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确定学习者关于在线课程的差评所涉及的质量因素及质量因素的重要度，对有效引导在线课程的质量迭代及学习者满意度提升具有重要意义。文章运用Python网络爬虫技术从中国大学MOOC（慕课）官网上采集了学习者关于“学术英语”“思想道德与法治”等17门文科课程的学习评论数据，运用百度AI(Artificial Intelligence，人工智能)开放平台的自然语言处理技术对在线评论进行情感极性计算，利用LDA(Latent Dirichlet Allocation，隐含狄利克雷分布)主题模型提取出不同类型课程的差评评论所关注的课程质量因素，并计算出各个课程质量因素的细粒度情感重要度。结果表明，课程讲解、视频质量、教学内容、习题测试为影响学习者差评行为的核心性因素，“平台功能”“时间安排”等6个因素为边缘性因素，由此提出了相应的课程质量提升策略。
Abstract：[1]刘颖，吉久明，李楠，等.学生视角下的MOOC课程教学质量评价体系构建研究：以学术信息素养类MOOC课程为例[J].图书馆杂志，2021,40(2):95-103.
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基本信息:
中图分类号:G434;TP391.1
引用信息:
[1]王锐.差评视角下基于细粒度情感分析的在线课程质量因素研究[J].黑龙江教育(理论与实践),2024,No.1458(04):76-79.
基金信息:
江西省教育科学规划一般课题“基于学习评论及KANO模型的在线课程质量评价研究”（21YB093）
2024-04-03
2024-04-03