典型文献
教育质性研究中人机协同文本挖掘技术的运用——以某高校教学评估中文文本数据为例
文献摘要：
信息时代海量增长的文本资料成为质性研究者开展研究的数据宝藏,但未得到充分研究,其原因在于针对海量中文文本数据的有效分析方法尚待突破.文章率先在质性研究范式中使用了以结构主题模型(STM)为代表的人机协同方法,对某大学在线教学效果评估的课堂观察记录数据展开文本挖掘.以教学评估研究数据分析为例,完整呈现了在教育质性研究中应用STM进行数据挖掘的四个步骤,并分析了其在挖掘海量中文文本资料方面的独特优势.研究表明,跨学科研究方法的尝试有助于解决教育学科甚至人文社科领域内海量中文文本在质性分析上的固有难题.
文献关键词：
结构主题模型(STM);超大文本挖掘;教育质性研究
中图分类号：
作者姓名：
王金羽;詹逸思;冯起;李曼丽
作者机构：
清华大学 教育研究院,北京 100084;清华大学 学生学习与发展指导中心,北京 100084;清华大学 电机工程与应用电子技术系,北京 100084
文献出处：
引用格式：
[1]王金羽;詹逸思;冯起;李曼丽-.教育质性研究中人机协同文本挖掘技术的运用——以某高校教学评估中文文本数据为例)[J].清华大学教育研究,2022(02):56-63
A类：
超大文本挖掘
B类：
教育质性研究,人机协同,文本挖掘技术,高校教学,教学评估,中文文本,文本数据,信息时代,宝藏,有效分析,尚待,研究范式,结构主题模型,STM,协同方法,某大学,在线教学效果,教学效果评估,课堂观察,观察记录,评估研究,研究数据,四个步骤,跨学科研究,教育学科,人文社科,内海,质性分析
AB值：
0.344932
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