國(guó)家中小學(xué)智慧教育平臺(tái)用戶體驗(yàn)研究

摘要：國(guó)家中小學(xué)智慧教育平臺(tái)是推進(jìn)基礎(chǔ)教育高質(zhì)量發(fā)展的重要抓手，對(duì)于落實(shí)“雙減”工作、實(shí)施國(guó)家教育數(shù)字化戰(zhàn)略行動(dòng)、建設(shè)教育強(qiáng)國(guó)具有重要意義。文章以2022年3月1日至2024年3月31日期間國(guó)內(nèi)主流應(yīng)用商店中“智慧中小學(xué)”APP的用戶評(píng)論語(yǔ)料為數(shù)據(jù)源，采用主題挖掘和情感分析技術(shù)，重點(diǎn)分析了國(guó)家中小學(xué)智慧教育平臺(tái)的用戶評(píng)論量趨勢(shì)、關(guān)注話題和情感態(tài)度。研究發(fā)現(xiàn)，平臺(tái)在推廣應(yīng)用過(guò)程中主要存在資源建設(shè)任重道遠(yuǎn)、功能性服務(wù)亟待提升、用戶情緒比較消極等問(wèn)題?；诖?，文章從豐富平臺(tái)資源、完善建設(shè)體系，優(yōu)化軟件交互、提高運(yùn)維服務(wù)，加強(qiáng)培訓(xùn)宣傳、增強(qiáng)用戶粘性等方面提出建議，以期賦能?chē)?guó)家中小學(xué)智慧教育平臺(tái)的迭代升級(jí)和推廣應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：國(guó)家中小學(xué)智慧教育平臺(tái)；用戶體驗(yàn)；主題挖掘；情感分析

【中圖分類(lèi)號(hào)】G40-057 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【論文編號(hào)】1009—8097（2025）03—0077—09 【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2025.03.008

引言

黨的二十大對(duì)推進(jìn)教育數(shù)字化作出重要戰(zhàn)略部署，明確提出“推進(jìn)教育數(shù)字化，建設(shè)全民終身學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)型社會(huì)、學(xué)習(xí)型大國(guó)”。2022年以來(lái)，教育部把教育數(shù)字化作為教育現(xiàn)代化的重要內(nèi)容，縱深推進(jìn)國(guó)家教育數(shù)字化戰(zhàn)略行動(dòng)。教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)要素是數(shù)據(jù)，易用、可用、好用的數(shù)字教學(xué)平臺(tái)和工具為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的教育轉(zhuǎn)型提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。“國(guó)家中小學(xué)智慧教育平臺(tái)”（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“國(guó)家平臺(tái)”）于2022年3月28日正式上線。同年4月30日，國(guó)家平臺(tái)移動(dòng)端“智慧中小學(xué)”APP上線，為用戶提供了更加便捷的個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù)。截止到2024年5月，平臺(tái)頁(yè)面總瀏覽量已達(dá)405.4億次^[1]，為構(gòu)建學(xué)習(xí)型社會(huì)、促進(jìn)個(gè)性化學(xué)習(xí)和終身學(xué)習(xí)提供了有力支撐。隨著國(guó)家平臺(tái)應(yīng)用不斷普及，與之相關(guān)的學(xué)術(shù)研究也蓬勃發(fā)展。當(dāng)前，研究焦點(diǎn)涵蓋了教育賦能的潛力、實(shí)踐應(yīng)用的多樣性以及應(yīng)用效果的評(píng)價(jià)，但從用戶體驗(yàn)的角度分析平臺(tái)應(yīng)用的實(shí)證研究仍較為匱乏。目前，除了問(wèn)卷調(diào)查和訪談等傳統(tǒng)手段，通過(guò)挖掘用戶評(píng)論語(yǔ)料來(lái)了解用戶對(duì)平臺(tái)的看法，掌握用戶的核心關(guān)注點(diǎn)^[2]，已成為反映用戶使用體驗(yàn)的重要途徑。

作為國(guó)家中小學(xué)智慧教育平臺(tái)的移動(dòng)端，“智慧中小學(xué)”APP是國(guó)家平臺(tái)的重要訪問(wèn)渠道與使用載體。截止到2024年3月，該平臺(tái)在各大手機(jī)應(yīng)用商店的用戶總評(píng)論數(shù)高達(dá)3萬(wàn)多條，這些語(yǔ)料數(shù)據(jù)為研究用戶使用國(guó)家平臺(tái)的真實(shí)體驗(yàn)提供了寶貴資源?；诖?，本研究旨在通過(guò)分析“智慧中小學(xué)”APP的評(píng)論數(shù)據(jù)，洞察用戶在使用體驗(yàn)中的痛點(diǎn)及其對(duì)平臺(tái)的情感態(tài)度變化，從而為平臺(tái)的持續(xù)優(yōu)化提供有力依據(jù)，重在探討以下問(wèn)題：①用戶對(duì)平臺(tái)的情感態(tài)度總體如何？②平臺(tái)的用戶體驗(yàn)聚焦在哪些方面？

一 技術(shù)基礎(chǔ)與相關(guān)研究

在文本主題挖掘研究中，目前應(yīng)用最廣泛的是Blei等^[3]提出的潛在狄利克雷分配主題模型（Latent Dirichlet Allocation，LDA）。該模型基于三層貝葉斯結(jié)構(gòu)，包括文本層、主題層和單詞層，通過(guò)非監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式從大量文檔集中發(fā)現(xiàn)隱藏的主題信息。盡管LDA主題模型在文本主題挖掘中得到廣泛應(yīng)用，但在處理短文本時(shí)，由于文本長(zhǎng)度有限，主題之間的聯(lián)系比較模糊，導(dǎo)致單詞的共現(xiàn)模式在每個(gè)文檔中相對(duì)稀疏，從而增加了LDA模型在短文本中準(zhǔn)確識(shí)別潛在主題的難度^[4]。為此，Yan等^[5]在LDA的基礎(chǔ)上提出了雙詞對(duì)主題模型（Biterm Topic Model，BTM）。與傳統(tǒng)主題模型不同，BTM通過(guò)直接建模整個(gè)語(yǔ)料庫(kù)中的詞對(duì)（Biterm），來(lái)挖掘短文本中的主題^[6]。BTM模型假設(shè)每個(gè)文檔都由多個(gè)主題構(gòu)成，每個(gè)主題由多個(gè)詞對(duì)組成。通過(guò)建模詞對(duì)之間的關(guān)系，BTM模型能夠更準(zhǔn)確地捕捉詞對(duì)之間的相互作用，從而提高主題建模的效果。與傳統(tǒng)的主題模型（如LDA）相比，BTM模型在處理短文本時(shí)具有更好的性能。

在文本情感分析領(lǐng)域，SnowNLP是一個(gè)基于Python的中文自然語(yǔ)言處理（NLP）庫(kù)，提供了豐富的情感分析功能。該功能可以判斷文本的情感傾向，如正面、負(fù)面或中性，適用于分析用戶評(píng)論、微博等文本數(shù)據(jù)。SnowNLP通?；诖罅康臉?biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，能夠識(shí)別文本中的情感詞匯、短語(yǔ)和表達(dá)方式，并綜合這些信息推斷文本的整體情感傾向。此外，SnowNLP支持用戶使用自定義語(yǔ)料進(jìn)行模型訓(xùn)練，以提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。

近年來(lái)，研究者借助文本挖掘、情感分析等技術(shù)開(kāi)展教育教學(xué)研究。例如，劉天麗等^[7]結(jié)合LDA主題模型、情感分析等方法，對(duì)開(kāi)放社區(qū)中有關(guān)“ChatGPT+教育”主題的評(píng)論內(nèi)容進(jìn)行文本分析，揭示了社會(huì)公眾對(duì)這一主題的普遍看法和不同觀點(diǎn)。王曦等^[8]運(yùn)用BTM模型對(duì)研究生招生考試復(fù)試期間的網(wǎng)絡(luò)話題討論文本進(jìn)行主題挖掘，分析了公眾關(guān)注點(diǎn)的變化，為網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)提供依據(jù)。周德清等^[9]利用SnowNLP庫(kù)挖掘MOOC課程評(píng)論區(qū)學(xué)習(xí)者的情感態(tài)度，發(fā)現(xiàn)課程中存在的問(wèn)題，進(jìn)而提出改進(jìn)意見(jiàn)。

“智慧中小學(xué)”APP作為國(guó)家平臺(tái)的移動(dòng)端軟件，在各大軟件應(yīng)用商店已生成大量的用戶評(píng)論文本。本研究運(yùn)用SnowNLP訓(xùn)練情感模型，計(jì)算評(píng)論文本中用戶情感態(tài)度的分值，結(jié)合軟件月度評(píng)論量趨勢(shì)，分析用戶情感態(tài)度的演化并嘗試解釋其變化原因；采用BTM主題模型來(lái)實(shí)現(xiàn)評(píng)論文本的主題聚類(lèi)，洞察用戶在使用體驗(yàn)中的痛點(diǎn)，為平臺(tái)優(yōu)化和改進(jìn)提供有力支持。

二 研究過(guò)程及結(jié)果

1 資料來(lái)源與預(yù)處理

本研究數(shù)據(jù)來(lái)源主要是用戶評(píng)論文本數(shù)據(jù)，包括華為、蘋(píng)果、OPPO、VIVO、小米這五大主流手機(jī)軟件應(yīng)用商店中的用戶對(duì)“智慧中小學(xué)”APP軟件的評(píng)論時(shí)間、評(píng)論文本。具體采集時(shí)間選取自2022年3月1日至2024年3月31日期間。為進(jìn)一步保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量，本研究對(duì)采集的33121條用戶評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗降噪，刪除重復(fù)評(píng)論、過(guò)短評(píng)論、與評(píng)價(jià)平臺(tái)無(wú)關(guān)的評(píng)論，最終納入本研究的評(píng)論文本數(shù)據(jù)共計(jì)13290條。之后，對(duì)收集到的文本采用Python語(yǔ)言中的jieba庫(kù)進(jìn)行分詞、去停用詞、設(shè)置自定義詞典等預(yù)處理。

2 用戶評(píng)論量趨勢(shì)分析

本研究通過(guò)匯總、統(tǒng)計(jì)應(yīng)用商店的月評(píng)論量，繪制了“智慧中小學(xué)”APP軟件的月評(píng)論量趨勢(shì)圖，如圖1所示。結(jié)果顯示：2022年3月～6月，評(píng)論數(shù)據(jù)量開(kāi)始緩慢積累；7月、8月，軟件月評(píng)論量呈現(xiàn)顯著上升的趨勢(shì)；9月，軟件月評(píng)論量達(dá)到了峰值；10月～12月，雖然軟件的月評(píng)論量整體呈現(xiàn)下滑趨勢(shì)，但數(shù)據(jù)值與2023年相比仍然相對(duì)較高。進(jìn)入2023年后，軟件的月評(píng)論量明顯減少，但在2023年7、8、12月以及2024年1月又有所提高。

3 情感及趨勢(shì)分析

本研究運(yùn)用SnowNLP庫(kù)計(jì)算情感分值，以分析用戶對(duì)軟件的情感傾向，觀察情感趨勢(shì)。首先，隨機(jī)選取1329條評(píng)論數(shù)據(jù)，其中2/3數(shù)據(jù)作為消極和積極語(yǔ)料庫(kù)，用于訓(xùn)練情感分析模型；剩余則作為測(cè)試數(shù)據(jù)，用于評(píng)估模型的準(zhǔn)確率。當(dāng)設(shè)定情感分值在（0.70， 1）區(qū)間為正向情感、在（0， 0.70）區(qū)間為負(fù)向情感時(shí)，訓(xùn)練出的模型準(zhǔn)確率為0.826，說(shuō)明該情感分析模型具有較高的準(zhǔn)確率，能夠有效地識(shí)別用戶評(píng)論中的情感傾向。接著，使用該模型對(duì)剩余數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出每條數(shù)據(jù)的情感分值，計(jì)算月情感均值，統(tǒng)計(jì)月正負(fù)向評(píng)論數(shù)，并繪制用戶對(duì)平臺(tái)的情感均值趨勢(shì)圖（如圖2所示）和正負(fù)向評(píng)論數(shù)對(duì)比趨勢(shì)圖（如圖3所示）。相關(guān)數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明：從2022年4月初開(kāi)始，情感均值為0.65；2022年6月，情感均值最高為0.68，且正向情感評(píng)論數(shù)量高于負(fù)向，這反映出用戶剛開(kāi)始對(duì)平臺(tái)抱有一定的期待和好感；但是從2022年7月～9月，用戶的情感均值明顯下降；在9月，情感值最低為0.30，正負(fù)向情感數(shù)量差距逐漸拉大；2022年10月～12月，用戶的情感分值逐漸回升；2023年1月～6月，月情感均值維持在0.5左右，并趨于穩(wěn)定，正向情感評(píng)論數(shù)量略高于負(fù)向；2023年11月～2024年3月，月情感均值逐漸下滑，說(shuō)明用戶對(duì)平臺(tái)的情感傾向趨于負(fù)向。

為挖掘?qū)е抡蜇?fù)向情感的可能原因，本研究進(jìn)一步對(duì)正向和負(fù)向情感的文本進(jìn)行劃分，利用微詞云制作詞云圖，總結(jié)并呈現(xiàn)出不同情感傾向下的關(guān)鍵詞匯和主題，形成了正向情感詞云圖（如圖4所示）和負(fù)向情感詞云圖（如圖5所示）。圖4顯示，“老師”“課程”“學(xué)習(xí)”“免費(fèi)的”等詞顯示突出，說(shuō)明用戶對(duì)軟件提供免費(fèi)課程和資源的做法表示認(rèn)可。而圖5顯示，“更新”“沒(méi)有”“登錄”等詞樣較大，說(shuō)明軟件更新、資源版本不全和賬號(hào)登錄等問(wèn)題對(duì)用戶造成了一定的困擾。

4 主題分析

基于預(yù)處理之后獲得的文本數(shù)據(jù)集，本研究使用BTM主題模型自動(dòng)挖掘用戶評(píng)論文本中的話題分布特征和語(yǔ)義內(nèi)容，總結(jié)用戶的體驗(yàn)要點(diǎn)，為軟件平臺(tái)的升級(jí)改進(jìn)提供數(shù)據(jù)支撐。在BTM主題建模的過(guò)程中，本研究采用困惑度來(lái)精準(zhǔn)地確定最佳主題數(shù)K。困惑度作為一種量化評(píng)估手段，能夠有效地反映模型對(duì)文本數(shù)據(jù)的擬合能力。當(dāng)困惑度數(shù)值較低時(shí)，意味著模型對(duì)文本的預(yù)測(cè)效果更佳，主題建模的精確度也更高。經(jīng)過(guò)多次反復(fù)試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)模型中先驗(yàn)參數(shù)α=50/K、β=0.04、K=7時(shí)，實(shí)驗(yàn)效果最優(yōu)，且主題劃分明確，所以選擇主題數(shù)為7。由于單純使用BTM模型對(duì)主題提取結(jié)果的精確解讀存在難度，所以借助微詞云繪制前100個(gè)高頻詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜（如圖6所示）。通過(guò)圖譜中的節(jié)點(diǎn)和連線，可以直觀地看到各關(guān)鍵詞之間存在緊密的聯(lián)系，輔助解釋各主題下特征詞之間的內(nèi)在聯(lián)系和相互關(guān)系。

結(jié)合共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜，分別對(duì)7個(gè)主題下的特征詞進(jìn)行解讀，歸納總結(jié)出主題。根據(jù)詞項(xiàng)結(jié)合文本內(nèi)容對(duì)各個(gè)主體進(jìn)一步歸納，得到三類(lèi)關(guān)注主題，如表1所示。

第一類(lèi)主題“平臺(tái)資源”包括兩個(gè)子主題，分別是教材版本和資源評(píng)價(jià)。子主題1主要反饋了關(guān)于教材版本的問(wèn)題，出現(xiàn)頻率最高的特征詞是“數(shù)學(xué)”，其次是“課程”“英語(yǔ)”“教材”“人教版”等。共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜顯示，“沒(méi)有”與“教材”“數(shù)學(xué)”“英語(yǔ)”等詞匯之間的連線較粗，共現(xiàn)幾率較高，說(shuō)明該主題主要反映用戶對(duì)資源版本需求的不滿，尤其是對(duì)數(shù)學(xué)、英語(yǔ)學(xué)科的需求較大。子主題2主要是用戶對(duì)平臺(tái)資源的評(píng)價(jià)，其中大部分圍繞英語(yǔ)學(xué)科的資源評(píng)價(jià)，以及對(duì)課程老師的評(píng)價(jià)。該主題下出現(xiàn)頻率最高的特征詞是“老師”，其次是“英語(yǔ)課”“重點(diǎn)”“全英文”等詞匯。結(jié)合共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜，可以發(fā)現(xiàn)這些詞匯與“聽(tīng)不懂”“不能”等負(fù)面詞之間有線段連接，得出該主題下更多的是對(duì)資源的負(fù)面評(píng)價(jià)與反饋。

第二類(lèi)主題“平臺(tái)軟件”包括“軟件功能”“軟件更新”“賬號(hào)登錄”。子主題3主要反饋了關(guān)于軟件功能的問(wèn)題，該主題下列首位的高頻詞是“作業(yè)”，其次是“視頻”“投屏”“消息”等，并且在共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜中與“打不開(kāi)”“用不了”等詞匯有線段連接。這表明軟件系統(tǒng)運(yùn)行不穩(wěn)定，容易出現(xiàn)上傳作業(yè)失敗、無(wú)消息提示、視頻播放卡頓、投屏失敗等情況。子主題4主要反饋了關(guān)于軟件更新的問(wèn)題，該主題下列首位的高頻詞是“更新”，“閃退”“問(wèn)題”“顯示”反映的是用戶選擇進(jìn)行更新之后，會(huì)出現(xiàn)軟件系統(tǒng)不穩(wěn)定的問(wèn)題。在共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜中與“差評(píng)”“無(wú)語(yǔ)”等負(fù)面詞匯有粗線段連接，表明用戶對(duì)軟件更新后的穩(wěn)定性和兼容性不滿。子主題5主要反饋了關(guān)于賬號(hào)登錄的問(wèn)題，該主題下列首位的高頻詞是“登錄”，其次是“注冊(cè)”“驗(yàn)證碼”“密碼”。在共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜中與“收不到”“登不上”等詞匯有線段連接，說(shuō)明該主題反映用戶在使用時(shí)賬號(hào)登錄的問(wèn)題，包括沒(méi)有手機(jī)號(hào)注冊(cè)、收不到驗(yàn)證碼、忘記密碼等。

第三類(lèi)主題“用戶反饋”包括“正面評(píng)價(jià)”和“改進(jìn)建議”兩個(gè)子主題。子主題6是用戶對(duì)平臺(tái)的正面評(píng)價(jià)，“免費(fèi)”是該主題的高頻詞，充分展現(xiàn)了用戶對(duì)本軟件這一突出優(yōu)點(diǎn)的認(rèn)可與贊賞。“學(xué)習(xí)”“預(yù)習(xí)”“復(fù)習(xí)”等詞匯說(shuō)明用戶可以使用平臺(tái)上的資源進(jìn)行各個(gè)學(xué)習(xí)階段的活動(dòng)。子主題7提出了對(duì)平臺(tái)的改進(jìn)建議，該主題下高頻詞是“希望”，其次是“完善”“改進(jìn)”等詞匯，結(jié)合共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜分析，與“更新”“登錄”“版本”等詞匯連線較粗，說(shuō)明用戶對(duì)軟件提出的建議集中在優(yōu)化賬號(hào)登錄服務(wù)、補(bǔ)充優(yōu)質(zhì)資源、改進(jìn)版本更新幾個(gè)方面。

三 研究討論

本研究旨在探究國(guó)家平臺(tái)在推廣過(guò)程中用戶的關(guān)注度變化趨勢(shì)，了解用戶在使用平臺(tái)過(guò)程中存在的問(wèn)題及其情感態(tài)度演變與原因。研究結(jié)果表明：

1 資源建設(shè)任重道遠(yuǎn)

國(guó)家平臺(tái)致力于為廣大中小學(xué)生提供豐富、優(yōu)質(zhì)的教育資源，以滿足學(xué)生多樣化、個(gè)性化的學(xué)習(xí)需求，促進(jìn)全面均衡發(fā)展。然而，用戶對(duì)資源的反饋主要集中在資源配置和資源個(gè)性化兩個(gè)方面，凸顯出當(dāng)前平臺(tái)資源供給與用戶需求之間的不平衡。在學(xué)段分配上，平臺(tái)對(duì)小學(xué)階段的資源投入明顯多于初中階段；在學(xué)科分配上，數(shù)學(xué)和英語(yǔ)學(xué)科的資源相對(duì)更為充裕^[10]。研究數(shù)據(jù)顯示，用戶在小學(xué)階段的需求顯著高于初高中階段，且三年級(jí)和六年級(jí)用戶需求較為集中，數(shù)學(xué)和英語(yǔ)學(xué)科的需求也明顯高于其他學(xué)科。盡管平臺(tái)已上傳了教育部發(fā)布的《關(guān)于2023年中小學(xué)教學(xué)用書(shū)目錄》中使用較多的版本，但仍未實(shí)現(xiàn)全覆蓋，資源供給存在缺口。用戶對(duì)平臺(tái)資源的評(píng)價(jià)也存在爭(zhēng)議：一方面，平臺(tái)提供的資源免費(fèi)、學(xué)習(xí)方便、適合預(yù)習(xí)和復(fù)習(xí)等，受到廣大用戶的認(rèn)可和喜愛(ài)；另一方面，由于不同地區(qū)、不同層次學(xué)生的學(xué)習(xí)水平存在差異，面對(duì)同一教學(xué)資源時(shí)，學(xué)習(xí)效果不盡相同，這個(gè)問(wèn)題在英語(yǔ)學(xué)科中尤其明顯。例如，平臺(tái)中優(yōu)質(zhì)的英語(yǔ)課程大多數(shù)采用全英文教學(xué)，視頻中沒(méi)有字幕，這導(dǎo)致英語(yǔ)基礎(chǔ)較低的學(xué)生在聽(tīng)課時(shí)難以跟上教師的思路和步驟，教學(xué)效果不佳。此外，平臺(tái)中資源需求定位尚不明確，缺少有針對(duì)性的資源推送，不能滿足用戶的個(gè)性化需求^[11]。相關(guān)研究指出，智能時(shí)代數(shù)字化學(xué)習(xí)資源的質(zhì)量評(píng)估應(yīng)更加重視用戶體驗(yàn)，尤其是在資源多樣性和個(gè)性化方面，這直接影響了學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和滿意度^[12]。可見(jiàn)，盡管?chē)?guó)家平臺(tái)在資源建設(shè)方面取得了顯著的成績(jī)，但仍需不斷優(yōu)化和完善，以更好地滿足用戶需求。

2 功能性服務(wù)亟待提升

在平臺(tái)應(yīng)用中，用戶反饋的問(wèn)題主要集中在軟件賬號(hào)登錄、日常更新和功能使用三個(gè)方面。首先，賬號(hào)登錄問(wèn)題頻發(fā)，用戶普遍反映存在登錄失敗、無(wú)法使用手機(jī)號(hào)注冊(cè)、驗(yàn)證碼接收困難、忘記密碼等困擾。這些問(wèn)題可能源于身份驗(yàn)證流程設(shè)計(jì)缺陷，或服務(wù)器處理能力不足。其次，軟件更新頻率過(guò)高也是用戶反映的焦點(diǎn)。自2022年4月軟件正式上線至2024年3月，兩年的時(shí)間里一直保持高頻率更新，且在大功能上線時(shí)采取強(qiáng)制更新策略。盡管有研究發(fā)現(xiàn)，用戶對(duì)頻繁更新的APP并不一定產(chǎn)生消極情緒^[13]；但也有研究指出，版本更新可能會(huì)帶來(lái)新的問(wèn)題或未能滿足用戶期待，從而導(dǎo)致用戶的滿意度降低，給APP帶來(lái)負(fù)面影響^[14]。在國(guó)家平臺(tái)的實(shí)際使用過(guò)程中，由于平臺(tái)運(yùn)行的不穩(wěn)定性，軟件運(yùn)行時(shí)卡頓閃退、上傳作業(yè)失敗、消息提示缺失、投屏失敗等問(wèn)題頻發(fā)。這些問(wèn)題不僅反映了平臺(tái)在設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)階段可能存在缺陷，也說(shuō)明平臺(tái)質(zhì)量控制和測(cè)試環(huán)節(jié)薄弱。研究表明，用戶對(duì)教育技術(shù)平臺(tái)的關(guān)注點(diǎn)主要集中在功能穩(wěn)定性和用戶體驗(yàn)上，尤其是在大規(guī)模用戶同時(shí)訪問(wèn)時(shí)，平臺(tái)的響應(yīng)速度和穩(wěn)定性直接影響用戶的使用意愿^[15]。綜上所述，國(guó)家平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)成熟度較低，尚未達(dá)到用戶和教育領(lǐng)域的期望標(biāo)準(zhǔn)。因此，為保障平臺(tái)的長(zhǎng)期發(fā)展，需持續(xù)提升運(yùn)營(yíng)成熟度，優(yōu)化功能服務(wù)，贏得用戶的信任和支持。

3 用戶情緒比較消極

在平臺(tái)上線初期，用戶對(duì)平臺(tái)懷揣著深切的希冀。平臺(tái)中優(yōu)質(zhì)的教育資源和強(qiáng)大的教學(xué)功能，使用戶對(duì)平臺(tái)充滿了期待，希望能夠持續(xù)提供高質(zhì)量的教育服務(wù)，以滿足不斷增長(zhǎng)的教育需求。隨著平臺(tái)的強(qiáng)勢(shì)推廣，用戶基數(shù)逐步攀升，尤其是在2022年9月，國(guó)家平臺(tái)成為了許多學(xué)生和家長(zhǎng)的重要工具，平臺(tái)最初的服務(wù)質(zhì)量卻未能跟上用戶增長(zhǎng)的速度，導(dǎo)致用戶在使用過(guò)程中遇到了諸如資源版本不全、賬號(hào)登錄不上、功能不穩(wěn)定、操作不流暢等問(wèn)題。這些問(wèn)題影響了用戶的使用體驗(yàn)，降低了用戶對(duì)新技術(shù)在教育領(lǐng)域應(yīng)用效果的認(rèn)同度^[16]。2023年以來(lái)，盡管?chē)?guó)家平臺(tái)的資源豐富度和功能服務(wù)有了很大優(yōu)化與完善，而且在恢復(fù)正常教學(xué)活動(dòng)后，平臺(tái)用戶注冊(cè)量也逐漸增多，但用戶活躍度總體仍然不夠^[17]。研究結(jié)果顯示，2023年的軟件用戶評(píng)論數(shù)據(jù)量明顯低于2022年，這一現(xiàn)象在全年的大部分時(shí)間里都表現(xiàn)得尤為突出，僅在寒暑假期間，由于教師寒暑假研修的開(kāi)展和學(xué)生學(xué)習(xí)節(jié)奏的變化，平臺(tái)的評(píng)論量雖有略微起伏，但同時(shí)用戶情感值降低。如何在用戶量上升的同時(shí)轉(zhuǎn)變用戶的消極情緒，加快提高用戶對(duì)新教學(xué)工具的接受度和應(yīng)用速度，是當(dāng)前亟待解決的重要課題。

四 發(fā)展建議

本研究發(fā)現(xiàn)的三個(gè)問(wèn)題聚焦于國(guó)家平臺(tái)的資源建設(shè)、軟件功能服務(wù)和用戶應(yīng)用體驗(yàn)三個(gè)方面，據(jù)此本研究提出以下針對(duì)性建議。鑒于“智慧中小學(xué)”APP是國(guó)家平臺(tái)的核心功能載體，是主要功能和資源的移動(dòng)客戶端，以下建議統(tǒng)一指向國(guó)家中小學(xué)智慧教育平臺(tái)，不再單獨(dú)針對(duì)“智慧中小學(xué)”APP。

1 豐富平臺(tái)資源，完善建設(shè)體系

數(shù)字教育資源建設(shè)應(yīng)該是一個(gè)開(kāi)放、動(dòng)態(tài)的過(guò)程，需要建立完善的資源建設(shè)體系，這就需要：①拓寬資源來(lái)源渠道，構(gòu)建多主體協(xié)同模式。平臺(tái)應(yīng)秉持開(kāi)放合作的理念，積極與各類(lèi)教育機(jī)構(gòu)、知名教師、優(yōu)質(zhì)學(xué)校等建立緊密的合作關(guān)系，鼓勵(lì)電教機(jī)構(gòu)重“優(yōu)質(zhì)”，學(xué)校和企業(yè)重“個(gè)性化”建設(shè)數(shù)字教育資源^[18]，共同打造一個(gè)多主體協(xié)同參與、資源共享、互利共贏的數(shù)字教育資源開(kāi)發(fā)模式。此外，平臺(tái)還可以積極策劃并開(kāi)展基礎(chǔ)教育資源征集活動(dòng)，明確征集主題，設(shè)立一套完善的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，包括現(xiàn)金獎(jiǎng)勵(lì)、榮譽(yù)證書(shū)、平臺(tái)資源優(yōu)先展示權(quán)等，以此充分激發(fā)廣大教師的參與熱情和創(chuàng)作動(dòng)力?；顒?dòng)期間，平臺(tái)還可以定期公布優(yōu)秀作品名單，并邀請(qǐng)專(zhuān)家點(diǎn)評(píng)，為參與者提供寶貴的反饋與建議。②優(yōu)化資源分類(lèi)與標(biāo)注，提升資源匹配度。平臺(tái)應(yīng)定期整理和更新平臺(tái)上的課程資源，對(duì)同一課程的各類(lèi)資源進(jìn)行細(xì)致評(píng)估與分類(lèi)，為每個(gè)資源標(biāo)注明確的難度等級(jí)，如初級(jí)、中級(jí)、高級(jí)等，以此提高資源的顆粒度和精準(zhǔn)度。學(xué)生也可以更加清晰地了解自己的學(xué)習(xí)水平，并據(jù)此選擇適合自己的課程資源進(jìn)行學(xué)習(xí)，有效避免學(xué)生因資源難度不匹配而產(chǎn)生的學(xué)習(xí)挫敗感或無(wú)聊感，滿足不同學(xué)習(xí)能力的學(xué)生需求。③建立資源篩選與淘汰機(jī)制，確保內(nèi)容質(zhì)量。依托用戶的觀看時(shí)長(zhǎng)、互動(dòng)頻率、點(diǎn)贊數(shù)據(jù)等多維度指標(biāo)，精準(zhǔn)鑒別并篩選出高質(zhì)量的教學(xué)資源，保證平臺(tái)內(nèi)容與時(shí)俱進(jìn)，緊密貼合教育教學(xué)的最新動(dòng)態(tài)與需求。最終逐步形成平臺(tái)對(duì)資源開(kāi)發(fā)、入庫(kù)、更新、出庫(kù)的全生命周期管理。

2 優(yōu)化軟件交互，提高運(yùn)維服務(wù)

優(yōu)化平臺(tái)功能服務(wù)是改善用戶體驗(yàn)的重要舉措。針對(duì)當(dāng)前平臺(tái)運(yùn)行不穩(wěn)定、更新頻繁、個(gè)性化服務(wù)不足等問(wèn)題，建議從以下三個(gè)方面進(jìn)行改善：①優(yōu)化服務(wù)器部署，提升系統(tǒng)穩(wěn)定性。國(guó)家平臺(tái)依托云集群服務(wù)器運(yùn)行^[19]，當(dāng)大量用戶同時(shí)訪問(wèn)平臺(tái)時(shí)，服務(wù)器需要處理更多的請(qǐng)求和數(shù)據(jù)，導(dǎo)致響應(yīng)速度變慢，出現(xiàn)卡頓現(xiàn)象。因此，需合理優(yōu)化服務(wù)器部署，選擇高性能、高穩(wěn)定性的云集群服務(wù)器，并對(duì)服務(wù)器進(jìn)行合理的配置與定期維護(hù)，確保其持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行；需依托“邊-云”協(xié)同的教育專(zhuān)網(wǎng)架構(gòu)，將學(xué)校級(jí)邊緣云、區(qū)域云以及國(guó)家級(jí)中心云無(wú)縫集成，構(gòu)建一個(gè)多層次、高可靠性的教育云環(huán)境，實(shí)現(xiàn)教育資源的快速訪問(wèn)與高效共享^[20]。同時(shí)，關(guān)注網(wǎng)絡(luò)帶寬和穩(wěn)定性，采用5G、負(fù)載均衡技術(shù)、實(shí)施網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量策略和網(wǎng)絡(luò)切片等技術(shù)，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)捻槙澈透咝А＂趯徤髟u(píng)估更新策略，降低用戶困擾。平臺(tái)應(yīng)審慎評(píng)估并適當(dāng)減少不必要的軟件更新，合理降低更新頻率，避免頻繁的強(qiáng)制更新策略對(duì)用戶造成使用上的不便與困擾。同時(shí)，為了更精準(zhǔn)地把握用戶需求，提升迭代更新的效率與質(zhì)量，平臺(tái)應(yīng)借助國(guó)家平臺(tái)開(kāi)通用戶體驗(yàn)反饋評(píng)論區(qū)，及時(shí)、全面地收集來(lái)自各類(lèi)用戶的反饋問(wèn)題與建議，形成有價(jià)值的評(píng)論數(shù)據(jù)集合。在此基礎(chǔ)上，平臺(tái)應(yīng)定期整理、分析這些反饋，總結(jié)共性問(wèn)題與改進(jìn)建議，使后續(xù)的迭代更新更加貼近用戶實(shí)際需求，從而優(yōu)化用戶體驗(yàn)。③優(yōu)化平臺(tái)服務(wù)流程，提供個(gè)性化服務(wù)。由于平臺(tái)用戶廣泛，需求差異大，在海量的資源面前，平臺(tái)操作是否便捷決定用戶的使用頻率。這就需要平臺(tái)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)用戶經(jīng)常使用的模塊、資源、檢索信息進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)用戶興趣偏好，為用戶制定個(gè)性化知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)規(guī)?；膫€(gè)性化教育服務(wù)。

3 加強(qiáng)培訓(xùn)宣傳，增強(qiáng)用戶粘性

應(yīng)用是檢驗(yàn)數(shù)字教育成效的試金石，師生和社會(huì)的好評(píng)是衡量數(shù)字教育的最高標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)培訓(xùn)宣傳，引導(dǎo)用戶會(huì)用、易用、用好國(guó)家平臺(tái)，是實(shí)現(xiàn)平臺(tái)的廣泛普及、深化應(yīng)用并充分發(fā)揮其效能的關(guān)鍵路徑，這就需要：①加強(qiáng)教師的培訓(xùn)和支持體系。教師是推動(dòng)平臺(tái)功能與教育教學(xué)深度融合的關(guān)鍵力量，確保教師具備利用平臺(tái)進(jìn)行教學(xué)創(chuàng)新的能力，為師生數(shù)字素養(yǎng)提升及其對(duì)平臺(tái)的了解與應(yīng)用提供保障。例如，2024年，山西省組織專(zhuān)家力量在全省各個(gè)地市開(kāi)展巡回培訓(xùn)，打造針對(duì)國(guó)家平臺(tái)應(yīng)用的“四級(jí)雙線三段”閉環(huán)式培訓(xùn)模式。同時(shí)，還依托地方高校教育技術(shù)師生資源，建立多支省級(jí)專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)，為教師在使用平臺(tái)過(guò)程中遇到的任何問(wèn)題提供及時(shí)、專(zhuān)業(yè)的解答和服務(wù)。此次推廣工作取得了實(shí)質(zhì)性進(jìn)展和突破，截至7月31日，山西省國(guó)家平臺(tái)注冊(cè)用戶、頁(yè)面訪問(wèn)量的全國(guó)排名從第18名上升至15名，受訓(xùn)教師對(duì)平臺(tái)的接受度也有了顯著提升。②加大宣傳力度。平臺(tái)的推廣離不開(kāi)政策的支持，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)平臺(tái)在資源建設(shè)、功能應(yīng)用及創(chuàng)新應(yīng)用案例的全方位、多角度報(bào)道，進(jìn)一步提升平臺(tái)的知名度和影響力，從而吸引更多的師生關(guān)注和參與。例如，當(dāng)前國(guó)家平臺(tái)開(kāi)通了專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)服務(wù)賬號(hào)，支持專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)將應(yīng)用案例、培訓(xùn)動(dòng)態(tài)、應(yīng)用模式進(jìn)行快速分享，起到了很好的宣傳效果。③多方面引導(dǎo)用戶應(yīng)用。在平臺(tái)自身建設(shè)方面，通過(guò)在國(guó)家平臺(tái)上開(kāi)展人工智能前沿探索、家校共育理念實(shí)踐、心理健康知識(shí)普及等領(lǐng)域的直播活動(dòng)，以互動(dòng)問(wèn)答、實(shí)時(shí)演示、專(zhuān)家訪談等形式，吸引廣大用戶積極參與，提升用戶的參與度和體驗(yàn)感。同時(shí)，普及終端設(shè)備的出廠預(yù)裝策略，即在產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程中就設(shè)置好“出廠即安裝”的特定軟件或應(yīng)用程序，確保用戶在首次使用設(shè)備時(shí)就能直接享受到這些預(yù)裝功能或服務(wù)的便利。這些做法都有助于提高用戶對(duì)平臺(tái)的粘性，有效緩解當(dāng)下用戶對(duì)平臺(tái)的不滿和抵觸情緒。

五 不足與展望

本研究仍存在一定的局限性：首先，國(guó)家平臺(tái)提供多種訪問(wèn)方式，包括網(wǎng)頁(yè)版、PC端和移動(dòng)端，本研究只分析了對(duì)移動(dòng)端的評(píng)論數(shù)據(jù)，并未對(duì)其他版本的評(píng)論進(jìn)行收集分析。其次，在主題聚類(lèi)部分，由于機(jī)器學(xué)習(xí)在語(yǔ)義理解方面存在不足，故加入了人工研判，使實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)不可避免地帶有一定的主觀性。最后，由于收集數(shù)據(jù)的信息有限，無(wú)法區(qū)分用戶的身份信息，不能深入了解不同用戶對(duì)平臺(tái)的看法。

展望未來(lái)，國(guó)家平臺(tái)開(kāi)發(fā)匯聚高質(zhì)量、多類(lèi)型、體系化的優(yōu)質(zhì)教育資源，建成不打烊、全天候、“超市化”的公共服務(wù)平臺(tái)，為個(gè)性化學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)、擴(kuò)大優(yōu)質(zhì)教育資源覆蓋面和教育現(xiàn)代化提供有效支撐，這意味著平臺(tái)將在未來(lái)教育領(lǐng)域發(fā)揮不可或缺的戰(zhàn)略作用?；诖耍覀儗⑦M(jìn)一步深化研究：首先，豐富數(shù)據(jù)來(lái)源，廣泛收集用戶對(duì)不同訪問(wèn)方式的評(píng)論數(shù)據(jù)，對(duì)平臺(tái)進(jìn)行全方位的測(cè)評(píng)。其次，在數(shù)據(jù)采集方面，將采用多種研究方法，對(duì)不同用戶的需求進(jìn)行細(xì)分，針對(duì)平臺(tái)不同角色的功能提出有針對(duì)性的建議。最后，優(yōu)化數(shù)據(jù)分析模型，將多種模型結(jié)合使用，提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。

參考文獻(xiàn)

[1]中國(guó)教育報(bào).服務(wù)領(lǐng)域和應(yīng)用規(guī)模不斷擴(kuò)大國(guó)家中小學(xué)智慧教育平臺(tái)瀏覽量超400億次[OL].lt;http：//www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/s5147/202405/t20240521_1131711.htmlgt;

[2]趙宇晴，阮平南，劉曉燕，等.基于在線評(píng)論的用戶滿意度評(píng)價(jià)研究[J].管理評(píng)論，2020，（3）：179-189.

[3]Blei D M， Ng A"Y， Jordan M I. Latent dirichlet alloction[J]. Journal of Machine Learning Research， 2003，3：993-1022.

[4][7]劉天麗，楊現(xiàn)民，李康康，等.社會(huì)公眾如何看待“ChatGPT+教育”？——基于國(guó)內(nèi)主流開(kāi)放社區(qū)的文本分析[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2023，（10）：14-23.

[5]Yan X ，Guo J ，Lan Y ， et al. A biterm topic model for short texts[A]. Proceedings of the 22nd International Conference on World Wide Web （WWW2013）[C]. Brazil： ACM， 2013：13-17.

[6][8]王曦，陳鐸.基于BTM模型的教育輿情熱點(diǎn)主題演化研究——以研究生招生考試為例[J].情報(bào)科學(xué)，2022，（7）：55-60、77.

[9]周德青，楊現(xiàn)民，李新.在線開(kāi)放課程的學(xué)習(xí)者評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)分析框架研究——以“中小學(xué)教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)”在線開(kāi)放課程為例[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2021，（8）：92-101.

[10]顧小清，王欣苗，李世瑾.數(shù)字教育資源發(fā)展水平如何？——基于國(guó)家中小學(xué)智慧教育平臺(tái)資源的證據(jù)回應(yīng)[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2024，（1）：61-73.

[11]黃銘暉，梁斌，張少琪.個(gè)性化視域下在線教育平臺(tái)優(yōu)化策略研究[J].中國(guó)教育技術(shù)裝備，2024，（1）：17-21.

[12]趙慧臣，李琳.智能時(shí)代數(shù)字化學(xué)習(xí)資源質(zhì)量評(píng)估研究——基于用戶體驗(yàn)的視角[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2022，（1）：75-84.

[13]Mcilroy S， Ali N， Hassan A E. Fresh apps： An empirical study of frequently-updated mobile apps in the Google play store[J]. Empirical Software Engineering， 2016，（3）：1346-1370.

[14]Hassan S， Bezemer C P， Hassan A E. Studying bad updates of top free-to-download apps in the Google play store[J]. IEEE Transactions on Software Engineering， 2018，（7）：49-53.

[15]柴少明，賀振海，李作錕.網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答社區(qū)公眾對(duì)AIGC在教育中影響及應(yīng)用的關(guān)注與認(rèn)知研究——LDA主題建模與時(shí)間序列分析[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2024，（10）：42-52.

[16]劉文沛，崔強(qiáng)，楊達(dá).在線軟件生態(tài)系統(tǒng)用戶活躍度的經(jīng)驗(yàn)研究[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2013，（1）：185-189.

[17]劉玉涵.國(guó)家中小學(xué)智慧教育平臺(tái)應(yīng)用影響因素及推廣策略研究[J].教育與裝備研究，2024，（5）：12-19.

[18]柯清超，王朋利，張潔琪.數(shù)字教育資源的供給模式、分類(lèi)框架及發(fā)展對(duì)策[J].電化教育研究，2018，（3）：68-74、81.

[19]柯清超，劉麗麗，鮑婷婷，等.國(guó)家智慧教育平臺(tái)賦能區(qū)域教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的四重機(jī)制[J].中國(guó)電化教育，2023，（3）：30-36.

[20]王娟，張雅君，王沖，等.國(guó)家中小學(xué)智慧教育平臺(tái)應(yīng)用現(xiàn)狀調(diào)研與路徑優(yōu)化——基于全國(guó)30，605名中小學(xué)生的樣本數(shù)據(jù)[J].電化教育研究，2024，（6）：50-56、65.

Research on User Experience Research of National Smart Education Platforms for Primary and Secondary Schools

——Topic Mining and Sentiment Analysis Based on the Review Corpus of “Smart Primary and Secondary School” APP

WANG Cun-You """NAN Hui-Li

（College of Education Science， Shanxi Normal University， Taiyuan， Shanxi， China 030031）

Abstract："The national smart education platform for primary and secondary schools is an important grip for promoting high-quality development of basic education， which is of great significance for the implementation of “double reduction” work， carrying out the national education digitalization strategy action， and building an education power. Taking the user comment corpus of the “Smart Primary and Secondary School” APP in domestic mainstream app stores from March 1， 2022 to March 31， 2024 as the data source， and used topic mining and sentiment analysis techniques to focus on analyzing the trends of user comment volume， concern topics， and sentiment attitudes of the national smart education platform for primary and secondary schools. It was found out that there were mainly problems such as the long and arduous task of resource construction， the urgent need to improve functional services， and the relatively negative users’ emotions in the promotion and application process of the platform. Based on this， the paper put forward suggestions from aspects such as enriching platform resources and improving the construction system， optimizing software interaction and enhancing operation and maintenance services， strengthening training and publicity and increasing user stickiness， with the aim of empowering the iterative upgrade and promotion and application of the national smart education platform for primary and secondary schools.

Keywords："national smart education platform for primary and secondary schools; user experience; topic mining; sentiment analysis

作者簡(jiǎn)介：汪存友，教授，博士，研究方向?yàn)榻逃龜?shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)字教育資源與平臺(tái)，郵箱為c.y.water@163.com。

收稿日期：2024年8月26日

編輯：余弦