随着我国教育领域的发展,其方向也从最初速度为主的规模扩张转向了质量为主的内涵式发展,而此方向的改变产生的需求也使得社会对教育数据挖掘领域的关注不断增加。此外学生评教是当前教学质量监测体系中非常重要的环节,学生可以通过评教环节表达自己在教学过程中的感受和情感,因此评教环节产生的数据中包含了非常丰富的情感信息,而通过对此信息进行挖掘和展示可以更好地考察教学目标的完成度和评估教师的教学能力,从而达到提升教学质量的目的。本文旨在更加充分地利用评教数据中学生的情感信息,围绕评教数据中学生情感的挖掘和分析,对现有教育数据挖掘和情感分析领域的相关方法进行研究,针对评教数据的特点,设计了一个结合学生情感和情绪特征以及评分偏好的评教评分分类模型。本文的主要研究内容如下:（1）针对评教文本数据的特点,设计了基于规则的评价搭配抽取算法,并通过评价对象的评教指标匹配和评价词的情感极性计算,提取出评教数据中学生对各个评教指标的方面级情感。（2）针对学生打分的主观性和差异性问题,将评教文本中提取的情感信息以及情绪特征与学生的评分偏好特征相结合,构建基于XGBoost算法的评教评分分类模型,对学生情感和情绪以及评分偏好进行建模,对评教评分类别进行分类。（3）基于模型的结果,使用关联规则挖掘方法分析学生情感对评教结果的影响,并将评教数据中的学生情感和反馈以教师教学效果画像的形式进行可视化。本文通过对真实评教数据进行标注并进行实验,对以上提出的方法进行了验证。实验结果表明,本文所提出的评教指标及其评价词抽取算法和评教评分分类模型是有效的,通过上述方法可以高效地对评教数据中的学生情感进行挖掘和分析,提取关键信息,为教师以及教务工作者提升教学质量提供更加直观可靠地数据支撑。