王保华 熊余 姚玉 储雯 吕翊

[摘   要] 随着教育信息化建设的深入推进，教学系统中积累了海量的学生教学评价数据，这些数据蕴含了丰富的信息，亟待挖掘利用。为了挖掘学生教学评价中的情感倾向，为提高教学质量提供科学依据，文章提出了一种基于双通道深度记忆网络的深度学习模型，用于学生教学评价的方面级情感分析。在该模型中，设计了双通道策略以充分提取评语中隐含的局部特征和上下文依赖信息，并使用循环注意力机制提取与特定教学方面相关的情感信息以实现细粒度的方面级情感分析。通过在真实的教学评价数据集上进行实验，结果表明，所提出的方法能有效挖掘学生评价中关于不同教学方面的情感倾向，为教师和教学管理者了解并改进教学提供依据。

[关键词] 学生教学评价; 情感分析; 深度学习; 深度记忆网络; 卷积神经网络

一、引   言

提高教学质量是当前教育的核心任务，也是建设教育强国的基本要求。提高教学质量，首先要能对教学质量进行客观科学的评判或评价。由于教学服务的直接受众是学生，故学生对教学的反馈信息在教学质量评价中至关重要[1-2]。学生教学评价（Student Evaluations of  Teaching，SET）是各类学校广泛使用的收集课程教学质量反馈信息的方法，能较好地反映学生对教学的满意度，可以作为教学管理部门衡量教学效果的重要手段，也可以用于帮助任课教师有针对性地改进教学。此外，SET还常常用于辅助行政决策，如作为教师职称晋升和岗位聘用的依据或参考[3]。……