Phân loại mức độ hài lòng giảng viên của sinh viên Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh thông qua các bình luận tự do trong bảng đánh giá

Abstract

Ý kiến cá nhân của mỗi học viên trong bảng đánh giá chất lượng giảng dạy sau khi kết thúc môn học là nguồn thông tin có giá trị và vô cùng hữu ích, giúp cho nhà trường có cơ sở đánh giá người dạy, hoạt động đào tạo, cũng như các yếu tố khác liên quan đến môn học. Tuy nhiên, việc khai thác chỉ đang dừng lại ở nội dung đánh giá có thang điểm định sẵn mà phớt lờ một nguồn ý kiến cực kỳ quan trọng từ nhận xét của học viên. Đúng nhưng chưa đủ, đây là một điểm còn thiếu sót vì phần lớn các mục đánh giá tự do mang ý nghĩa trải nghiệm cá nhân và chủ quan của người học, nó sẽ đóng góp rất lớn vào việc củng cố nâng cao chất lượng môn học hay chất lượng giảng dạy, nâng cao tính cạnh tranh trong thời đại Học viên được xem là trọng tâm của hệ thống giáo dục. Trong nghiên cứu này chúng tôi đề xuất phương pháp nghiên cứu phân tích thể hiện tiến trình xây dựng, phát triển và đánh giá bộ dữ liệu cảm xúc từ bình luận của học viên về giảng viên trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh dựa trên các phương pháp máy học cơ bản và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bước đầu phân loại bình luận thành các nhóm quan điểm tích cực, trung tính hoặc tiêu cực dựa trên bộ từ điển chứa các từ, cụm từ ngôn ngữ tiếng Việt trong ngành Giáo dục, nghiên cứu sử dụng các kỹ thuật trích xuất khía cạnh đặc trưng để gắn nhãn từ loại và cuối cùng là tiến hành thực nghiệm, đánh giá trên các mô hình đề xuất truyền thống như Naïve Bayes, Decision tree, đồng thời đề xuất áp dụng một trong những kỹ thuật phân tích văn bản mới nhất như LSTM, nhằm so sánh và chỉ ra những điểm mạnh, điểm yếu của các mô hình trên đối với bài toán phân loại cảm xúc dạng này, từ đó đưa ra mô hình nghiên cứu tối ưu nhất. Cuối cùng, nghiên cứu sẽ chỉ ra những hướng phát triển bộ dữ liệu để những nhà nghiên cứu sau có thể sử dụng và phát triển những chuyên đề tương tự trong tương lai.