論文の概要: A literature survey on student feedback assessment tools and their usage
in sentiment analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07904v1
- Date: Thu, 9 Sep 2021 06:56:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-19 14:46:57.272982
- Title: A literature survey on student feedback assessment tools and their usage
in sentiment analysis
- Title（参考訳）: 学生のフィードバック評価ツールとその感情分析における利用に関する文献調査
- Authors: Himali Aryal
- Abstract要約: 我々は,Kahoot!, Mentimeter, Padlet, pollingなどのクラス内フィードバック評価手法の有効性を評価する。
学生の質的なフィードバックコメントから明確な提案を抽出する感情分析モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Online learning is becoming increasingly popular, whether for convenience, to
accommodate work hours, or simply to have the freedom to study from anywhere.
Especially, during the Covid-19 pandemic, it has become the only viable option
for learning. The effectiveness of teaching various hard-core programming
courses with a mix of theoretical content is determined by the student
interaction and responses. In contrast to a digital lecture through Zoom or
Teams, a lecturer may rapidly acquire such responses from students' facial
expressions, behavior, and attitude in a physical session, even if the listener
is largely idle and non-interactive. However, student assessment in virtual
learning is a challenging task. Despite the challenges, different technologies
are progressively being integrated into teaching environments to boost student
engagement and motivation. In this paper, we evaluate the effectiveness of
various in-class feedback assessment methods such as Kahoot!, Mentimeter,
Padlet, and polling to assist a lecturer in obtaining real-time feedback from
students throughout a session and adapting the teaching style accordingly.
Furthermore, some of the topics covered by student suggestions include tutor
suggestions, enhancing teaching style, course content, and other subjects. Any
input gives the instructor valuable insight into how to improve the student's
learning experience, however, manually going through all of the qualitative
comments and extracting the ideas is tedious. Thus, in this paper, we propose a
sentiment analysis model for extracting the explicit suggestions from the
students' qualitative feedback comments.
- Abstract（参考訳）: オンライン学習は、コンビニエンス、勤務時間への対応、あるいは単にどこからでも学習できる自由など、ますます人気になっています。
特に新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックでは、学習の唯一の選択肢となっている。
様々なハードコアプログラミングコースを理論的内容の混合で教えることの有効性は,学生のインタラクションと反応によって決定される。
ZoomやTeamsによるデジタル講義とは対照的に、講師は、たとえリスナーがほとんどアイドルで非アクティブであっても、物理セッションにおける生徒の表情、行動、態度から素早くそのような反応を得ることができる。
しかし、仮想学習における学生評価は難しい課題である。
課題にもかかわらず、さまざまな技術が徐々に教育環境に統合され、学生のエンゲージメントとモチベーションを高めている。
本稿では,Kahoot!のようなクラス内フィードバック評価手法の有効性を評価する。
セッションを通して学生からリアルタイムのフィードバックを得て,それに応じて指導スタイルを適応する講師を支援するため,メンタイター,パドレット,ポーリングを行った。
さらに、生徒の提案で取り上げられるトピックには、教師の提案、教育スタイルの向上、コース内容、その他の話題が含まれる。
どんなインプットでもインストラクターは、生徒の学習体験を改善するための貴重な洞察を与えるが、手動で質的なコメントをすべて読み、アイデアを抽出するのは面倒である。
そこで本稿では,学生の質的フィードバックコメントから明示的な提案を抽出するための感情分析モデルを提案する。
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