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大语言模型驱动的学生评教智能分析法

需求分析

在高等教育质量评估体系中，学生评教作为核心环节，长期承担着反馈教学效果、优化课程设计的重要职能。然而，随着高校扩招规模持续扩大，每学期末累积的评教数据量呈指数级增长，传统人工分析模式已显露出难以调和的结构性矛盾。以一所中等规模本科院校为例，每学期学生评教文本反馈总量普遍突破十万条，教务部门需组织专人耗费近两个月时间进行基础分类与关键词提取，这种低效处理不仅挤占了教学管理资源，更导致分析结果滞后于教学改进周期。更深层次的问题在于，评教文本多以自然语言形式呈现，包含大量情感化、隐喻性表达，例如学生常使用“老师讲得像天书