任務(wù)

全國學生調(diào)查（NSS）是一項年度調(diào)查，該調(diào)查收集了本科生對所學課程的看法和經(jīng)驗。它被廣泛認為是對英國高等教育的生活質(zhì)量進行描繪的權(quán)威且極具影響力的調(diào)查。

在蘭開斯特大學，與許多其他機構(gòu)一樣，迄今為止，還沒有對所進行調(diào)查的定性要素進行系統(tǒng)的分析。但是NSS對蘭開斯特大學非常重要，因為所獲得的分數(shù)會對大學的當前地位產(chǎn)生巨大影響。并且蘭開斯特大學在2016年獲得了出色的NSS評分（84.3％積極評分）之后，在教學卓越框架（TEF）中獲得金獎。最近，蘭卡斯特還被《泰晤士報》和《星期日泰晤士報》評為2018年度優(yōu)秀大學指南。

而本文就是挑戰(zhàn)在于從收集的數(shù)據(jù)中獲得更好，更深刻的理解，以改善學生在蘭卡斯特的生活和學習體驗。蘭開斯特大學健康與醫(yī)學學院的學習技術(shù)專家Steve Wright博士將此作為試點項目進行了研究。

為任務(wù)找到合適的工具

NSS試點項目的目的是參與各種機構(gòu)活動，為大學的TEF提交和評估做準備。

第一階段比較了三種可能用于定性分析的工具：QDA Miner和WordStat；NVivo；運行的Leximancer。

選擇NVivo是因為：

• 界面更容易理解
• 該機構(gòu)熟悉NVivo，并擁有許多熟練的用戶
• WordStat和QDA Miner功能強大，但非常復(fù)雜
• 其他人的輸出沒有NVivo的交互性

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NVivo可視化顯示數(shù)據(jù)的能力也是選擇過程中的重要因素。 “在NVivo中，可視化使您能夠瀏覽數(shù)據(jù)，使其成為用于分析和表示的非常強大的工具，” Steve說。他沒有在報告中添加條形圖，而是直接從NVivo內(nèi)部進行呈現(xiàn)。他說：“將其用作交互式演示的功能使其強大，例如，能夠單擊直方圖中的列并獲取基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。”

測試情緒和主題的自動化

蘭卡斯特大學在整個機構(gòu)內(nèi)共收到8000份NSS評論，共需分析25,000個單詞。

NSS要求學生完成三項開放性意見：

• 好評
• 負面評論
• 關(guān)于機構(gòu)的評論

史蒂夫（Steve）對可以從數(shù)據(jù)中收集到哪些見解很感興趣，特別是如果他們使用可以復(fù)制的系統(tǒng)方法的話。該方法將提取關(guān)鍵主題，將這些關(guān)鍵主題分組，然后探究與這些主題相關(guān)的情緒。有這樣的想法是，由于情感存在于NSS結(jié)構(gòu)中（要求給出肯定和否定的評論），因此可以對照這些數(shù)據(jù)檢查NVivo情感分析（否定/肯定）的準確性，然后從中推斷出或使用它可以作為您對NVivo對其他數(shù)據(jù)集進行自動情感標記的一個示例。

“我們有大量的文本，但是大多數(shù)情況是，我們不進行分析就共享文本，只有部門中關(guān)鍵人員的基本結(jié)構(gòu)才能閱讀。當他們收到三到四頁的評論時，最容易發(fā)生的事情就是閱讀前幾頁并在腦海中構(gòu)造一個敘述，并立即獲得信息。”史蒂夫說。

“ NVivo Plus工具確實對此非常有用。我能夠獲取這些結(jié)構(gòu)化程度最低的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)僅提供了與之相關(guān)的部門和評論的類型，然后提取主題并與情感進行交叉引用，并提供摘要。”

使用NVivo的好處

該分析受到了好評，且收到了一個重要的回應(yīng)，稱他的分析沒有比以前的統(tǒng)計分析更進一步。史蒂夫認為事實并非如此。 “統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，學生們在這里普遍感到開心。他們喜歡某些東西，但定量統(tǒng)計顯示的特定領(lǐng)域較低，但是統(tǒng)計學沒有做的是，他們真正了解過程，經(jīng)驗，從而為較低的分數(shù)提供了信息。”

“定性分析允許您做的是，將這些主題拆開并分解，以查看為什么某些部門的分數(shù)更高-以確定良好做法，例如，給出了一些較低的分數(shù)以告知干預(yù)措施和發(fā)展的特定原因。”史蒂夫說。

NVivo的情緒分析功能在數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮了重要作用，特別是考慮到為NSS收集調(diào)查數(shù)據(jù)的方式。

“由于NSS的結(jié)構(gòu)，正面評論和負面評論，我們能夠通過NVivo的情緒分析將其交叉列出，并獲得一種內(nèi)置的準確性檢查，” Steve說。 “而且效率非常高。它傾向于通過加法而不是遺漏來計算以至于弄錯事情。也就是說，當它只是正面時，它將同時將正面和負面歸為一類。典型的例子是“我有很多個人問題，部門太棒了。”這是一個積極的評論，但是，由于其中包含“問題”一詞，因此也會自動歸為負面。

絕大多數(shù)情況下，NVivo都能正確地對其進行分類，我們知道會有一些錯誤的匹配項，但它們是少數(shù)，并且考慮到能夠使我們使用它們的數(shù)據(jù)量，可以這個軟件適合的工具。”他說。 “此外，當我們將這種方法應(yīng)用于沒有這種結(jié)構(gòu)的其他學生反饋和評論數(shù)據(jù)時，這也為我們提供了信心分析的基線。”

與共享靜態(tài)報告相反，能夠與熟悉NVivo的其他人員在整個大學共享該項目是對未來的期望。員工可以直接研究該項目并自己發(fā)現(xiàn)見解。

未來的工作

大學計劃在明年重復(fù)分析，并以該框架為基礎(chǔ)。

從那些看到它的人那里，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了一些真正的興趣。“我認為真正的潛力在于學生或員工調(diào)查。大多數(shù)組織都有員工調(diào)查，他們要求提供廣泛的定性意見，但是通常不對其進行任何系統(tǒng)的分析。”史蒂夫說。

該項目的重點是開發(fā)一種方法，NVivo協(xié)助更好地分析了這些數(shù)據(jù)。問題是：

• 我們?nèi)绾尾拍軐?其開發(fā)為一種好方法，不僅適用于本項目，還可以著眼于其他數(shù)據(jù)集來改善我們的機構(gòu)數(shù)據(jù)分析？
• 機構(gòu)如何才能實際使用本質(zhì)上與我們的學生“客戶”有關(guān)的數(shù)據(jù)并改善學生體驗？

他還建議，對于商業(yè)和公共部門組織來說，這是一個巨大的機會，他們需要使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集來分析客戶體驗，并且有很大的潛力進一步開發(fā)類似此處介紹的方法。

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