在后疫情时代，如何让精品在线开放课程的质量得到进一步提升，已经成为研究者探讨的问题。笔者通过python对5门国家精品在线开放课程的评价进行数据分析，完成词云词率和情感极性分析，利用在线开放课程质量评价体系进行课程评价分析。通过分析之后针对现有问题提出建设建议：（1）提升教师团队水平；（2）持续更新教学内容；（3）打造独特性的精品课程。

大数据；精品在线开放课程；数据分析；建议

近年来，大规模在线开放课程（“慕课”）等新型在线开放课程和学习平台在世界范围迅速兴起，拓展了教学时空，增强了教学吸引力，激发了学习者的学习积极性和自主性，扩大了优质教育资源受益面，正在促进教学内容、方法、模式和教学管理体制机制发生变革，给高等教育教育教学改革发展带来新的机遇和挑战^[1]。2017年和2018年，我国共遴选了1291门国家精品在线开放课程^[2]。认定为“国家精品在线开放课程”的课程，自认定结果公布始，应面向高校和社会学习者开放，并提供教学服务不少于5年。中央部门所属高校被认定为“国家精品在线开放课程”的课程，要作为“十三五”期间实施中央高校教育教学改革专项的一部分，由高校予以支持^[3]。所以，在后疫情时代，如何让精品在线开放课程的质量得到进一步提升，已经成为研究者探讨的问题。

当前处在大数据时代，国务院在《促进大数据发展行动纲要》中提出，要探索发挥大数据对变革教育方式、促进教育公平、提升教育质量的支撑作用。在此基础上，本文利用python爬取慕课国家精品在线开放课程的评论进行原始数据分析，根据在线开放课程质量评价指标体系进行划分，针对数据分析出来的在线开放课程的问题，为精品在线开放课程建设提供建议。

（一）数据取样

2017-2018年，爱课程（中国大学MOOC）平台有916门国家精品在线开放课程，占到了1291门课程的70.95%，比其他所有平台课程数量总和的2倍还多。因此本研究将中国大学MOOC（https://www.icourse163.org/）中国家精品在线开放课程的评论作为研究对象。本研究选取同济大学国家精品在线开放课程“高等数学（一）”、大连理工大学国家精品在线开放课程“C语言程序设计”、武汉大学国家精品在线开放课程“毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论”、东北大学国家精品在线开放课程“通用英语（一）”、北京理工大学国家精品在线开放课程“大学计算机”这5门课程。选择样本的原因如下：

1. 同济大学、大连理工大学、武汉大学、东北大学、北京理工大学均为985院校，从资源配置、师资团队、知名度来看，在全国范围内处在领先水平。

2.选取的课程覆盖范围广，评论数量多，评价内容持续更新。选取课程与大学生的基础课程紧密相关，学习者大部分都是大学生，评论内容可信度较高。

（二）数据爬取与清理

本文从上述的5门课程当中利用python爬取最近一次开课的评论进行研究，收集的数据进行人工筛选，保证每一条评论都与课程内容以及对课程或者老师情感倾向相关。例如：“好”“非常棒”“讲的不错”“太差了”或者灌水帖等一些评论过短或者与本课程无关的评论将舍弃。

（三）评论关键词分析

对于清理之后的数据，利用python中的jieba进行评论文本分词，再利用词云绘制工具wordcloud显示出高频词汇进行汇总成词云和词率，更加直观的看到学习者对于不同课程的评价关键词的统计。

（四）评论语句情感极性分析

本文通过第三方百度api接口对五门课程进行情感极性分析，统计学习者对于课程的情感倾向，从而体现该课程是否有满足学习者的学习需求。

（五）基于在线开放课程质量评价体系的课程评价分析

根据王璐等人提出的在线开放课程质量评价体系对课程评论进行统计，了解课程是否能达到评论体系中的要求。

（一）基于词云和词率的课程评价分析

  评论词云图和词率图可以更直观的反馈学习者对于课程的评价，能够让教师了解学习者关注热点，为教师提供教学思路。通过反馈来调整教学设计，不断打磨自己的课程质量。

  图1 同济大学高等数学第7期评论词云图

图2 大连理工大学C语言程序设计第10期评论词云图

  通过图1和图2可以看出，学习者面对该课程时，对教师念PPT和照本宣科的行为表达出不满意。对于教师的口音也表达出不满，对于学习者学习造成一定程度上的影响。学习者在面对学习内容存在听不懂的情况，学习时较为困难。面对学习者的反馈，教师团队应该对多媒体设计和拓展知识方面进行设计，不要局限于课本知识，以此来增加学生学习的积极性。讲课教师要提升普通话的水平，在线开放课程中面对的学生来自五湖四海，教师口音较重会导致学生听课主动性下降。教师团队对课程难度的设计也要适中，面对重点和难点要逐一带领学习者攻破，满足学习者面临难题时的需求。

图3 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论第9次评论十大词率图

图4 通用英语（一）第10期评论十大词率图

图5 大学计算机第13期评论十大词率图

   通过图3、图4和图5可以看出“内容”“丰富”“讲解”“了解”等词率颇高，学习者对于这三门课程较为满意。

（二）基于情感倾向的课程评价分析

          学习者对于老师课程的评价产生了大量的情感文本信息，通过情感分析技术来分析这些情感文本,得出文本的情感倾向性^[4]。体现出学习者对于课程的观点和喜好，有利于教师团队更好打造精品在线开放课程。本文通过百度api接口对五门课程进行情感极性分析，根据属于积极类别的概率进行分类，概率值介于1到0之间，1表示情感极性完全为积极，0表示情感极性完全为消极，概率值大于0.5情感极性为积极，小于0.5情感极性为消极，结果见图6和图7。

图6 课程情感极性语句数量图

图7 属于积极类别的概率分布图

  从图7中可以看出，高等数学（一）情感积极类别的概率低于0.5的消极情绪语句中有一部分高于0.1，可能是学习者对于课程评价既作出肯定的评价，同时也提出对于课程不满意的评价，消极的情绪多于积极情绪，所以在积极类别概率时并没有特别小。其余四门课程积极类别的概率大部分都是高于0.96，学习者情绪偏向于积极较多。教师在关注极度消极评论时也要注意全面性评价，对于课程满意的部分要继续优化和提升，对于不满意的部分要修改和改善。

（三）基于在线开放课程质量评价体系的课程评价分析

本表基于王璐等人提出的在线开放课程质量评价体系构建了基于在线开放课程质量评价体系的课程评价表，对5门课程评论进行统计，结果见表1。

表1 基于在线开放课程质量评价体系的课程评价表

  从表1可以看出，系统特征和视频质量这两个一级指标5门课程都达标。高等数学（一）中未达标最多，当中大部分评论都与教师相关，而影响一门在线开放课程质量的最核心因素是教师^[6]。例如学生评论“完全照着课本念，一点推理解释都无，听这个还不如去看书”，还有“完全就是照着PPT念，口音还很重”等等，都反馈了教师的普通话不标准，讲课时完全对着书本、PPT内容讲课，讲学风格没有深入浅出，没有解决学生的问题。教师的教学内容也没有安排合理，没有拓展新的知识让学生课后思考，学生通过课程的学习没有收获新的知识。而在大学英语（一）中评论“老师的口语发音很不错”“内容丰富，课程节奏适中”和大学计算机中评论“授课方式十分有意思。很喜欢这种听课方式”“课程内容丰富翔实，适合对这门课的全面了解与认识”等都体现讲课教师的重要性，不仅能增加学生的参与感，也能激发学生的学习兴趣和动机。所以讲课教师的选择不能过于重视教师的头衔，要以考察教师的综合素质为主^[6]。

（一）提高教师团队的水平

优秀的课程离不开一支教学团队的打造，从课程设计到视频录制，每一个环节都需要背后团队的合作。特别是出境的主讲教师，要提升自己的综合素质，站在镜头前的教师有自己的讲授风格、教学方式，能够说好普通话，传递正确的知识基础上还能够拓展书本以外的知识，不仅能够让学生上课进行反思，还能让学生举一反三，灵活运用到生活当中。在教师团队中要加入高水平的师资力量，建立一支知识、年龄、学历结构合理的精品课程教师团队^[7]。

（二）持续更新教学内容

知识本就是在不断更新迭代的，教学内容除了要符合课程内容建构的体系，还要将理论与实践结合起来，将已有的知识与创新融合起来，让教学内容保持系统性和引领性。在原有的基础之上，把与之匹配的时代新观点与学习者学习的知识协作在一起。教学内容还要与当前最新的科研成果相交差，让学习者了解相关前沿理论。同时，也要提升课后作业质量，让学习者在学习之后强化巩固知识点。

（三）打造独特性的精品课程

精品课程不仅在质量上要超越其他重复的课程，而且要有自己的独特性。做出来的课程能够成为学习者的不二之选，让学习者不再为选课而烦恼。作为本身已经是国家精品在线开放课程，建设课程过程中要严格要求、精益求精。不能让学习者慕名而来，却败兴而归。成为同类课程中独一无二的选择，才能承担精品在线开放课程的使命和成为榜样。

本文运用python对5门国家精品在线开放课程进行数据分析，完成词云词率和情感极性分析，利用在线开放课程质量评价体系进行课程评价分析。针对现在精品在线开放课程的问题提出相对应的建设建议，包括提升教师团队水平、持续更新教学内容、打造独特性的精品课程。

[1]    教育部. 2015-04-16. 教育部关于加强高等学校在线开放课程建设应用与管理的意见（教高[2015]3号）[EB/OL].http://www.moe.gov.cn/srcsite/A08/s7056/201504/t20150416_189454.html.
[2]    张雷,王军.慕课平台之国家精品在线开放课程数据分析[J].数字教育,2019,5(05):36-41.
[3]    教育部. 2019-01-11. 教育部关于公布2018年国家精品在线开放课程认定结果的通知（教高函〔2019〕1号）[EB/OL].http://www.moe.gov.cn/srcsite/A08/s5664/moe_1623/s3843/201901/t20190121_367540.html.
[4]    张珊,于留宝,胡长军.基于表情图片与情感词的中文微博情感分析[J].计算机科学,2012,39(S3):146-148+176.
[5]    王璐,赵呈领,万力勇.基于扎根理论的在线开放课程质量评价指标体系构建研究——以国家精品资源共享课为例[J].中国远程教育,2017(11):70-76.
[6]    吴林静,刘清堂,毛刚,黄焕,黄景修.大数据视角下的慕课评论语义分析模型及应用研究[J].电化教育研究,2017,38(11):43-48.
[7]    王根顺,孙俊俊.西部高校国家精品课程建设的现状、问题和对策研究[J].中国远程教育,2012(08):83-87.