使用 BERT 进行团队协作维度分类

团队协作是学生必备的一项能力，但往往未能得到充分评估。为了提供对学生团队协作的形成性评估，我们开发了一种自动化的自然语言处理方法，以识别学生在线团队聊天中的团队协作维度。自然语言处理和人工智能领域的发展催生了先进的深度迁移学习方法，即 Transformer 的双向编码器表示（BERT）模型，该模型能够更深入地理解文本的上下文。尽管先前的工作使用传统机器学习算法将聊天消息自动分类到不同的团队协作维度，但我们的研究结果表明，基于预训练语言模型 BERT 的分类器提供了更好的分类性能，并且在各种团队聊天上下文和团队成员人口统计特征的语言使用方面具有很大的泛化潜力。该模型将有助于增强用于团队协作评估和反馈的学习分析工具。