Um estudo reavalia um protocolo validado para classificar feedback aberto de avaliação de ensino por categoria temática e sentimento. A pesquisa testa se o protocolo, originalmente construído com embeddings congelados da era de 2019, permanece eficaz à medida que os métodos de representação avançam e se transfere para o inglês.
Os autores executaram o protocolo em um corpus institucional espanhol original através de três gerações de representações: características lexicais esparsas, embeddings de transformador congelados e modelos de linguagem grandes com prompts. Eles também transferiram a tarefa de sentimento para um corpus equilibrado de 45.000 comentários em inglês verificado contra um conjunto de dados educacional rotulado por aspecto.
Os resultados mostram que o protocolo é durável; um modelo frontier de 2026 obteve a maior F1 temática na tarefa espanhola mais difícil. No entanto, não mostrou vantagem de sentimento sobre modelos mais baratos e nenhuma separação descritiva deles no inglês, indicando que a escolha do modelo é uma decisão de implantação e não uma propriedade do método.