The Digital Voice of Students: Analysing Emerging Themes in a Corpus of University Reviews
Notice bibliographique
Résumé
For higher educational institutions, reviews on Google Maps offer a free and easily accessible platform for students to express their needs and voice their concerns voluntarily. Such a platform can be valuable for capturing a wide range of academic and non-academic aspects that may not be manifested via traditional feedback instruments such as surveys. Accordingly, this study explores the themes that emerge in a corpus of online reviews collected from Google Maps of 29 Saudi public universities while also highlighting how such reviews form a public discourse shaped by the medium itself. To this end, this research employed an NLP advanced technique, namely BERT, to categorise the reviews into themes based on their semantic similarity. Then, a thematic analysis was conducted to reveal six main recurrent themes in the corpus: location and accessibility, facilities and infrastructure, academic quality and teaching, student support services, religious sentiment and gratitude, and community and social environment. The findings indicate that while Google Maps reviews capture a number of cultural and social aspects of university life, they inherently foreground physical (e.g., amenities) and logistical (e.g., location) dimensions. The paper also demonstrates how online reviews provide students with a platform to raise issues related to both micro-level (e.g., specific courses, amenities) and macro-level concerns (e.g., inclusivity), hence their potential value in contributing to the evaluative discourse on higher education institutions. These results suggest the need for a systematic engagement with online feedback platforms to promote continuous institutional improvement and cultivate an inclusive, student-centred educational environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».