Student opinion mining: Automated topic extraction from student feedback

Czimbalmos, Olivér, Szántó, Zsolt, Kőrösi, Gábor, Becsei, Péter, Udvari, Beáta, Farkas, Richárd (2026) Student opinion mining: Automated topic extraction from student feedback Annales Mathematicae et Informaticae. 63. pp. 42-54.

pdf 42_54.pdf Download (1MB) [error in script]

Absztrakt (kivonat)

While Student Evaluation of Teaching Work (SETW) is a cornerstone of quality assurance in higher education, the high volume and linguistic complexity of unstructured qualitative feedback often lead to its underutilization in institutional decision-making. This study addresses this “analysis gap” by developing an automated pipeline to process 34,000 unique Hungarian student responses from a major research university. To empower academic administration and faculty leadership with the ability to uncover latent thematic patterns within these responses, we propose a hybrid NLP framework that utilizes a Large Language Model (LLM) for thematic reclassification and Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA), combined with an unsupervised layer for fine-grained latent topic discovery using transformer-based embeddings and HDBSCAN clustering. Our proposed pipeline successfully identified new granular latent topics – such as lecture pacing, traceability, material accessibility and slides – providing a level of diagnostic detail that remains invisible to standard quantitative metrics. The results prove that modern natural language processing (NLP) techniques can effectively transform raw, unstructured student narratives into objective, actionable diagnostic tools.

Mű típusa:	Folyóiratcikk - Journal article
Szerző:	Szerző neve Email MTMT azonosító ORCID azonosító Közreműködés Czimbalmos, Olivér NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT Szerző Szántó, Zsolt NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT Szerző Kőrösi, Gábor NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT Szerző Becsei, Péter NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT Szerző Udvari, Beáta NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT Szerző Farkas, Richárd NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT Szerző
Megjegyzés:	This work was supported by project 2024-1.2.3-HU-RIZONT-2024-00017, implemented with the support provided by the Ministry of Culture and Innovation of Hungary from the National Research, Development and Innovation Fund, financed under the 2024-1.2.3-HU-RIZONT funding scheme.
Kapcsolódó URL-ek:	Befoglaló kötet
Kulcsszavak:	student feedback, large language models, natural language processing
Nyelv:	angol
Kötetszám:	63.
DOI azonosító:	10.33039/ami.2026.07.002
Felhasználó:	Tibor Gál
Dátum:	20 Júl 2026 07:12
Utolsó módosítás:	20 Júl 2026 07:12
URI:	http://publikacio.uni-eszterhazy.hu/id/eprint/9293

Műveletek (bejelentkezés szükséges)

Tétel nézet