数据可视化和智能文本分析，有效评价英语教学

快速阅读: 据《Nature.com》最新报道，本研究构建融合数据可视化与智能文本分析的英语教学评价体系，采用BERT、LDA、Word2Vec及集成学习方法，提升教学精准度。实验表明Stacking模型效果显著。

本研究旨在探索并构建一个融合数据可视化分析与智能文本分析技术的英语教学效果评价体系。该研究针对传统英语教学评价方法的局限性，即过度依赖教师主观判断、缺乏实时监控，难以满足个性化教学的需求。在本研究中，运用数据可视化技术将学生的学习数据转化为直观图表，同时利用智能文本分析技术深入分析学生的写作与口语表现，以实现精准的教学决策。

研究方法包括基于双向编码器表示的变换器（BERT）模型进行情感分析，基于潜在狄利克雷分布（LDA）模型进行主题建模，基于Word2Vec模型进行语义分析，以及基于Bagging、XGBoost和Stacking等集成学习方法进行模型优化。实验结果表明，Stacking模型在训练集和测试集中的准确率分别为95.0%和94.3%，显著优于其他单个模型。此外，融合BERT、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）和自注意力机制的优化模型，在情感分析与教学内容分析方面也表现出显著优势。

本研究不仅为教育评价方法的发展提供了新思路，也为实现个性化与精准教学提供了一个强有力的工具。

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