疫情下的中国在线教育——数说故事携手澳门大学发表顶级国际期刊论文

发布时间:2022-03-15作者:Datastory


近日,由澳门大学教育学院周明明教授发起,与数说故事数据智能中心牟昊总监联合撰写的学术论文——《新冠肺炎对中国公众对在线教育行业看法的影响分析报告》在教育技术顶级国际期刊发布。





澳门大学教育学院旨在培养高素质的教师和教育管理人员,加强与本地和国际教育机构在教师培训和学术交流方面的合作,促进大湾区、中国乃至世界的教育科研。

澳门大学教育研究中心长期致力于推动关于教学和学习的学术科研工作,教师职业发展的知识传播和学术研究。近些年,凭借优秀的学术合作传统,教育研究中心鼓励跨学科研究,建立与澳门,大中华地区以及国际范围的学术和科技产业合作联系,着力发展具有创新性与学术前瞻性的学术研究。



基于数说故事所提供的社媒数据及算法模型,周明明教授在研究中对比分析了疫情前中后期公众对于在线教育的舆论变化,此次研究中所采用的这种创新型研究方式,打破了传统研究中的局限,通过大规模洞察社媒平台上用户的真实发声,可以为改善在线教育的体验提供更有益的建议。




相较于常见的分析在线教育的研究,本次研究通过分析海量数据集,使得全面的公众意见分析成为可能。其次,本次研究的时间周期覆盖疫情前、中、后期三个阶段,对整个疫情期间的影响有着全面的覆盖。并且通过对数据细分维度的挖掘,我们发现,性别的差异会显著影响个体对在校教育的接受程度。


本研究结合了自然语言处理的深度学习技术,综合利用了先进的情感分析技术以及主体模型挖掘方案。使得公众意见的探查变得更加容易解读也更加精确。本文采用预训练模型(Bert family)LDA主题提取模型,在全量数据进行进行情感以及主题提取。


BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型,该模型在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩: 全部两个衡量指标上全面超越人类,并且在11种不同NLP测试中创出SOTA表现,包括将GLUE基准推高至80.4% (绝对改进7.6%),MultiNLI准确度达到86.7% (绝对改进5.6%),成为NLP发展史上的里程碑式的模型成就。


数说故事在自身的海量数据中,对原始预训练模型进行大规模增量训练,保证模型效果在特有社媒类数据源的效果。并且综合利用,各种技术(如:对抗训练、对比学习)对下游场景模型进行训练使得模型持续保持在行业领先的通用能力梯队。




疫情爆发时期,微博上关于“在线教育”的声量猛增,并在2020年3月达到峰值430,566条,2020年5月开始,声量逐渐回归至正常水平水平。从发声群体看,发现讨论在线教育的微博主要来自女性用户。而在疫情爆发之前,并未产生这样显著的差异。


分析发现,女性更容易受到教育模式转变的影响。女生更倾向于课堂的交流以及互动,在线教育模式下,互动的降低,对女性能否接受同等质量的教育,对政策制定这提出了更高的要求。




疫情中,公众对在线教育的负面程度飙升,显著的高于正面和中性的总和。研究发现,当人们被迫接受教育形式的转变时,对事物的接受程度会显著下降。


进一步对发声内容研究,发现疫情前,大家更多的关注在线教育的比如网络速度,可靠度,用户体验。疫情爆发后,大家变为关注在线教育本身的课程安排,课堂交流互动是否顺畅,是否有各种技术支持等话题。疫情平稳后,人们的关注点更多的迁移到社会政策的决定对个体的影响等相关话题。


除此之外,也发现“困倦”和“焦虑”是出现在内容分析中的关键词,在线上教育的特殊场景下,由于缺少约束,在线学习者需要保持高度自律才能在漫长的“盯着屏幕”的过程中完成学习,然而学习效果的差异仍较大。这是教育者需要考虑的。



过往,数说故事也曾与香港城市大学、暨南大学、粤港澳大湾区数字经济研究院(IDEA)、创新工场-澜舟科技等国际顶尖机构和国内外高校,在人工智能领域展开深度合作,赋能商业应用智能化。

此次与澳门大学联合发布学术论文,标志着数说故事与大湾区高校的紧密合作又上了一个新的台阶,数说故事将在未来持续发力,以前沿科技技术赋能更多高校的跨学科创新研究


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