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课堂中的极性:一个利用同伴情绪进行可伸缩评估的案例研究

在大型或大规模在线开放课程(mooc)中,准确地为开放式作业评分并非小事。同行评审是一种很有前途的解决方案,但由于评审者很少,且评审形式未经评估,因此可能不可靠。到目前为止,还没有研究1)在同行评审过程中利用情感分析来告知或验证分数,或2)利用方面提取来根据学生实际交流的内容制作评审表格。我们的工作利用,而不是丢弃学生的数据,从复习表格评论,以传递更好的信息给教师。在这项工作中,我们详细描述了创建领域相关词汇和方面信息评论表单的过程,以及整个情感分析算法,该算法仅从文本中提供一个细粒度的情感得分。最后,我们分析了有效性,并讨论了来自9门课程的6800多篇同行评论的语料库的结论,以理解课堂情感在增加大型课程开放式作业评分信息方面的可行性和可靠性。

原文题目:Polarity in the Classroom: A Case Study Leveraging Peer Sentiment Toward Scalable Assessment

原文:Accurately grading open-ended assignments in large or massive open online courses (MOOCs) is non-trivial. Peer review is a promising solution but can be unreliable due to few reviewers and an unevaluated review form. To date, no work has 1) leveraged sentiment analysis in the peer-review process to inform or validate grades or 2) utilized aspect extraction to craft a review form from what students actually communicated. Our work utilizes, rather than discards, student data from review form comments to deliver better information to the instructor. In this work, we detail the process by which we create our domain-dependent lexicon and aspect-informed review form as well as our entire sentiment analysis algorithm which provides a fine-grained sentiment score from text alone. We end by analyzing validity and discussing conclusions from our corpus of over 6800 peer reviews from nine courses to understand the viability of sentiment in the classroom for increasing the information from and reliability of grading open-ended assignments in large courses.

原文链接:https://arxiv.org/abs/2108.10068

原文作者:Zachariah J. Beasley, Les A. Piegl, Paul Rosen

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