张 娜，乔德聪

(河南城建学院 计算机与数据科学学院，河南 平顶山 467036)

文本情感分析又称为意见挖掘、倾向性分析等，是对主观性文本进行挖掘、分析和推理的过程。研究来自在线学习平台的文本情感分析可以指导个性化教学。在大数据背景下，应用个性化教学的国内外研究项目日趋增多，如表1所示。

这些经典的研究项目可分为以下3类[1]：个性化学习与教学类数据挖掘技术、学习预测与评估类以及学习互动分析。主要分析方法有5类：(1)统计分析方法：用以分析学习者的成绩达到课程目标的百分比，学习时长及观看知识点情况，以及他们之间的关系；李帅[2]分析了东北大学MOOC平台上的学习行为数据；(2)内容分析法：分析学习者的知识掌握情况，在线互动情况，产生困难的原因；(3)社交网络分析法：分析学习者之间的互动关系，分析其对于学习者情感和认知的影响；(4)话语分析法，用于分析学习者在线学习平台上的语言，进而分析学习者的学习特征和情感态度情况；(5)文本分析法：分析目前网络学习环境中以文本为主的非结构化数据。文本数据挖掘的典型研究如表2所示。这5类方法分别从认知、行为、情感这3个维度，对学习者的具体学习情况进行分析。

表1 社交网络相关的研究

表2 文本数据挖掘技术相关的研究

文章利用统计分析和文本分析两种方法，通过分析MOOC平台课程评论的极性程度，将好评和差评信息及时反馈给授课教师，针对性地帮助教师改善课程内容，提高课程质量；……