发展在线同侪互评的评论自动分类以促进研究生学术写作

文档名：发展在线同侪互评的评论自动分类以促进研究生学术写作
不少学者已经证实了透过同侪互评能对学术写作带来好处,但是多重来源的同侪评论者难以提供写作者整体性的建议,造成写作者对收到的评论意见并不能很好的捕捉和运用.因此,本研究拟开发一个同侪评论自动分类机制,使写作者与同侪评论者能够反思与改进意见.首先借助同侪互评系统,收集了两个学期学术写作课程中共51名研究生的评论反馈;其次对学生评论反馈从情感、认知和元认知方面进行编码分类,最后通过朴素贝叶斯方法对评论信息自动分类.结果表明研究生提供的评论信息大多是以个人观点为主的认知反馈,计算机自动对评论反馈进行分类总体上有67％的准确率,为后续自动反馈的研究奠定了基础.
作者：李钰环 廖长彦 郑年亨
作者单位：华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室;国家数字化学习工程技术研究中心台北护理健康大学护理学院
母体文献：第23屆全球华人计算机教育应用大会(GCCCE2019)论文集
会议名称：第23屆全球华人计算机教育应用大会(GCCCE2019)  
会议时间：2019年5月23日
会议地点：武汉
主办单位：全球华人计算机教育应用协会
语种：chi
分类号：G62TP3
关键词：研究生教育  学术写作  在线同侪互评  自动分类  朴素贝叶斯算法
在线出版日期：2022年9月21日
基金项目：
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