在线学习以是当下必不可少的学习模式，其在线讨论产生的海量数据蕴含着巨大的教育价值。然而，当下的对于在线讨论的分析多数是依靠人力或是依靠简单的特征提取部分信息，分析不够科学和严谨，从而大大降低数据的价值。基于此，本研究综合现在何将人工智能领域早已成熟的自然语言处理技术、数据挖掘技术应用到教育领域中，使数据呈现更多价值，从而为教育工作者提供一种新的观察数据的工具，同时也使得在线讨论质量分析的相关研究有新的应用与发展，具有一定的研究意义。本文通过文献分析，整合现有对于在线讨论的研究以及分析框架，使用Python语言设计开发供教师干预的半自动化的在线讨论质量分析工具。
