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摘要
MOOC课程评价是反馈学习者状态的重要数据来源，通过分析MOOC课程评论不仅能反映学习者情感倾向，还能及时发现教学问题。研究提出结合情感词典和机器学习的情感分析和主题挖掘模型，扩展构建教育领域情感词典，计算评论情感得分构建训练集，基于朴素贝叶斯算法进行情感分析，利用词云和BTM主题挖掘负面评论。结果发现，该模型能准确分析评论文本的情感极性，整体课程评论情感倾向更积极，针对挖掘结果，聚焦教师教学能力、考核评价方式、学习平台建设、课程内容构建、学习资源开发五个方面提出在线课程的优化建议。
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