教育大数据可视化研究综述笔记

教育大数据可视化研究综述

研究背景：智慧教育的普及，智慧学习下产生的教育数据庞大、复杂、异构、且蕴含丰富信息。

为什么要利用大数据可视化：1、人类视觉认知高通量，2、帮助用户从大量数据中心挖掘教育教学中隐藏的认知规律、理解复杂教育现象。

研究目的：1、提高学生学习成绩；2、改进教学活动；3、提升管理效率；4、挖掘教育规律。

学生：1通过可视化复盘自己的学习行为和学习路径2、通过可视化理清学习状况达到高效规划3、可视化达到数据反馈理解，提高认知、构建、协作能力。4、增强现实体验

教育大数据源：学习管理系统、大型在线开放课程、开放教育资源和智慧课堂教学环境等。

教育大数据：学生学习进度、社交共享、论坛消息、教学干预、用户与系统的互动等数据信息。

大数据可视化的研究的目的：1、数据直观呈现以便理解；2、分析数据做出决策；

大数据可视化流程：大数据采集–>数据清洗与预处理–>数据存储–>数据可视化

教育大数据的可视化呈现类型：

1、文本数据可视化

基于词频：教育文本的词汇集合，以词频表特征。（适用于文本主题发现、评论与讨论热点发现、热点视频标签，关键词搜索）
基于语义：教育文本的词汇及其关系集合，以语义标注及语义检索反映文本内在结构和语义关系。（适用于讨论和评论等具有逻辑关系的文本数据的快速查询与搜索，学生论坛讨论、学习反思等数据）
多信息：教育文本多维度信息联合数据，以关键词提取和文本信息探究多维度信息关系。（适用于学生与不同教学资源的交互情况，学生情感、社交、话语等多状态行为信息的展示）

2、多维数据可视化

几何图技术：（数据属性的多维分布）描述教育对象和教育活动，对团队整体进行情感分析，对学生评论的多维呈现。（学生

成绩分布、系统评估分析数据，学习小组差异对比、学生发展指标对比）
图标技术：（单独区分每一维度的意义）表示学生目标的达成情况。（课程完成情况、学习徽章激励学习进度概览）
平行坐标技术：（建立分析各个特征之间的相关关系）学生日志数据。（学生学习行为之间的关联关系）

3、网络数据可视化

层次数据：（个体之间的包含和从属关系）考试问题和作业问题之间的相关关系。（如课程流程、知识点结构和题目难度系数等层次关系）
社交网络数据：反映社会群体间的社交关系。（学生交互学生活跃度分析、共被引关系、引文关系等）

4、时间序列数据可视化

旨在针对具有时间属性的数据集，强调基于时间发展的内容演变过程。可视化关键在于时间轴。（不同时间段学生成绩流向趋势分布，研究主题概念的变迁，采取教育干预措施的实验组与对照组之间的对比分析，不同学习行为的分布，学习者学习活动的历史信息）

5、地理空间数据可视化（描述自然现象和社会事件的发生及演变的空间位置、分布、关系、变化、规律等数据）

基于点：借助点的设计描述实体属性数据的分布和位置信息。
基于区域：引入地图结合热力图分析学生协作解决问题能力。（不同国家参与学生数量对比，教育发展水平对比）

可视化交互技术：

1、动态查询与过滤技术：实现数据动态刷新，加速信息获取效率。

2、可缩放、变形界面技术：详细关注焦点，纵深观察个体。

3、多视图联动技术：实现视图联动，多角度分析问题。

教育大数据可视化未来研究方向：

多模态教育数据融合技术
人机交互技术
教育大数据可视化分析的人机协同范式

注：笔记摘自《教育大数据可视化研究综述》作者：郑娅峰

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