摘要：随着教育评价改革的深化,教师评语作为重要的数据分析来源,虽带有丰富的情感色彩,但其非结构化的特点导致分析并不深入。采用细粒度的文本情感分析方法,基于教师属性和学生属性的情感识别,90237条教师评语文本背后的新价值被重新加以探析。研究构建了教师风格、教师期望和学生学习力三大情感词典,定义了六种教师风格和四个等级的教师期望,再设计情感公式计算了学生的学习力得分,并基于该得分将学生聚为六个类群。然后,结合学生的学习成绩探讨了不同教师风格、不同教师期望和不同学习力水平之间的师生匹配策略。研究发现相较于低学习力水平的学生而言,学习力水平高的学生更适合由温和且民主的教师指导,同时,教师评语中的低期望信息对他们学习产生的负面影响也相对较小。研究成果可引入相关教学支持系统,协助利用教师评语进行师生画像,还可为师生匹配决策提供支持。