基于MOOC的课程讨论文本话题挖掘研究

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为深入挖掘和分析在线课程讨论区中的文本数据,有效识别出参与该课程学习者关注的话题,改进在线课程教学效果,通过对学习者讨论文本进行高频词汇分析,得到词云图,形成对学习者关注内容的整体认识;利用LDA话题模型对学习者的讨论文本数据进行话题挖掘,得到9个热点话题。实验结果表明,学习者在线讨论关注话题主要涉及Python语言编程基础知识、课程证书、作业测试、开发环境配置以及第三方库的安装等。利用LDA模型可以从大量课程讨论文本数据中有效识别出学习者关注话题,进而改进在线课程。
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