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学生实验报告具有信息交流的作用。我们以某本科院校《企业资源计划》课程为案例，以其3533篇学生实验报告为样本，使用Python自然语言处理技术，对这些报告进行“主题”、“主题-语义网络”、“主题-情感”的深入挖掘。研究发现： （1）主题分析技术能够挖掘出学生实验报告的主题，教师可以依据主题对学生实验报告进行分类。本案例中，这些报告分属五个主题，各主题的报告篇数多寡不一；各岗位学生的实验报告存在主题倾向。 （2）综合运用语义网络分析技术与主题模型，能够识别学生实验报告中各主题词汇间的关系与重要性，明晰主题的语义结构。本案例由此提炼出各主题的核心内容。 （3）综合运用情感分析技术与主题模型，可以识别学生对各主题的情感类型，揭示不同岗位和不同专业的学生在实验中的消极情感规律。本案例中，各主题均以积极情感为主，仅一个主题有明显的消极情感，其根源在于岗位工作量不平衡、岗位关联程度强导致的合作不易以及专业背景的难以调和。 本案例对高校改进实验教学、适应教育信息化有借鉴意义。

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