Cutting-edge Technologies for Analyzing Student Feedback to Inform Institutional Decision-making in Higher Education ; Передовые технологии анализа обратной связи от учащихся для принятия институциональных решений в высшем образовании

Συγγραφείς: Бутт, Сабур, Нуньес Даруич, Сандра Деннис, Альварадо-Урибе, Джоанна, Себальос, Гектор

Πηγή: Foresight and STI Governance; Vol 19 No 4 (2025): forthcoming ; Форсайт; Том 19 № 4 (2025): готовится к публикации ; 2500-2597

Θεματικοί όροι: aspect-based sentiment analysis (ABSA), student evaluations of teaching (SET), opinion segmentation, multi-label classification, large language models (LLMs), few-shot chain of thought (CoT), аспектно-ориентированный анализ сентиментов (ABSA), оценки преподавания студентами (SET), сегментация мнений, многометочная классификация, крупные языковые модели (LLMs)

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://foresight-journal.hse.ru/article/view/28047/22873

Διαθεσιμότητα: https://foresight-journal.hse.ru/article/view/28047