國家中小學智慧教育平臺用戶體驗研究

摘要：國家中小學智慧教育平臺是推進基礎教育高質量發展的重要抓手，對于落實“雙減”工作、實施國家教育數字化戰略行動、建設教育強國具有重要意義。文章以2022年3月1日至2024年3月31日期間國內主流應用商店中“智慧中小學”APP的用戶評論語料為數據源，采用主題挖掘和情感分析技術，重點分析了國家中小學智慧教育平臺的用戶評論量趨勢、關注話題和情感態度。研究發現，平臺在推廣應用過程中主要存在資源建設任重道遠、功能性服務亟待提升、用戶情緒比較消極等問題。基于此，文章從豐富平臺資源、完善建設體系，優化軟件交互、提高運維服務，加強培訓宣傳、增強用戶粘性等方面提出建議，以期賦能國家中小學智慧教育平臺的迭代升級和推廣應用。

關鍵詞：國家中小學智慧教育平臺；用戶體驗；主題挖掘；情感分析

【中圖分類號】G40-057 【文獻標識碼】A 【論文編號】1009—8097（2025）03—0077—09 【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2025.03.008

引言

黨的二十大對推進教育數字化作出重要戰略部署，明確提出“推進教育數字化，建設全民終身學習的學習型社會、學習型大國”。2022年以來，教育部把教育數字化作為教育現代化的重要內容，縱深推進國家教育數字化戰略行動。教育數字化轉型的關鍵驅動要素是數據，易用、可用、好用的數字教學平臺和工具為實現數據驅動的教育轉型提供了堅實基礎。“國家中小學智慧教育平臺”（以下簡稱“國家平臺”）于2022年3月28日正式上線。同年4月30日，國家平臺移動端“智慧中小學”APP上線，為用戶提供了更加便捷的個性化學習服務。截止到2024年5月，平臺頁面總瀏覽量已達405.4億次^[1]，為構建學習型社會、促進個性化學習和終身學習提供了有力支撐。隨著國家平臺應用不斷普及，與之相關的學術研究也蓬勃發展。當前，研究焦點涵蓋了教育賦能的潛力、實踐應用的多樣性以及應用效果的評價，但從用戶體驗的角度分析平臺應用的實證研究仍較為匱乏。目前，除了問卷調查和訪談等傳統手段，通過挖掘用戶評論語料來了解用戶對平臺的看法，掌握用戶的核心關注點^[2]，已成為反映用戶使用體驗的重要途徑。

作為國家中小學智慧教育平臺的移動端，“智慧中小學”APP是國家平臺的重要訪問渠道與使用載體。截止到2024年3月，該平臺在各大手機應用商店的用戶總評論數高達3萬多條，這些語料數據為研究用戶使用國家平臺的真實體驗提供了寶貴資源。基于此，本研究旨在通過分析“智慧中小學”APP的評論數據，洞察用戶在使用體驗中的痛點及其對平臺的情感態度變化，從而為平臺的持續優化提供有力依據，重在探討以下問題：①用戶對平臺的情感態度總體如何？②平臺的用戶體驗聚焦在哪些方面？

一 技術基礎與相關研究

在文本主題挖掘研究中，目前應用最廣泛的是Blei等^[3]提出的潛在狄利克雷分配主題模型（Latent Dirichlet Allocation，LDA）。該模型基于三層貝葉斯結構，包括文本層、主題層和單詞層，通過非監督學習的方式從大量文檔集中發現隱藏的主題信息。盡管LDA主題模型在文本主題挖掘中得到廣泛應用，但在處理短文本時，由于文本長度有限，主題之間的聯系比較模糊，導致單詞的共現模式在每個文檔中相對稀疏，從而增加了LDA模型在短文本中準確識別潛在主題的難度^[4]。為此，Yan等^[5]在LDA的基礎上提出了雙詞對主題模型（Biterm Topic Model，BTM）。與傳統主題模型不同，BTM通過直接建模整個語料庫中的詞對（Biterm），來挖掘短文本中的主題^[6]。BTM模型假設每個文檔都由多個主題構成，每個主題由多個詞對組成。通過建模詞對之間的關系，BTM模型能夠更準確地捕捉詞對之間的相互作用，從而提高主題建模的效果。與傳統的主題模型（如LDA）相比，BTM模型在處理短文本時具有更好的性能。

在文本情感分析領域，SnowNLP是一個基于Python的中文自然語言處理（NLP）庫，提供了豐富的情感分析功能。該功能可以判斷文本的情感傾向，如正面、負面或中性，適用于分析用戶評論、微博等文本數據。SnowNLP通常基于大量的標注數據進行訓練，能夠識別文本中的情感詞匯、短語和表達方式，并綜合這些信息推斷文本的整體情感傾向。此外，SnowNLP支持用戶使用自定義語料進行模型訓練，以提高預測準確率。

近年來，研究者借助文本挖掘、情感分析等技術開展教育教學研究。例如，劉天麗等^[7]結合LDA主題模型、情感分析等方法，對開放社區中有關“ChatGPT+教育”主題的評論內容進行文本分析，揭示了社會公眾對這一主題的普遍看法和不同觀點。王曦等^[8]運用BTM模型對研究生招生考試復試期間的網絡話題討論文本進行主題挖掘，分析了公眾關注點的變化，為網絡輿情預測提供依據。周德清等^[9]利用SnowNLP庫挖掘MOOC課程評論區學習者的情感態度，發現課程中存在的問題，進而提出改進意見。

“智慧中小學”APP作為國家平臺的移動端軟件，在各大軟件應用商店已生成大量的用戶評論文本。本研究運用SnowNLP訓練情感模型，計算評論文本中用戶情感態度的分值，結合軟件月度評論量趨勢，分析用戶情感態度的演化并嘗試解釋其變化原因；采用BTM主題模型來實現評論文本的主題聚類，洞察用戶在使用體驗中的痛點，為平臺優化和改進提供有力支持。

二 研究過程及結果

1 資料來源與預處理

本研究數據來源主要是用戶評論文本數據，包括華為、蘋果、OPPO、VIVO、小米這五大主流手機軟件應用商店中的用戶對“智慧中小學”APP軟件的評論時間、評論文本。具體采集時間選取自2022年3月1日至2024年3月31日期間。為進一步保證數據的質量，本研究對采集的33121條用戶評論數據進行清洗降噪，刪除重復評論、過短評論、與評價平臺無關的評論，最終納入本研究的評論文本數據共計13290條。之后，對收集到的文本采用Python語言中的jieba庫進行分詞、去停用詞、設置自定義詞典等預處理。

2 用戶評論量趨勢分析

本研究通過匯總、統計應用商店的月評論量，繪制了“智慧中小學”APP軟件的月評論量趨勢圖，如圖1所示。結果顯示：2022年3月～6月，評論數據量開始緩慢積累；7月、8月，軟件月評論量呈現顯著上升的趨勢；9月，軟件月評論量達到了峰值；10月～12月，雖然軟件的月評論量整體呈現下滑趨勢，但數據值與2023年相比仍然相對較高。進入2023年后，軟件的月評論量明顯減少，但在2023年7、8、12月以及2024年1月又有所提高。

3 情感及趨勢分析

本研究運用SnowNLP庫計算情感分值，以分析用戶對軟件的情感傾向，觀察情感趨勢。首先，隨機選取1329條評論數據，其中2/3數據作為消極和積極語料庫，用于訓練情感分析模型；剩余則作為測試數據，用于評估模型的準確率。當設定情感分值在（0.70， 1）區間為正向情感、在（0， 0.70）區間為負向情感時，訓練出的模型準確率為0.826，說明該情感分析模型具有較高的準確率，能夠有效地識別用戶評論中的情感傾向。接著，使用該模型對剩余數據進行分析，得出每條數據的情感分值，計算月情感均值，統計月正負向評論數，并繪制用戶對平臺的情感均值趨勢圖（如圖2所示）和正負向評論數對比趨勢圖（如圖3所示）。相關數據分析結果表明：從2022年4月初開始，情感均值為0.65；2022年6月，情感均值最高為0.68，且正向情感評論數量高于負向，這反映出用戶剛開始對平臺抱有一定的期待和好感；但是從2022年7月～9月，用戶的情感均值明顯下降；在9月，情感值最低為0.30，正負向情感數量差距逐漸拉大；2022年10月～12月，用戶的情感分值逐漸回升；2023年1月～6月，月情感均值維持在0.5左右，并趨于穩定，正向情感評論數量略高于負向；2023年11月～2024年3月，月情感均值逐漸下滑，說明用戶對平臺的情感傾向趨于負向。

為挖掘導致正向負向情感的可能原因，本研究進一步對正向和負向情感的文本進行劃分，利用微詞云制作詞云圖，總結并呈現出不同情感傾向下的關鍵詞匯和主題，形成了正向情感詞云圖（如圖4所示）和負向情感詞云圖（如圖5所示）。圖4顯示，“老師”“課程”“學習”“免費的”等詞顯示突出，說明用戶對軟件提供免費課程和資源的做法表示認可。而圖5顯示，“更新”“沒有”“登錄”等詞樣較大，說明軟件更新、資源版本不全和賬號登錄等問題對用戶造成了一定的困擾。

4 主題分析

基于預處理之后獲得的文本數據集，本研究使用BTM主題模型自動挖掘用戶評論文本中的話題分布特征和語義內容，總結用戶的體驗要點，為軟件平臺的升級改進提供數據支撐。在BTM主題建模的過程中，本研究采用困惑度來精準地確定最佳主題數K。困惑度作為一種量化評估手段，能夠有效地反映模型對文本數據的擬合能力。當困惑度數值較低時，意味著模型對文本的預測效果更佳，主題建模的精確度也更高。經過多次反復試驗發現，當模型中先驗參數α=50/K、β=0.04、K=7時，實驗效果最優，且主題劃分明確，所以選擇主題數為7。由于單純使用BTM模型對主題提取結果的精確解讀存在難度，所以借助微詞云繪制前100個高頻詞的共現網絡圖譜（如圖6所示）。通過圖譜中的節點和連線，可以直觀地看到各關鍵詞之間存在緊密的聯系，輔助解釋各主題下特征詞之間的內在聯系和相互關系。

結合共現網絡圖譜，分別對7個主題下的特征詞進行解讀，歸納總結出主題。根據詞項結合文本內容對各個主體進一步歸納，得到三類關注主題，如表1所示。

第一類主題“平臺資源”包括兩個子主題，分別是教材版本和資源評價。子主題1主要反饋了關于教材版本的問題，出現頻率最高的特征詞是“數學”，其次是“課程”“英語”“教材”“人教版”等。共現網絡圖譜顯示，“沒有”與“教材”“數學”“英語”等詞匯之間的連線較粗，共現幾率較高，說明該主題主要反映用戶對資源版本需求的不滿，尤其是對數學、英語學科的需求較大。子主題2主要是用戶對平臺資源的評價，其中大部分圍繞英語學科的資源評價，以及對課程老師的評價。該主題下出現頻率最高的特征詞是“老師”，其次是“英語課”“重點”“全英文”等詞匯。結合共現網絡圖譜，可以發現這些詞匯與“聽不懂”“不能”等負面詞之間有線段連接，得出該主題下更多的是對資源的負面評價與反饋。

第二類主題“平臺軟件”包括“軟件功能”“軟件更新”“賬號登錄”。子主題3主要反饋了關于軟件功能的問題，該主題下列首位的高頻詞是“作業”，其次是“視頻”“投屏”“消息”等，并且在共現網絡圖譜中與“打不開”“用不了”等詞匯有線段連接。這表明軟件系統運行不穩定，容易出現上傳作業失敗、無消息提示、視頻播放卡頓、投屏失敗等情況。子主題4主要反饋了關于軟件更新的問題，該主題下列首位的高頻詞是“更新”，“閃退”“問題”“顯示”反映的是用戶選擇進行更新之后，會出現軟件系統不穩定的問題。在共現網絡圖譜中與“差評”“無語”等負面詞匯有粗線段連接，表明用戶對軟件更新后的穩定性和兼容性不滿。子主題5主要反饋了關于賬號登錄的問題，該主題下列首位的高頻詞是“登錄”，其次是“注冊”“驗證碼”“密碼”。在共現網絡圖譜中與“收不到”“登不上”等詞匯有線段連接，說明該主題反映用戶在使用時賬號登錄的問題，包括沒有手機號注冊、收不到驗證碼、忘記密碼等。

第三類主題“用戶反饋”包括“正面評價”和“改進建議”兩個子主題。子主題6是用戶對平臺的正面評價，“免費”是該主題的高頻詞，充分展現了用戶對本軟件這一突出優點的認可與贊賞。“學習”“預習”“復習”等詞匯說明用戶可以使用平臺上的資源進行各個學習階段的活動。子主題7提出了對平臺的改進建議，該主題下高頻詞是“希望”，其次是“完善”“改進”等詞匯，結合共現網絡圖譜分析，與“更新”“登錄”“版本”等詞匯連線較粗，說明用戶對軟件提出的建議集中在優化賬號登錄服務、補充優質資源、改進版本更新幾個方面。

三 研究討論

本研究旨在探究國家平臺在推廣過程中用戶的關注度變化趨勢，了解用戶在使用平臺過程中存在的問題及其情感態度演變與原因。研究結果表明：

1 資源建設任重道遠

國家平臺致力于為廣大中小學生提供豐富、優質的教育資源，以滿足學生多樣化、個性化的學習需求，促進全面均衡發展。然而，用戶對資源的反饋主要集中在資源配置和資源個性化兩個方面，凸顯出當前平臺資源供給與用戶需求之間的不平衡。在學段分配上，平臺對小學階段的資源投入明顯多于初中階段；在學科分配上，數學和英語學科的資源相對更為充裕^[10]。研究數據顯示，用戶在小學階段的需求顯著高于初高中階段，且三年級和六年級用戶需求較為集中，數學和英語學科的需求也明顯高于其他學科。盡管平臺已上傳了教育部發布的《關于2023年中小學教學用書目錄》中使用較多的版本，但仍未實現全覆蓋，資源供給存在缺口。用戶對平臺資源的評價也存在爭議：一方面，平臺提供的資源免費、學習方便、適合預習和復習等，受到廣大用戶的認可和喜愛；另一方面，由于不同地區、不同層次學生的學習水平存在差異，面對同一教學資源時，學習效果不盡相同，這個問題在英語學科中尤其明顯。例如，平臺中優質的英語課程大多數采用全英文教學，視頻中沒有字幕，這導致英語基礎較低的學生在聽課時難以跟上教師的思路和步驟，教學效果不佳。此外，平臺中資源需求定位尚不明確，缺少有針對性的資源推送，不能滿足用戶的個性化需求^[11]。相關研究指出，智能時代數字化學習資源的質量評估應更加重視用戶體驗，尤其是在資源多樣性和個性化方面，這直接影響了學生的學習效果和滿意度^[12]。可見，盡管國家平臺在資源建設方面取得了顯著的成績，但仍需不斷優化和完善，以更好地滿足用戶需求。

2 功能性服務亟待提升

在平臺應用中，用戶反饋的問題主要集中在軟件賬號登錄、日常更新和功能使用三個方面。首先，賬號登錄問題頻發，用戶普遍反映存在登錄失敗、無法使用手機號注冊、驗證碼接收困難、忘記密碼等困擾。這些問題可能源于身份驗證流程設計缺陷，或服務器處理能力不足。其次，軟件更新頻率過高也是用戶反映的焦點。自2022年4月軟件正式上線至2024年3月，兩年的時間里一直保持高頻率更新，且在大功能上線時采取強制更新策略。盡管有研究發現，用戶對頻繁更新的APP并不一定產生消極情緒^[13]；但也有研究指出，版本更新可能會帶來新的問題或未能滿足用戶期待，從而導致用戶的滿意度降低，給APP帶來負面影響^[14]。在國家平臺的實際使用過程中，由于平臺運行的不穩定性，軟件運行時卡頓閃退、上傳作業失敗、消息提示缺失、投屏失敗等問題頻發。這些問題不僅反映了平臺在設計和開發階段可能存在缺陷，也說明平臺質量控制和測試環節薄弱。研究表明，用戶對教育技術平臺的關注點主要集中在功能穩定性和用戶體驗上，尤其是在大規模用戶同時訪問時，平臺的響應速度和穩定性直接影響用戶的使用意愿^[15]。綜上所述，國家平臺的運營成熟度較低，尚未達到用戶和教育領域的期望標準。因此，為保障平臺的長期發展，需持續提升運營成熟度，優化功能服務，贏得用戶的信任和支持。

3 用戶情緒比較消極

在平臺上線初期，用戶對平臺懷揣著深切的希冀。平臺中優質的教育資源和強大的教學功能，使用戶對平臺充滿了期待，希望能夠持續提供高質量的教育服務，以滿足不斷增長的教育需求。隨著平臺的強勢推廣，用戶基數逐步攀升，尤其是在2022年9月，國家平臺成為了許多學生和家長的重要工具，平臺最初的服務質量卻未能跟上用戶增長的速度，導致用戶在使用過程中遇到了諸如資源版本不全、賬號登錄不上、功能不穩定、操作不流暢等問題。這些問題影響了用戶的使用體驗，降低了用戶對新技術在教育領域應用效果的認同度^[16]。2023年以來，盡管國家平臺的資源豐富度和功能服務有了很大優化與完善，而且在恢復正常教學活動后，平臺用戶注冊量也逐漸增多，但用戶活躍度總體仍然不夠^[17]。研究結果顯示，2023年的軟件用戶評論數據量明顯低于2022年，這一現象在全年的大部分時間里都表現得尤為突出，僅在寒暑假期間，由于教師寒暑假研修的開展和學生學習節奏的變化，平臺的評論量雖有略微起伏，但同時用戶情感值降低。如何在用戶量上升的同時轉變用戶的消極情緒，加快提高用戶對新教學工具的接受度和應用速度，是當前亟待解決的重要課題。

四 發展建議

本研究發現的三個問題聚焦于國家平臺的資源建設、軟件功能服務和用戶應用體驗三個方面，據此本研究提出以下針對性建議。鑒于“智慧中小學”APP是國家平臺的核心功能載體，是主要功能和資源的移動客戶端，以下建議統一指向國家中小學智慧教育平臺，不再單獨針對“智慧中小學”APP。

1 豐富平臺資源，完善建設體系

數字教育資源建設應該是一個開放、動態的過程，需要建立完善的資源建設體系，這就需要：①拓寬資源來源渠道，構建多主體協同模式。平臺應秉持開放合作的理念，積極與各類教育機構、知名教師、優質學校等建立緊密的合作關系，鼓勵電教機構重“優質”，學校和企業重“個性化”建設數字教育資源^[18]，共同打造一個多主體協同參與、資源共享、互利共贏的數字教育資源開發模式。此外，平臺還可以積極策劃并開展基礎教育資源征集活動，明確征集主題，設立一套完善的獎勵機制，包括現金獎勵、榮譽證書、平臺資源優先展示權等，以此充分激發廣大教師的參與熱情和創作動力。活動期間，平臺還可以定期公布優秀作品名單，并邀請專家點評，為參與者提供寶貴的反饋與建議。②優化資源分類與標注，提升資源匹配度。平臺應定期整理和更新平臺上的課程資源，對同一課程的各類資源進行細致評估與分類，為每個資源標注明確的難度等級，如初級、中級、高級等，以此提高資源的顆粒度和精準度。學生也可以更加清晰地了解自己的學習水平，并據此選擇適合自己的課程資源進行學習，有效避免學生因資源難度不匹配而產生的學習挫敗感或無聊感，滿足不同學習能力的學生需求。③建立資源篩選與淘汰機制，確保內容質量。依托用戶的觀看時長、互動頻率、點贊數據等多維度指標，精準鑒別并篩選出高質量的教學資源，保證平臺內容與時俱進，緊密貼合教育教學的最新動態與需求。最終逐步形成平臺對資源開發、入庫、更新、出庫的全生命周期管理。

2 優化軟件交互，提高運維服務

優化平臺功能服務是改善用戶體驗的重要舉措。針對當前平臺運行不穩定、更新頻繁、個性化服務不足等問題，建議從以下三個方面進行改善：①優化服務器部署，提升系統穩定性。國家平臺依托云集群服務器運行^[19]，當大量用戶同時訪問平臺時，服務器需要處理更多的請求和數據，導致響應速度變慢，出現卡頓現象。因此，需合理優化服務器部署，選擇高性能、高穩定性的云集群服務器，并對服務器進行合理的配置與定期維護，確保其持續穩定運行；需依托“邊-云”協同的教育專網架構，將學校級邊緣云、區域云以及國家級中心云無縫集成，構建一個多層次、高可靠性的教育云環境，實現教育資源的快速訪問與高效共享^[20]。同時，關注網絡帶寬和穩定性，采用5G、負載均衡技術、實施網絡服務質量策略和網絡切片等技術，確保數據傳輸的順暢和高效。②審慎評估更新策略，降低用戶困擾。平臺應審慎評估并適當減少不必要的軟件更新，合理降低更新頻率，避免頻繁的強制更新策略對用戶造成使用上的不便與困擾。同時，為了更精準地把握用戶需求，提升迭代更新的效率與質量，平臺應借助國家平臺開通用戶體驗反饋評論區，及時、全面地收集來自各類用戶的反饋問題與建議，形成有價值的評論數據集合。在此基礎上，平臺應定期整理、分析這些反饋，總結共性問題與改進建議，使后續的迭代更新更加貼近用戶實際需求，從而優化用戶體驗。③優化平臺服務流程，提供個性化服務。由于平臺用戶廣泛，需求差異大，在海量的資源面前，平臺操作是否便捷決定用戶的使用頻率。這就需要平臺利用大數據技術，對用戶經常使用的模塊、資源、檢索信息進行數據分析，發現用戶興趣偏好，為用戶制定個性化知識圖譜，實現規模化的個性化教育服務。

3 加強培訓宣傳，增強用戶粘性

應用是檢驗數字教育成效的試金石，師生和社會的好評是衡量數字教育的最高標準。通過培訓宣傳，引導用戶會用、易用、用好國家平臺，是實現平臺的廣泛普及、深化應用并充分發揮其效能的關鍵路徑，這就需要：①加強教師的培訓和支持體系。教師是推動平臺功能與教育教學深度融合的關鍵力量，確保教師具備利用平臺進行教學創新的能力，為師生數字素養提升及其對平臺的了解與應用提供保障。例如，2024年，山西省組織專家力量在全省各個地市開展巡回培訓，打造針對國家平臺應用的“四級雙線三段”閉環式培訓模式。同時，還依托地方高校教育技術師生資源，建立多支省級專家團隊，為教師在使用平臺過程中遇到的任何問題提供及時、專業的解答和服務。此次推廣工作取得了實質性進展和突破，截至7月31日，山西省國家平臺注冊用戶、頁面訪問量的全國排名從第18名上升至15名，受訓教師對平臺的接受度也有了顯著提升。②加大宣傳力度。平臺的推廣離不開政策的支持，應加強對平臺在資源建設、功能應用及創新應用案例的全方位、多角度報道，進一步提升平臺的知名度和影響力，從而吸引更多的師生關注和參與。例如，當前國家平臺開通了專家團隊服務賬號，支持專家團隊將應用案例、培訓動態、應用模式進行快速分享，起到了很好的宣傳效果。③多方面引導用戶應用。在平臺自身建設方面，通過在國家平臺上開展人工智能前沿探索、家校共育理念實踐、心理健康知識普及等領域的直播活動，以互動問答、實時演示、專家訪談等形式，吸引廣大用戶積極參與，提升用戶的參與度和體驗感。同時，普及終端設備的出廠預裝策略，即在產品生產過程中就設置好“出廠即安裝”的特定軟件或應用程序，確保用戶在首次使用設備時就能直接享受到這些預裝功能或服務的便利。這些做法都有助于提高用戶對平臺的粘性，有效緩解當下用戶對平臺的不滿和抵觸情緒。

五 不足與展望

本研究仍存在一定的局限性：首先，國家平臺提供多種訪問方式，包括網頁版、PC端和移動端，本研究只分析了對移動端的評論數據，并未對其他版本的評論進行收集分析。其次，在主題聚類部分，由于機器學習在語義理解方面存在不足，故加入了人工研判，使實驗數據不可避免地帶有一定的主觀性。最后，由于收集數據的信息有限，無法區分用戶的身份信息，不能深入了解不同用戶對平臺的看法。

展望未來，國家平臺開發匯聚高質量、多類型、體系化的優質教育資源，建成不打烊、全天候、“超市化”的公共服務平臺，為個性化學習、終身學習、擴大優質教育資源覆蓋面和教育現代化提供有效支撐，這意味著平臺將在未來教育領域發揮不可或缺的戰略作用。基于此，我們將進一步深化研究：首先，豐富數據來源，廣泛收集用戶對不同訪問方式的評論數據，對平臺進行全方位的測評。其次，在數據采集方面，將采用多種研究方法，對不同用戶的需求進行細分，針對平臺不同角色的功能提出有針對性的建議。最后，優化數據分析模型，將多種模型結合使用，提高數據分析的準確性。

參考文獻

[1]中國教育報.服務領域和應用規模不斷擴大國家中小學智慧教育平臺瀏覽量超400億次[OL].lt;http：//www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/s5147/202405/t20240521_1131711.htmlgt;

[2]趙宇晴，阮平南，劉曉燕，等.基于在線評論的用戶滿意度評價研究[J].管理評論，2020，（3）：179-189.

[3]Blei D M， Ng A"Y， Jordan M I. Latent dirichlet alloction[J]. Journal of Machine Learning Research， 2003，3：993-1022.

[4][7]劉天麗，楊現民，李康康，等.社會公眾如何看待“ChatGPT+教育”？——基于國內主流開放社區的文本分析[J].現代教育技術，2023，（10）：14-23.

[5]Yan X ，Guo J ，Lan Y ， et al. A biterm topic model for short texts[A]. Proceedings of the 22nd International Conference on World Wide Web （WWW2013）[C]. Brazil： ACM， 2013：13-17.

[6][8]王曦，陳鐸.基于BTM模型的教育輿情熱點主題演化研究——以研究生招生考試為例[J].情報科學，2022，（7）：55-60、77.

[9]周德青，楊現民，李新.在線開放課程的學習者評價數據分析框架研究——以“中小學教師數據素養”在線開放課程為例[J].現代教育技術，2021，（8）：92-101.

[10]顧小清，王欣苗，李世瑾.數字教育資源發展水平如何？——基于國家中小學智慧教育平臺資源的證據回應[J].遠程教育雜志，2024，（1）：61-73.

[11]黃銘暉，梁斌，張少琪.個性化視域下在線教育平臺優化策略研究[J].中國教育技術裝備，2024，（1）：17-21.

[12]趙慧臣，李琳.智能時代數字化學習資源質量評估研究——基于用戶體驗的視角[J].現代教育技術，2022，（1）：75-84.

[13]Mcilroy S， Ali N， Hassan A E. Fresh apps： An empirical study of frequently-updated mobile apps in the Google play store[J]. Empirical Software Engineering， 2016，（3）：1346-1370.

[14]Hassan S， Bezemer C P， Hassan A E. Studying bad updates of top free-to-download apps in the Google play store[J]. IEEE Transactions on Software Engineering， 2018，（7）：49-53.

[15]柴少明，賀振海，李作錕.網絡問答社區公眾對AIGC在教育中影響及應用的關注與認知研究——LDA主題建模與時間序列分析[J].現代教育技術，2024，（10）：42-52.

[16]劉文沛，崔強，楊達.在線軟件生態系統用戶活躍度的經驗研究[J].計算機工程與設計，2013，（1）：185-189.

[17]劉玉涵.國家中小學智慧教育平臺應用影響因素及推廣策略研究[J].教育與裝備研究，2024，（5）：12-19.

[18]柯清超，王朋利，張潔琪.數字教育資源的供給模式、分類框架及發展對策[J].電化教育研究，2018，（3）：68-74、81.

[19]柯清超，劉麗麗，鮑婷婷，等.國家智慧教育平臺賦能區域教育數字化轉型的四重機制[J].中國電化教育，2023，（3）：30-36.

[20]王娟，張雅君，王沖，等.國家中小學智慧教育平臺應用現狀調研與路徑優化——基于全國30，605名中小學生的樣本數據[J].電化教育研究，2024，（6）：50-56、65.

Research on User Experience Research of National Smart Education Platforms for Primary and Secondary Schools

——Topic Mining and Sentiment Analysis Based on the Review Corpus of “Smart Primary and Secondary School” APP

WANG Cun-You """NAN Hui-Li

（College of Education Science， Shanxi Normal University， Taiyuan， Shanxi， China 030031）

Abstract："The national smart education platform for primary and secondary schools is an important grip for promoting high-quality development of basic education， which is of great significance for the implementation of “double reduction” work， carrying out the national education digitalization strategy action， and building an education power. Taking the user comment corpus of the “Smart Primary and Secondary School” APP in domestic mainstream app stores from March 1， 2022 to March 31， 2024 as the data source， and used topic mining and sentiment analysis techniques to focus on analyzing the trends of user comment volume， concern topics， and sentiment attitudes of the national smart education platform for primary and secondary schools. It was found out that there were mainly problems such as the long and arduous task of resource construction， the urgent need to improve functional services， and the relatively negative users’ emotions in the promotion and application process of the platform. Based on this， the paper put forward suggestions from aspects such as enriching platform resources and improving the construction system， optimizing software interaction and enhancing operation and maintenance services， strengthening training and publicity and increasing user stickiness， with the aim of empowering the iterative upgrade and promotion and application of the national smart education platform for primary and secondary schools.

Keywords："national smart education platform for primary and secondary schools; user experience; topic mining; sentiment analysis

作者簡介：汪存友，教授，博士，研究方向為教育數字化轉型、數字教育資源與平臺，郵箱為c.y.water@163.com。

收稿日期：2024年8月26日

編輯：余弦