《表1 凝冰预测数据：国外情感分析教育应用的进展与启示》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《国外情感分析教育应用的进展与启示》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

本研究采用内容分析法，来梳理、分析情感分析教育应用的相关文献。首先，本研究在Web of Science、IEEE Explore、Science Direct、Springer、ACM数据库中，以“sentiment analysis in education”为主题词对相关文献进行系统检索，检索时间设为2010年1月1日～2020年3月1日。初次检索返回652篇论文，排除重复文献后本研究按以下标准进行筛选：（1）文献需为同行评审的期刊论文，而排除会议论文、海报等；（2）文献中需采用文本情感分析技术，而排除人工统计与分析的论文；（3）文献必须符合情感分析主题且与教育领域相关；（4）论文语言必须为英文。经筛选，本研究得到的论文有51篇。与此同时，本研究采用“滚雪球”方法对已获取文献的参考文献进行二次检索，由此获得11篇论文。最终，共有62篇论文被纳入分析样本。接着，本研究借鉴Fang等[5]和沈霞娟等[6]的研究成果，从应用主题、研究情境（如研究对象、数据来源）和分析方法三个维度（含4个二级类目）设计了内容分析编码体系，如表1所示。随后，本研究对样本数据依据二级类目进行统计分析，62份样本共进行了248次评判。为保证内容分析的信度，编码过程由受过培训的两位研究人员独立完成。根据内容分析信度公式[7]，本研究计算出平均相互同意度K为0.82，表明编码者之间的一致性较高。对于存在分歧的结果，由两位研究人员通过讨论共同确定，最终获得内容分析的编码结果。