基于數據挖掘與情感分析的環境工程研究生評教質量研究

汪 濤，李秋華，倪智力，林梓楊，李玉瑛，匡 彬

(五邑大學 生物科技與大健康學院，廣東 江門 529020)

隨著社會經濟的發展，各種各樣的環境問題日益凸顯出來，例如生物多樣性減少、酸雨、水體污染和固體廢物污染等。環境工程研究生培養作為解決環境問題的高層次人才培養階段，其教學質量評價在環境工程研究生課程建設中發揮重要作用。清華大學在20 世紀70 年代成立了我國第一個真正意義上的環境工程專業，隨后我國環境工程這門學科開始迅速發展。環境工程研究生的教學課程專業性強，既涉及基礎理論課程教學，也涉及應用課程教學，研究生評教過程的專業性特點較為明顯[1]。環境工程研究生評教是培養單位構建環境工程研究生教學質量的重要組成部分。評教數據會因為研究生的情緒、習慣和心態等多方面的原因，出現評教結果不準確的情況。為了有效解決數據這一問題，本課題擬對環境工程研究生的教學過程開展基于數據挖掘和情感分析的評教質量研究，以提升評教的有效性[2]，從而指導環境工程研究生和導師共同提高教學質量。

一、研究現狀

在教育普及的今天，研究生這個群體的規模越來越大，環境工程研究生的教育受到越來越多的關注。以環境工程這個專業為例：有學術型研究生和專業型研究生，在大部分院校，目前這兩類研究生的培養方式較為相似。無論是985、211 還是普通的地方性院校，環境工程研究生的教學、評教內容和評教質量等均受到較高的關注。隨著環境工程研究生數量的逐年增加，環境工程研究生評教在研究生的教育中占據著越來越重要的地位，環境工程研究生評教質量也越來越受到關注。環境工程研究生評教質量的提高有利于環境工程研究生的發展和導師的教學。目前，研究生評教基本以問卷調查的形式出現，有將文件打印出來通過紙張在線下進行評教，運用網絡信息技術在互聯網上進行評教，或者通過機讀卡進行評教[3]。隨著網絡信息技術的發展，大部分環境工程研究生的評教是通過互聯網實現的[4]，如：在某個頁面或App 出現提問選項供研究生選擇或者判斷;還有部分題目是沒有選項的，會有一個問題和文本框，這部分題目是需要研究生用自己的語言進行回答的。當然大部分的調查問卷所涉及的內容是比較全面的。

研究生教育是本科生教育的銜接。環境工程研究生與本科生的教育方式是有明顯區別的。環境工程本科生的教學往往以通識教育為主，而環境工程研究生的教學以專業教育為主。環境工程本科生的課程更多、更全面，涉及多個學科，更具交叉性;環境工程研究生的課程則較少，與實驗相輔相成更具專業性。在環境工程研究生階段，隨著課程的減少，多以做實驗為主，造成了重科研輕教學的普遍現象，給評教造成了一些困難。這就要求環境工程研究生既要有動手能力也要有創新能力。除了引導環境工程研究生客觀地進行評教外，現在面臨的問題就是如何較好地利用環境工程研究生評教系統，使得環境工程研究生評教系統能夠物盡其用。科研院校可以采取一些合適的方法、理論、平臺和軟件等，盡量使得研究生評教變得完善，從而使得基于數據挖掘和情感分析的環境工程研究生評教質量提高。也讓環境工程研究生的評教系統更好地為廣大高校師生服務。

二、評教影響因素

在現實生活中，環境工程研究生的評教結果往往會受到很多因素的影響。以大部分科研院校為例，對于環境工程研究生教學的課程，學校往往會采取多種方式教學，如：有幾百人同時一起上的課，也有十幾個人甚至幾個人一起上的課。上課人數相差較大對環境工程研究生評教產生了一些影響。其實就算是同樣的老師教授同樣的課程，由于人數的多或少都會讓研究生產生不一樣的感覺。無論上課的人數是多是少，其實大部分導師講的都是相當不錯的，往往是因為研究生自己的主觀想法而覺得人較多的課，老師講得好;人較少的課，老師講得不好或者得出與之相反的結論。這都摻雜了研究生的一些主觀想法和情感。除了上課的人數之外，課程的類型也會影響研究生的評教，譬如：環境工程研究生的選修課和必修課。選修課一般是研究生遵循自己的愛好和興趣而選擇的課程;而必修課往往是研究生必須要學的專業課，帶有一些強制性，有個別課程是研究生不喜歡的，因此評教分數自然會低。而且，由于環境工程專業的特殊性，往往各大院校在給研究生安排課程時是以專業課為主的，可供選擇的其他課程很少。在必修課上，研究生往往表現出較低的積極性;而在選修課上，研究生往往表現出比較高的興趣。如：環境監測、廢水處理、環境保護概論和工程倫理等必修課內容較廣、較難環境工程研究生往往表現出比較低的積極性，有的甚至還會產生排斥心理，因此環境工程研究生在評教時更傾向于給選修課的教師更好的評價和更高的分數。同時上課的時間段也會影響研究生的評教質量，譬如：上課時間過早或者過晚甚至臨近中午都可能會引起學生的心理波動，進而影響研究生評教質量。上課時長也是影響因素之一，有些課少則一小時多則好幾個小時，研究生會產生抵觸心理[5]。

除了課程本身的原因，與上課的教師也是息息相關的，如：有些教師比較年長、教學經驗豐富、有比較高的學術造詣，但正是由于年長和研究生產生了代溝;有些教師比較年輕，與研究生年紀相差不大，因此能更好地溝通，但教學經驗缺乏，學術造詣也不足，這些因素都會在一定程度上影響評價結果。其實這些因素并不能作為環境工程研究生評價導師的參考[6]，但往往大部分環境工程研究生會因此進行評教。同時研究生個人的因素也會影響評教質量，如研究生心態是否成熟、判斷是非的能力是否不足及是否有正確的價值觀等。由于個別研究生存在敷衍的態度，在網絡問卷中，有一小部分研究生為了節省時間連題目都不看，只是簡單、直接地點擊提供的選項而已;對于問答題更是簡簡單單地寫幾個字，敷衍過去。更有甚者可能直接找人代為評教。這就使得研究生評教沒有發揮出最大的效用，造成資源浪費。因此，更要展開基于數據挖掘和情感分析的環境工程研究生評教質量研究。

研究生評教的科學性、有效性和準確性是保證評教質量的前提，在一定程度上環境工程研究生評教質量的高低是依賴于研究生評教系統的。因此，在評教開始之前就要發現問題，解決問題和制定一套符合實際的標準。

三、數據挖掘

數據挖掘屬于計算機科學范疇，有益于了解收集到的數據的特點，包括了聚類、關聯等多種分析方法。目前，大部分高校研究生評教系統都沒有被好好利用。無論是網上評教的機制還是數據的分析機制都過于簡單，環境工程研究生只是簡簡單單地回答一些被設置好的問題，而學校層面也只是對所得數據進行收集整理然后進行簡單分析。事實上，這樣的機制并不能完完全全地利用好收集的數據，評教質量也不高，造成了資源的嚴重浪費。既然進行了研究生線上評教，就要好好地利用這部分資源。充分發揮出基于數據挖掘和情感分析的環境工程研究生評教的優勢，使得環境工程研究生評教質量得到實質性提高。當然，在環境工程研究生評教中難免會出現各種各樣的問題，也會出現各種各樣的“聲音”，有利于環境工程研究生評教的，有不利于環境工程研究生評教的。科研院校更要致力于解決研究生評教中出現的各種問題，然后基于數據挖掘和情感分析使研究生評教質量得到提高，進而驗證這一研究。

研究生評教旨在建立環境工程研究生與導師之間溝通的橋梁，是想通過環境工程研究生參與評價教師從而使得環境工程研究生與教師進行有效、良好地溝通，更有利于環境工程研究生的學習。促使導師完善并改進現有教學的方法，從而使得環境工程研究生能更好地接受導師的教學方式，取得較好的學習成果。導師可以通過環境工程研究生評教結果而對自己的教學方式和手段進行修改，因此環境工程研究生評教質量的好壞便顯得至關重要。環境工程研究生是整個評教的核心，無論是評教系統的設置，還是基于數據挖掘和情感分析的環境工程研究生評教，甚至包括導師和科研院校查看數據、分析結果然后更改教學的方式或方法都是為了讓環境工程研究生在評教中反映出教師教學和自身的一些問題，從而使得環境工程研究生能更好地吸收課堂上的知識，有利于各種知識的掌握。

在設置線上的網絡問卷時，選擇的問題要具有代表性、多元化，不能以偏概全，盡量不要出現只符合少數環境工程研究生訴求的題目，要考慮到大部分環境工程研究生都關心的問題，要基本符合環境工程研究生這個群體整體的訴求;操作系統和評教頁面也不應該復雜，評教系統要盡量簡單。環境工程研究生評教系統可以采用PHP 語言和C/S 與B/S 結構進行開發，在設置問卷指標時可以詢問教師和學生的意見，這樣會更合理和人性化。評價體系中應當包括教學的態度、教學的內容、教學的效果及教學的方法，自然也應該包括教師及其課程的信息。環境工程研究生評教結束后，數據收集相關的部門要好好地利用原始數據，即使通過基于數據挖掘和情感分析也可以進行數據的再分析。評教的主體是環境工程研究生、評教的方式大部分采用的是網絡在線問卷調查、評教時間大部分是選在學期末。有條件的話可以每個月評價一次或者期中期末一共評價兩次，適當縮短評教周期。評教的著重點應該放在師生關系是否融洽，導師的教學方式研究生是否能夠接納等利于環境工程研究生和導師的層面。最后基于數據挖掘和情感分析去分析獲得的數據。

顯而易見，數據的收集者不可能一條一條的自己分析、計算數據。當通過網絡問卷收集完環境工程研究生評教數據之后，要及時對數據進行整理、歸納、分類及統計。然后運用統計學對各個因素進行相關性分析即關注各個因素之間的P 值。如導師年齡和教齡與環境工程研究生評教結果的相關性分析、課程類型和性質與環境工程研究生評教結果的相關性分析、上課時間和時長與環境工程研究生評教結果的相關性分析等、研究生年齡和年級與環境工程研究生評教結果的相關性分析等。由此發現一些規律，得出相關性結果。從數據的角度分析，環境工程研究生評教的結果是比較公平公正和準確有效的。這對導師的教學工作和環境工程研究生的學習及課程設置都有積極的意義。這樣才能從根本發現問題、解決問題，使得環境工程研究生及教師從數據的挖掘中受益。

四、情感分析

情感是一種比較特殊、復雜的主觀反映，實際上是人的一種感受和表現的過程。情感分析是通過收集評教系統文本框中的數據然后再進行處理、分析的過程。環境工程研究生也是普通人，因此在網絡問卷調查中不可避免的會摻雜環境工程研究生私人的情感，而這些情感多多少少會對問卷結果的真實性、有效性和可靠性產生一定的影響。SPSS 具有強大的數據統計功能。當網絡問卷調查結束后，先用SPSS 軟件對數據進行分析，計算其中位數、極值、均值、標準差、極差和方差等。同時問卷在設置時應涵蓋教學的態度、內容、效果和方法這四項。首先要對數據的信度進行檢驗，如：計算其克隆巴赫系數、標準偏差、偏度和峰度等。其次要進行相關性檢驗，分析教學的態度、教學的內容、教學的效果和教學的方法這四項之間的顯著性P 值，分析他們之間是否有顯著相關性。進行情感分析時基本都會運用一些語言工具、數據庫等，往往這些語言工具、數據庫的出現及編寫都耗費了大量的人力、物力和資源等，因此這些語言工具和數據庫是具有很高的可信度的，可以選擇一個適合實際情況的語言工具和數據庫使用。由于資源的有限性，大部分科研院校的評教由研究生學院或者教務處等學校的機構進行承擔，這使得可能會出現評教部門呈現出不夠專業、思考問題不夠全面的問題。因此更要好好地利用基于數據挖掘和情感分析的環境工程研究生評教。

大部分院校研究生評教問卷中最后都或多或少會有文本框，這些文本框往往是讓環境工程研究生提出實質性建議。這便給了環境工程研究生更多的評價權利和自由，也更利于學校層面了解環境工程研究生的訴求。文本數據涉及多個方面，同時也有大部分數據信息是不能直截了當看見的，不能只簡單的進行分析，在分析時要采用特定的方法、手段分析。對于結果，可以采用SnowNLP 進行分析，除此之外，3GSWLTP，HanLP 等多種分詞工具都有一定的可行性涉及了大量的理論和技術，耗費了許多研究人員的心血，可以采用。之所以建議選擇SnowNLP 和情感詞典的綜合運用是因為其準確度是相對較高的。運用情感評分算法，然后用Python 或者java 進行運算。獲得的數據要先整理如去掉極值、填補或去掉缺值和刪掉孤立點等，然后將所得的數據進行重構繼而運用一些工具和模型進行分析計算。

有些時候還可能出現一些毫無價值的數據，如：在文本框中填入無用的符號、數字、字母和錯別字，因此數據分析部門還應做好降噪處理。當然情感詞典有很多種，如：WordNet、NTUSD、知網的情感詞庫等。WordNet主要適用于英文的情感分析，中文的話建議使用基于知網的情感詞庫去發掘評教系統中表達情感的詞語。在問卷調查中，情感的表達往往會有一些標志。比如表達情感的詞“好”“壞”等;還有程度副詞“特別地”“尤其”“不太”“備至”“極其”“不怎樣”等;否定詞“不”“沒有”“未曾”“否認”等;特殊句式;“難道不”等。表達情感的詞匯、程度副詞、否定詞和特殊句式等，在分詞工具中得到了關注[7]。這些語言工具和數據庫是提高環境工程研究生評教質量不可或缺的一部分。最后基于數據挖掘和情感分析的環境工程研究生評教質量分析的結果最好以圖形或者表格的形式出現，方便科研院校的評教部門、教師和學生查看結果;最好還要有導出的功能，方便師生隨時隨地翻看結果，當然這樣也更公平公正。

五、結束語

環境工程研究生評教反饋出某一階段導師的教學研究生是否能夠接受及環境工程研究生是否從中學到想學的知識和技能。環境工程研究生評教受多種因素影響，譬如：課程類型、時長、教師年齡、上課時間和研究生心態等，而且環境工程研究生評教中有許多因素是人為無法控制的。可以運用一些軟件，編程語言對數據進行修飾，如去掉極值、填補缺值等進行可靠性分析。

統計數據的部門要利用好環境工程研究生評教這個平臺，數據要及時得到反饋。當通過評教系統得到數據后，先通過SPSS 進行簡單的分析。然后再進行相關性分析，尋找各個因素之間的相關性。最后利用分詞工具、數據庫對問卷中文本框中的內容進行情感分析。然后得到基于數據挖掘和情感分析的環境工程研究生的評教結果。導師從中得到實質性建議，適當采用一些適合環境工程研究生教學的方式方法，同時環境工程研究生自身也應該好好學習。希望通過環境工程研究生評教該平臺，環境工程研究生能獲得更多的專業知識，同時動手能力也有所提高。總的來說，數據挖掘、情感分析在輔助教師和學生時，也在研究生評教質量方面起到重要作用。隨著時代的進步，環境工程研究生的培養不能一成不變，同時研究生評教及其結果分析也要與時俱進。只有采用科學的評教方式才能得出準確、可信的評教結果，才能真正地保證研究生評教的質量。本評教為環境工程研究生整個評教系統及研究生的培養提供寶貴建議，更加客觀、科學和有效，在研究生教學過程中發揮重要作用。