在教師的授課方式上。各類(lèi)課程的消極評(píng)論特征詞差異較大，高分課程的消極評(píng)論數(shù)量少，特征詞主題較為分散，主要圍繞教學(xué)效果、學(xué)習(xí)感受、考核方式、題目設(shè)置、平臺(tái)本身等方面；而低分課程的消極評(píng)論數(shù)量較多，主要集中在教師授課方式和學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)感受方面，說(shuō)明授課方式死板、學(xué)習(xí)體驗(yàn)感差是產(chǎn)生消極評(píng)論和拉低課程評(píng)分的主要原因。

（二）基于主題分布的關(guān)注主題分析

結(jié)合TF-IDF特征詞分析，并利用余弦相似度進(jìn)行檢驗(yàn)。在多次實(shí)驗(yàn)后，將數(shù)學(xué)慕課的積極評(píng)論分為四個(gè)主題，根據(jù)特征詞回溯原有評(píng)論，最終確定四個(gè)主題為：授課方式、學(xué)習(xí)感受、課程內(nèi)容、課程設(shè)計(jì)。根據(jù)余弦相似度分析，主題間的相似度均小于0.2，說(shuō)明所選主題具有代表性。高分課程的主題分布、概率值排名前十的特征詞見(jiàn)表3，低分課程相應(yīng)的結(jié)果見(jiàn)表4。由于研究的樣本均為精品慕課，所以消極評(píng)論數(shù)目較少且其主題較為分散。建模結(jié)果顯示，其特征詞概率總和較大的兩個(gè)主題較有參考性，因此本文只展示消極評(píng)論中排名前二的主題及其特征詞，見(jiàn)表5。

1.積極評(píng)論主題分布對(duì)比分析

a）無(wú)論是對(duì)高分課程還是低分課程的積極評(píng)論，主題一（授課方式）均是特征詞概率總和最大的主題。其中，高分課程主題一的特征詞概率總和為0.496，低分課程相應(yīng)的概率總和為0.349，說(shuō)明授課方式是學(xué)習(xí)者最關(guān)注的因素。教師講課細(xì)致、清晰是學(xué)習(xí)者給予課程積極評(píng)價(jià)的主要原因，但相比之下，低分課程的積極評(píng)價(jià)中缺少“深入淺出”“透徹”等特征詞，說(shuō)明正是由于數(shù)學(xué)課程抽象、邏輯性強(qiáng)，所以學(xué)習(xí)者更希望老師能夠深入淺出、通俗易懂地講授。

b）學(xué)習(xí)感受是特征詞概率總和排名第二的主題，高分課程和低分課程的特征詞概率總和分別為0.363和0.376。兩類(lèi)課程的學(xué)習(xí)者均對(duì)課程表達(dá)了喜歡與感激，其中，高分課程的評(píng)論認(rèn)為課程非常生動(dòng)，學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得了汲取知識(shí)的成就感；而低分課程的特征詞中出現(xiàn)了“難”“難度”等，說(shuō)明學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過(guò)程中感受到困難，也和低分課程的授課方式主題中缺少“深入淺出”等詞的結(jié)果相呼應(yīng)。學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)感受特征詞概率總和排名第二，說(shuō)明學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過(guò)程中的感受和對(duì)課程的情感傾向影響其對(duì)課程的評(píng)價(jià)，線(xiàn)上教學(xué)也要體現(xiàn)“以學(xué)生為中心”的理念。

c）課程內(nèi)容是特征詞概率總和排名第三的主題，高分課程和低分課程的特征詞概率總和分別為0.215和0.296。兩類(lèi)課程中有關(guān)課程內(nèi)容的評(píng)論比較接近，學(xué)習(xí)者認(rèn)為課程內(nèi)容詳細(xì)、有幫助、清晰、易懂。說(shuō)明詳細(xì)、清晰且易懂的課程內(nèi)容是數(shù)學(xué)課程吸引學(xué)習(xí)者的必備條件，而在線(xiàn)課程中，教師多借助PPT和腳本的形式講授課程內(nèi)容，PPT和腳本內(nèi)容的質(zhì)量影響著課程內(nèi)容的呈現(xiàn)效果，合理且高質(zhì)量的教學(xué)資源輔助有助于學(xué)習(xí)者對(duì)知識(shí)的吸收。

d）課程設(shè)計(jì)是特征詞概率總和排名第四的主題，高分課程和低分課程的特征詞概率總和分別為0.122和0.134。學(xué)習(xí)者認(rèn)為課程在教學(xué)設(shè)計(jì)上易于學(xué)生理解，能夠聽(tīng)懂，不同的是在高分課程中出現(xiàn)了“板書(shū)”“適合”等特征詞，說(shuō)明在數(shù)學(xué)課中，部分學(xué)生還是更喜歡傳統(tǒng)的板書(shū)教學(xué)。課程設(shè)計(jì)的特征詞概率總和較小，說(shuō)明只有少部分學(xué)習(xí)者會(huì)從課程設(shè)計(jì)方面評(píng)論課程，但課程設(shè)計(jì)的系統(tǒng)性和適切性將直接影響學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效果和學(xué)習(xí)感受，從而影響對(duì)課程的評(píng)分。知識(shí)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)緊密、課程活動(dòng)設(shè)計(jì)生動(dòng)易于學(xué)生理解知識(shí)、內(nèi)化知識(shí)。

綜上，高分課程和低分課程的主題分布及特征詞概率總和排序相同，依次為教師授課方式、學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)感受、課程內(nèi)容、課程設(shè)計(jì)。不同的是，在高分課程的授課方式中出現(xiàn)了“深入淺出”“透徹”等特征詞，課程設(shè)計(jì)中出現(xiàn)了“板書(shū)”“適合”等特征詞，而低分課程的學(xué)習(xí)感受中出現(xiàn)了“難”“難度”等特征詞，體現(xiàn)了低分課程與高分課程之間的差距，高分課程因其深入淺出、通俗易懂的授課方式而受到學(xué)習(xí)者的青睞，低分課程在保證內(nèi)容質(zhì)量的前提下，卻未能通俗地傳授給學(xué)習(xí)者，致使其學(xué)習(xí)有難度。

2.消極評(píng)論主題分布對(duì)比分析

高分課程與低分課程授課方式的特征詞概率總和分別為0.175與0.204；高分課程與低分課程學(xué)習(xí)感受的特征詞概率總和分別為0.185與0.275，可見(jiàn)，低分課程兩個(gè)主題的特征詞概率總和都高于高分課程的相應(yīng)概率總和，這也說(shuō)明低分課程的學(xué)習(xí)者在授課風(fēng)格和學(xué)習(xí)感受方面都更不滿(mǎn)意。從“照本宣科”“普通話(huà)”“念”“PPT”“聽(tīng)不懂”等詞可以看出，部分學(xué)習(xí)者認(rèn)為課程存在念PPT或腳本的照本宣科問(wèn)題，致使部分學(xué)習(xí)者聽(tīng)不懂，而“精品”等詞出現(xiàn)在消極評(píng)論中，也表示了學(xué)生對(duì)精品課程的失望。消極評(píng)論的主題分布結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了低分課程未能重視學(xué)生的主體地位，照本宣科式的授課方式給學(xué)習(xí)者帶來(lái)了不好的學(xué)習(xí)感受，而不好的學(xué)習(xí)感受、不恰當(dāng)?shù)氖谡n方式是影響學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)體驗(yàn)的重要原因，也是低分課程的問(wèn)題所在。

綜上，數(shù)學(xué)類(lèi)慕課課程評(píng)論主題挖掘結(jié)果如圖2所示。

四、結(jié)論與建議

基于TF-IDF和LDA模型挖掘數(shù)學(xué)類(lèi)慕課課程評(píng)論的特征詞和主題，通過(guò)高分課程與低分課程、積極評(píng)論與消極評(píng)論的對(duì)比，得出慕課質(zhì)量影響因素及改進(jìn)的建議。

（一）結(jié) 論

a）教師授課方式和學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)感受是數(shù)學(xué)慕課吸引學(xué)習(xí)者的關(guān)鍵因素。對(duì)于數(shù)學(xué)類(lèi)慕課而言，學(xué)習(xí)者關(guān)注的主題按重要程度排序依次為教師授課方式、學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)感受、課程內(nèi)容、課程設(shè)計(jì)，這四方面也是慕課的質(zhì)量影響因素。其中，授課方式和學(xué)習(xí)感受在積極評(píng)論與消極評(píng)論中均為特征詞概率總和最高的兩個(gè)主題；高分課程不同科目的積極評(píng)論主題分布與特征詞較為相似；高分課程和低分課程的以上兩個(gè)主題呈現(xiàn)出較大差異。通過(guò)對(duì)積極評(píng)論對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)精品慕課的課程內(nèi)容質(zhì)量都較高，在課程內(nèi)容質(zhì)量相當(dāng)?shù)那闆r下，學(xué)習(xí)者更加青睞于授課方式好、學(xué)習(xí)感受佳的數(shù)學(xué)慕課，這是高分?jǐn)?shù)學(xué)慕課的優(yōu)勢(shì)所在；而評(píng)分較低的數(shù)學(xué)慕課忽視了學(xué)生的學(xué)習(xí)感受，授課方式和課程設(shè)計(jì)有待改進(jìn)，不好的學(xué)習(xí)感受、不恰當(dāng)?shù)氖谡n方式是低分課程的主要不足之處。

b）“PPT”“念”等詞是數(shù)學(xué)慕課消極評(píng)論的主要特征詞?，F(xiàn)代教育技術(shù)的發(fā)展，使得PPT得到了廣泛應(yīng)用，但是借助PPT進(jìn)行教學(xué)不一定是數(shù)學(xué)慕課的最佳授課形式。例如，本文樣本中的最高分慕課就是采用傳統(tǒng)的板書(shū)授課。此外，無(wú)論是TF-IDF還是LDA統(tǒng)計(jì)，在消極評(píng)論中“PPT”均居于前列，一同出現(xiàn)的還有“照本宣科”“念”等詞，說(shuō)明教師讀PPT或腳本是學(xué)習(xí)者消極評(píng)價(jià)數(shù)學(xué)慕課的一大原因，特別是過(guò)度依賴(lài)于PPT或腳本而缺乏手寫(xiě)互動(dòng)的課程會(huì)使教學(xué)效果不理想。這說(shuō)明數(shù)學(xué)慕課要尋找最適合學(xué)習(xí)者的授課形式，課程設(shè)計(jì)同樣也要做到以學(xué)習(xí)者為主體，優(yōu)化學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

c）不佳的學(xué)習(xí)感受是學(xué)習(xí)者進(jìn)行消極評(píng)價(jià)的主要原因。盡管本文樣本均為國(guó)家級(jí)線(xiàn)上一流本科課程，但不容忽視的是每門(mén)課程都存在消極評(píng)論，且低分課程中消極評(píng)論數(shù)量占比高達(dá)16.44%。進(jìn)一步對(duì)消極評(píng)論的文本挖掘表明，不佳的學(xué)習(xí)感受是學(xué)習(xí)者進(jìn)行消極評(píng)價(jià)的主要原因，其依據(jù)有二。首先，在消極評(píng)論中，學(xué)習(xí)感受的特征詞概率總和最高；其次，在低分課程的消極評(píng)論中，學(xué)習(xí)感受的特征詞概率總和高于其在高分課程消極評(píng)論中的概率總和，這說(shuō)明不佳的學(xué)習(xí)感受對(duì)學(xué)習(xí)者對(duì)課程的評(píng)分影響很大。除學(xué)習(xí)感受外，消極評(píng)論還體現(xiàn)在教師授課方式、教學(xué)效果、考核方式、題目設(shè)置、平臺(tái)本身等方面。因此，無(wú)論是高分課程還是低分課程，慕課建設(shè)者都應(yīng)重視學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)感受，圍繞學(xué)習(xí)者的需求展開(kāi)教學(xué)活動(dòng)，進(jìn)一步優(yōu)化其教師授課方式、考核方式、題目設(shè)置、平臺(tái)功能等，以提升課程整體質(zhì)量。在數(shù)學(xué)課程教學(xué)過(guò)程中，課堂知識(shí)表達(dá)的準(zhǔn)確性、知識(shí)講解的透徹性、資源形式的豐富性、內(nèi)容的全面性、課程設(shè)計(jì)的適切性等都是影響數(shù)學(xué)慕課課程質(zhì)量的重要因素。

（二）建 議

a）授課方式生動(dòng)化，避免過(guò)分依賴(lài)PPT或腳本。學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過(guò)程中最關(guān)注的因素是教師的授課方式，這與數(shù)學(xué)課程比較抽象難懂有關(guān)。慕課平臺(tái)上學(xué)習(xí)者眾多，且知識(shí)基礎(chǔ)不同，慕課建設(shè)者應(yīng)通過(guò)生動(dòng)的授課方式、直觀(guān)化的教學(xué)手段，幫助學(xué)習(xí)者在有限的時(shí)間內(nèi)更好地理解課程內(nèi)容。

b）課程內(nèi)容先進(jìn)化，及時(shí)更新教學(xué)內(nèi)容并避免過(guò)度碎片化。學(xué)習(xí)者在數(shù)學(xué)慕課學(xué)習(xí)過(guò)程中非常關(guān)注課程內(nèi)容質(zhì)量。詳細(xì)、清晰、全面、系統(tǒng)的課程內(nèi)容是數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)者的基本訴求，也是高質(zhì)量數(shù)學(xué)課程的基礎(chǔ)。大學(xué)數(shù)學(xué)知識(shí)量龐大、知識(shí)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、知識(shí)理解困難，教師在錄制課程內(nèi)容時(shí)應(yīng)在課程內(nèi)容和教學(xué)資源建設(shè)方面考慮內(nèi)容的先進(jìn)性和趣味性，吸收學(xué)科前沿知識(shí)，向?qū)W生呈現(xiàn)脈絡(luò)清晰、知識(shí)點(diǎn)詳實(shí)、題目典型、知識(shí)之間聯(lián)系緊密的課程內(nèi)容，從而讓學(xué)習(xí)者真正地在慕課平臺(tái)上有所收獲。

c）課程設(shè)計(jì)適切化，既要“深入”也要“淺出”。良好的課程設(shè)計(jì)有助于學(xué)習(xí)者對(duì)數(shù)學(xué)知識(shí)的理解，讓學(xué)習(xí)者愛(ài)上數(shù)學(xué)。因此教師在慕課錄制時(shí)，應(yīng)創(chuàng)設(shè)符合學(xué)生認(rèn)知的教學(xué)活動(dòng)，做到深入淺出?！秾?shí)施意見(jiàn)》要求：“課程教學(xué)設(shè)計(jì)科學(xué)合理。圍繞目標(biāo)達(dá)成、教學(xué)內(nèi)容、組織實(shí)施和多元評(píng)價(jià)需求進(jìn)行整體規(guī)劃，教學(xué)策略、教學(xué)方法、教學(xué)過(guò)程、教學(xué)評(píng)價(jià)等設(shè)計(jì)合理?！?sup>［5^］ 線(xiàn)上數(shù)學(xué)課程應(yīng)據(jù)此進(jìn)一步優(yōu)化課程設(shè)計(jì)，避免因師生時(shí)空分離導(dǎo)致的課程內(nèi)容脫節(jié)或課程活動(dòng)落空的現(xiàn)象。

d）平臺(tái)設(shè)計(jì)完善化，重視學(xué)習(xí)者的操作體驗(yàn)。高分課程的消極評(píng)論主要涉及平臺(tái)本身問(wèn)題，平臺(tái)設(shè)計(jì)直接關(guān)系到課程每一環(huán)節(jié)的具體操作。因此，技術(shù)開(kāi)發(fā)人員需要對(duì)界面的友好程度、平臺(tái)的功能是否全面周到等方面進(jìn)行改善，重視學(xué)習(xí)者的細(xì)節(jié)需求，為學(xué)習(xí)者提供實(shí)用、人性化的學(xué)習(xí)媒介，保障教學(xué)活動(dòng)順利開(kāi)展以及教學(xué)資源的高質(zhì)量呈現(xiàn)，不讓教學(xué)效果“打折扣”。

此外，學(xué)習(xí)者的消極評(píng)論還與課程考核方式的欠缺、題目設(shè)置不合理、解析不全面、講解過(guò)程有錯(cuò)誤等因素有關(guān)。針對(duì)這些不足，教學(xué)者可以在精品慕課建設(shè)過(guò)程中著重改進(jìn)細(xì)節(jié)問(wèn)題，避免知識(shí)上的錯(cuò)誤，完善題目及解析，改進(jìn)考核方式和過(guò)程，更好地服務(wù)于廣大慕課的學(xué)習(xí)者。

參考文獻(xiàn)：

［1］黃斌，吳成龍.MOOC的研究現(xiàn)狀、熱點(diǎn)領(lǐng)域與發(fā)展建議：基于CNKI期刊論文的可視化分析［J］.成人教育，2021，41（7）：20-26.

［2］錢(qián)小龍，楊茜茜，顧天翼.義務(wù)教育均衡發(fā)展視野下MOOC商業(yè)化運(yùn)作的整體性分析［J］.現(xiàn)代遠(yuǎn)距離教育，2018（5）：3-10.

［3］劉清堂，賀黎鳴，吳林靜，等.智能時(shí)代的教育文本挖掘模型與應(yīng)用［J］.現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究，2020，32（5）：95-103.

［4］王洪鑫，閆志明，陳效玉，等.面向MOOC課程評(píng)論的主題挖掘與情感分析研究［J］.開(kāi)放學(xué)習(xí)研究，2021，26（4）：16-23.

［5］中華人民共和國(guó)教育部.教育部關(guān)于一流本科課程建設(shè)的實(shí)施意見(jiàn)［A/OL］.（2019-10-30）［2023-05-21］.http：∥www.moe.gov.cn/srcsite/A08/s7056/201910/t201910

31_406269.html.

［6］董偉，張美，高晨璐，等.基于用戶(hù)體驗(yàn)的在線(xiàn)教育平臺(tái)學(xué)習(xí)效果影響因素研究［J］.中國(guó)遠(yuǎn)程教育，2020（11）：68-75.

［7］徐曉青，趙蔚，劉紅霞.大學(xué)生在線(xiàn)學(xué)習(xí)滿(mǎn)意度影響因素研究［J］.中國(guó)遠(yuǎn)程教育，2017（5）：43- 50.

［8］劉清堂，尹興翰，吳林靜，等. 基于學(xué)習(xí)者評(píng)論數(shù)據(jù)挖掘的 MOOC 課程質(zhì)量影響因素研究［J］.遠(yuǎn)程教育雜志，2023，41（1）：80-90.

［9］朱茂然，王奕磊，高松，等.基于LDA模型的主題演化分析：以情報(bào)學(xué)文獻(xiàn)為例［J］.北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2018，44（7）：1047-1053.

［10］高慧穎，劉嘉唯，楊淑昕.基于改進(jìn)LDA的在線(xiàn)醫(yī)療評(píng)論主題挖掘［J］.北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)， 2019，39（4）：427-434.

［11］譚春輝，熊夢(mèng)媛.基于LDA模型的國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)挖掘研究熱點(diǎn)主題演化對(duì)比分析［J］.情報(bào)科學(xué)，2021，39（4）：174-185.

［12］肖明，商慧語(yǔ)，肖毅，等.基于LDA模型的統(tǒng)計(jì)學(xué)熱門(mén)主題挖掘及知識(shí)圖譜分析［J］.華中師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2022，56（5）：781-788.

［13］賴(lài)顯靜.基于LDA主題模型的MOOC課程評(píng)論文本分析［J］.現(xiàn)代信息科技，2023，7（4）：43-46.

［14］Li L，Johnson J，Aarhus W，et al. Key factors in MOOC pedagogy based on NLP sentiment analysis of learner reviews：What makes a hit［J］. Computers amp; Education，2022，176（1）：1-18.

［15］張新香，段燕紅.基于學(xué)習(xí)者在線(xiàn)評(píng)論文本的MOOC質(zhì)量評(píng)判：以“中國(guó)大學(xué) MOOC”網(wǎng)的在線(xiàn)評(píng)論文本為例［J］.現(xiàn)代教育技術(shù)，2020，30（9）：56-63.

［16］吳華君，何聚厚，陳其鐵，等.面向職業(yè)教育在線(xiàn)精品課程評(píng)價(jià)的情感分析與主題挖掘［J］.中國(guó)職業(yè)技術(shù)教育，2022（2）：55-63.

［17］肖婉，盧鋒，季一木.什么樣的在線(xiàn)課程受學(xué)習(xí)者歡迎？：基于15門(mén)在線(xiàn)課程評(píng)論的文本挖掘與組態(tài)分析［J］.電化教育研究，2023，44（5）：60-66.

［18］武永亮，趙書(shū)良，李長(zhǎng)鏡，等.基于TF-IDF和余弦相似度的文本分類(lèi)方法［J］.中文信息學(xué)報(bào)，2017，31（5）：138-145.

［19］Blei D M，Ng A Y，Jordan M I. Latent dirichlet allocation［J］. Journal of Machine Learning Research，2003（3）：993-1022.

［20］Steyvers M，Griffiths T. Probabilistic topic models［J］. Handbook of Latent Semantic Analysis， 2007，427（7）：424-440.

［21］Marley K A，Collier D A，Goldstein S M. The role of clinical and process quality in achieving patient satisfaction in hospitals［J］. Decision Sciences，2004，35（3）：349-369.

（責(zé)任編輯：陳麗瓊）