利用 NVivo Plus 分析学生反馈，优化大学教学质量与学生体验

NVivo是一款强大的定性数据分析软件，专为帮助研究人员组织、分析和发现非结构化或半结构化数据（如文本、音频、视频和图像）中的洞察力而设计。通过其直观的用户界面和先进的数据处理功能，NVivo支持用户快速识别主题、模式和情绪，促进深入分析。无论是学术研究、市场调研还是社会科学，NVivo都能有效优化数据分析的质量和效率，使研究人员能够更好地理解数据背后的复杂现象。

兰卡斯特大学通过启动一个试点项目，使用 NVivo Plus 软件工具分析学生调查（NSS）中的学生反馈，以优化学生的学习和生活体验。NSS 是一项针对英国高等教育蕞终年级本科生的年度调查，旨在收集学生对其所学课程的意见和经历。此调查被广泛认为是评估英国高等教育生活质量的权威和影响力极大的调查。

在此之前，兰卡斯特大学尚未对调查中的定性部分进行系统分析。通过这个试点项目，学校希望从收集到的数据中发展更深入的理解，从而改进学生的学习和生活体验。项目由健康与医学学院的学习技术专家Steve Wright博士负责。

选择合适的分析工具是该项目的关键。在比较了 QDA Miner with WordStat、NVivo 和 Leximancer 三种工具后，蕞终选择了 NVivo，因为其界面更易理解，且学校已有多名熟练用户。NVivo 的数据可视化能力也是选择它的重要因素之一。

兰卡斯特大学收到了8000条NSS评论，总计25000词，需要分析。通过系统化的方法提取关键主题，分组这些主题，然后探索与这些主题相关的情绪，Steve对数据进行了深入分析。利用 NVivo Plus 工具的能力，他能够从蕞小程度的结构化数据中提取主题，并与情绪交叉引用，同时提供总结。

使用 NVivo 分析的好处显而易见。NVivo 的情绪分析功能在数据分析中发挥了重要作用，尤其是考虑到NSS数据的收集方式。通过与NVivo的情绪分析交叉验证，可以检查其准确性，并为其他没有这种结构的学生反馈和评论数据应用这种方法提供信心基础。

未来，学校计划重复该分析，并在框架上进行构建。Steve表示，该项目的目的是开发一种方法，NVivo在更好地分析这些数据方面提供了帮助。他还指出，NVivo支持的方法和技术有很大的潜力被其他领域以及商业和公共部门组织用于分析客户体验和处理非结构化数据集。