随着教育信息化不断深化发展,网络学习已经成为一种被广泛认可的学习方式。网络学习空间的建设与应用也受到了国家各级教育部门和教育研究者的重视。在一系列国家政策的推动下,网络学习空间如雨后春笋不断涌现。在网络学习空间中,在线讨论、学习计划、教学反思等以文本为主要形式的非结构化数据大量积累,其中蕴涵了丰富的学习过程信息。由于文本处理的复杂性,教学领域中的文本数据研究发展一直受限于人工编码的时效及范围。如何打破限制,高效挖掘文本数据的内涵信息、结构及规律,以及拓展到更大量级的数据集研究,对于网络学习空间的发展与应用具有良好的研究价值和现实意义。针对该问题,本论文以网络学习空间中学习者产生的在线讨论数据为研究对象,研制了在线讨论的自动化语义分析工具,用于快速挖掘讨论中蕴涵的学习过程信息,提高分析效率,缓解人工分析中存在的人力和时间成本耗费大、拓展大量级数据分析难等问题。具体的研究内容包括:(1)在线讨论语义分析方法研究。从在线讨论数据的语义特征出发,结合短文本分类技术,提出在线讨论语义分析的一般模型,通过计算机的高速运算实现在线分析流程自动化。(2)在线讨论语义分析工具的设计与实现。在一般模型的基础上,结合实际功能需求分析,将工具结构划分为数据预处理、构造分类器等九个主要模块,并根据详细设计,基于Bottle框架创建了一个Python Web项目,完成在线讨论自动化语义分析基本功能的实现。(3)在线讨论语义分析工具的应用研究。选择某师范类院校公共选修课《现代教育技术》的在线讨论数据,基于工具开展数据分析研究,在验证工具的可操作性与有效性的同时,也基于实验分析结果对课堂教学和工具改进提出了意见与建议。受限于各方面条件限制,本论文仍存在许多不足之处,但通过网络学习空间在线讨论语义分析工具的实现与应用,验证了短文本分类技术在文本分析研究中应用的可行性、有效性以及便利性,期望能为后续研究提供一定的借鉴和参考。