“双减”背景下教育减负政策的文本特征分析与主题挖掘.pdfVIP

AdvancesinSocialSciences社会科学前沿,2025,14(6),856-868

PublishedOnlineJune2025inHans./journal/ass

/10.12677/ass.2025.146579

“双减”背景下教育减负政策的文本特征分析

与主题挖掘

赖思棋

华南农业大学公共管理学院，广东广州

收稿日期：2025年4月26日；录用日期：2025年6月20日；发布日期：2025年6月30日

摘要

本文研究了2018~2025年间国家和地方层面的教育减负政策，特别是“双减”政策后的影响。研究运用

Python进行文本挖掘，结合jieba分词、gephi可视化和LDA主题模型，分析了政策文本的外部特征(时间

分布、发文主体、高频词、文本类型)和主题内容。研究发现：①中央层面教育减负政策在2021年达到

峰值，而地方教育减负政策发文在2021年爆发式增长，在随后一年达到峰值；②教育局在度中心、中

介中心、接近中心均位于首位，体现其绝对领导地位；③以“双减”颁布、“双减”颁布一周年为节点，

将2018~2025年划分为3个时期分别构建LDA主题模型，得出政策酝酿与初步探索阶段——政策试点与

初步落实阶段——政策深化实施阶段的主题，表明教育减负政策不断深化对校外培训机构监管与校内教

学服务质量提升，加强校内外资源统筹。基于这些发现，文章提出了针对校外培训机构转型、校内教学

质量提升、政策协同以及教育资源整合的建议。

关键词

政策量化，文本挖掘，LDA主题模型

TextualCharacterizationandTheme

MiningofEducationalBurden

ReductionPoliciesintheContext

of“DoubleReduction”

SiqiLai

SchoolofPublicAdministration,SouthChinaAgriculturalUniversity,GuangzhouGuangdong

Received:Apr.26th,2025;accepted:Jun.20th,2025;published:Jun.30th,2025

文章引用:赖思棋.“双减”背景下教育减负政策的文本特征分析与主题挖掘[J].社会科学前沿,2025,14(6):856-868.

DOI:10.12677/ass.2025.146579

赖思棋

Abstract

Thispaperinvestigatestheimpactofnationalandlocalleveleducationalburdenreductionpolicies,

especiallyafterthe“DoubleReduction”policy,duringtheperiodof2018~2025.ThestudyusedPy-

thonfortextmining,combinedwithjiebasegmentation,gephivisualizationandLDAtopicmodel,

toanalyzetheexternalfeatures(timedistribution,subject,high-frequencywords,andtexttype)

andthematiccontentofthepolicytexts.Thestudyfoundthat:①Thecentralleveleducationburden

reductionpolicypeakedin2021,whilethelocaleducationburdenreductionpolicyexploded