Abstract
The article describes a student research project on predicting the class of a post on a social network based on its textual content. The features of the project are discussed as an integral part of the trajectory of teaching data analysis methods, including text analysis methods and tools that are often not included in machine learning courses. The formulation of the problem, the stages of its solution, the sequence of considering new methods as a way for solving students’ problems, as well as the used tool of the R environment are described. The possibilities of expanding the task and its modifications depending on the level of training of students are given.
Highlights
The article describes a student research project on predicting the class of a post on a social network based on its textual content
The features of the project are discussed as an integral part of the trajectory
including text analysis methods and tools that are often not included in machine learning courses
Summary
Широкое развитие науки и техники, высокодинамичный современный мир, изменения характера выполнения многих профессиональных функций обусловливают необходимость модернизации учебного процесса, применяемых методов обучения. Вовлеченность в решение интересной практической задачи позволяет сохранять интерес, даже если ответ не находится с первой попытки [37], а возникающие в процессе поиска решения проблемы позволяют плавно и логично вводить в обучение новые методы [28]. Выделяются три цели статьи: методическая — показать, как проблемы, возникающие у студентов в процессе работы над проектом, позволяют преподавателю вводить новые методы анализа (включая обработку текста) и акцентировать внимание на важности тех или иных показателей; дидактическая — продемонстрировать работу набора инструментов среды R для анализа текста и построение моделей классификации; и научная — построить модели для классификации постов в социальной сети по их текстам, что применяется, в том числе, для анализа психологических особенностей пользователей
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
