論文の概要: Are Top School Students More Critical of Their Professors? Mining
Comments on RateMyProfessor.com
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.12339v1
- Date: Sat, 23 Jan 2021 20:01:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-20 10:33:22.664708
- Title: Are Top School Students More Critical of Their Professors? Mining
Comments on RateMyProfessor.com
- Title（参考訳）: トップスクールの生徒は教授にもっと批判的か?
RateMyProfessor.comのマイニングコメント
- Authors: Ziqi Tang, Yutong Wang, Jiebo Luo
- Abstract要約: RateMyProfessor.comの学生レビューとコメントは、学生の現実的な学習経験を反映している。
本研究は,学生のレビューやコメントに重要な情報が含まれており,授業や大学への入学に欠かせない参考文献として利用できることを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.2634062100579
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Student reviews and comments on RateMyProfessor.com reflect realistic
learning experiences of students. Such information provides a large-scale data
source to examine the teaching quality of the lecturers. In this paper, we
propose an in-depth analysis of these comments. First, we partition our data
into different comparison groups. Next, we perform exploratory data analysis to
delve into the data. Furthermore, we employ Latent Dirichlet Allocation and
sentiment analysis to extract topics and understand the sentiments associated
with the comments. We uncover interesting insights about the characteristics of
both college students and professors. Our study proves that student reviews and
comments contain crucial information and can serve as essential references for
enrollment in courses and universities.
- Abstract（参考訳）: RateMyProfessor.comの学生レビューとコメントは、学生の現実的な学習経験を反映している。
このような情報は、講師の教育的品質を調べるための大規模なデータソースを提供する。
本稿では,これらのコメントの詳細な分析を提案する。
まず、データを異なる比較グループに分割する。
次に,探索的データ解析を行い,そのデータを探索する。
さらに,潜在ディリクレ割当と感情分析を用いて話題を抽出し,コメントに関連付けられた感情を理解する。
大学生と教授の双方の特徴に関する興味深い知見を明らかにする。
本研究は,学生のレビューやコメントに重要な情報が含まれており,授業や大学への入学に欠かせない参考文献として利用できることを実証する。
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