教育舆情监测系统的框架包括多个关键部分：首先是数据采集与处理。通过网络爬虫技术、日志分析技术以及API接口等方式，系统能够自动抓取教育领域的舆情信息。接着，对采集到的数据进行筛选、分类、去重、分词等预处理，再进行情感分析，以确保后续分析的准确性和有效性。

其次，数据存储与管理环节至关重要。处理后的数据会被存储到云服务器或数据库中，进行校验、备份和索引等操作，以确保数据的安全性和完整性。这一步骤不仅保证了数据的可靠性和可管理性，还为后续的数据分析提供了坚实的基础。

在舆情分析与挖掘阶段，系统利用自然语言处理、机器学习和深度学习等技术，进行情感分析、语义分析、关键词提取、话题检测以及事件追踪等操作。这些分析手段能够帮助用户更好地了解和掌握教育领域的舆情动态，发现潜在的风险和机遇，为决策提供有力支持。

最后，可视化分析与报告环节通过图表、地图和词云等手段，将舆情数据以直观的形式展示给用户。这不仅提高了数据的可读性和可理解性，还为用户提供了一种便捷的方式来进行舆情监测和信息服务。

综上所述，教育舆情监测系统需要在数据采集、处理、存储、分析和可视化等多个环节进行全面整合与优化，以实现对教育舆情的全面监测、准确分析和及时预警。同时，系统还需要结合机器智能与人工干预等多种手段，确保其稳定性和可靠性，为用户提供全面优质的服务支持。