論文の概要: Sentiment Analysis in Learning Management Systems Understanding Student Feedback at Scale
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05490v1
- Date: Thu, 05 Jun 2025 18:13:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.190016
- Title: Sentiment Analysis in Learning Management Systems Understanding Student Feedback at Scale
- Title（参考訳）: 学生のフィードバックを大規模に理解する学習管理システムにおける感性分析
- Authors: Mohammed Almutairi,
- Abstract要約: 非言語コミュニケーションの欠如は、教育経験の有効性を低下させる言葉によるフィードバックへの依存につながった。
本稿では,学生と教師のギャップを埋めるために,感情分析を学習管理システム(LMS)に統合することを検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: During the wake of the Covid-19 pandemic, the educational paradigm has experienced a major change from in person learning traditional to online platforms. The change of learning convention has impacted the teacher-student especially in non-verbal communication. The absent of non-verbal communication has led to a reliance on verbal feedback which diminished the efficacy of the educational experience. This paper explores the integration of sentiment analysis into learning management systems (LMS) to bridge the student-teacher's gap by offering an alternative approach to interpreting student feedback beyond its verbal context. The research involves data preparation, feature selection, and the development of a deep neural network model encompassing word embedding, LSTM, and attention mechanisms. This model is compared against a logistic regression baseline to evaluate its efficacy in understanding student feedback. The study aims to bridge the communication gap between instructors and students in online learning environments, offering insights into the emotional context of student feedback and ultimately improving the quality of online education.
- Abstract（参考訳）: Covid-19のパンデミックの後、教育パラダイムは、従来の学習からオンラインプラットフォームへの大きな変化を経験してきた。
学習慣行の変化は、特に非言語コミュニケーションにおける教師-学生に影響を与えている。
非言語コミュニケーションの欠如は、教育経験の有効性を低下させる言葉によるフィードバックへの依存につながった。
本稿では,学習者間のギャップを埋めるために,感情分析を学習管理システム(LMS)に統合することを検討する。
この研究は、データ準備、特徴選択、および単語埋め込み、LSTM、注意機構を含むディープニューラルネットワークモデルの開発を含む。
このモデルは、学生のフィードバックを理解する上での有効性を評価するために、ロジスティック回帰ベースラインと比較される。
この研究は、オンライン学習環境におけるインストラクターと学生のコミュニケーションギャップを埋めることを目的としており、学生のフィードバックの感情的文脈に関する洞察を提供し、最終的にはオンライン教育の質を向上させることを目的としている。
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