高 麗

(內蒙古商貿職業(yè)學院,內蒙古 呼和浩特 010010)

0 引言

在大數據背景下,萬物互聯、人工智能的飛速發(fā)展使得人們在日常學習生活中無時無刻都要面對和處理海量的信息和數據,而數據可視化是一種幫助人們收集、處理和分析數據的有效方式,它采用視覺可視化的形式將抽象的數據轉化為直觀的視覺圖形,以便于人們可以快速地理解和吸收。 數據可視化的技術在當下應用非常廣發(fā),如何在大數據背景下,通過數據可視化課程提高獲取和處理數據信息的能力,并增強學生的素質能力,是目前教學改革的重點和難點之一。

1 數據可視化的研究現狀

1.1 數據可視化的概念

可視化(Visualization)在《牛津英語詞典》中的詞意解釋為“把不可見的信息繪制成可視化圖形的過程”。 所謂數據可視化就是借助電能圖形理論與電腦圖像處理等技術手段,將圖表、地圖、網頁、視頻等復雜的、抽象的數據內容以符合人類感知的圖形方式表達出來。 通俗的說,就是將混亂無序的數據信息整合起來,并開發(fā)出其價值的一種技術手段。 這種表達方式可以通過人類的視覺傳達,長期的研究結果表明,人們所獲得的外部信息中有超過80%都是通過視覺通道獲取的,而數據可視化技術能將這些混亂無序的信息進行有序排列,并分析出其背后隱含的價值,使其更容易理解。 因此,研究數據可視化對于將抽象的數據信息轉化為形象、可視、可交互的圖形方式有著極為重要的意義。

1.2 數據可視化的分類

1.2.1 學習過程可視化

學習過程可視化分為2 種:知識可視化和思維可視化。 其中知識可視化的最具代表性的工具有思維導圖和概念圖,這兩種工具能對知識點進行加工和整理,形成非常直觀的圖形和圖示(見圖1),有助于學生快速理解知識內容并熟練掌握,最終達到靈活運用所學知識的目的。 思維可視化的代表工具是由美國著名學者DavidHyerle 博士研究開發(fā)的思維地圖,是目前培養(yǎng)學生學習思維最有效的工具之一,主要用來訓練學生的思維語言能力和圖示化學習能力,幫助學生構建完整的知識體系。

圖1 數據可視化的分類

1.2.2 學習數據可視化

學習數據可視化分為4 類:文本數據可視化、多維數據可視化、網絡數據可視化和時間序列數據可視化。文本數據可視化就是借助計算機技術將文本信息以圖示的方式表達出來并進行分析的一種學習方法;多維數據可視化中具有多維度屬性的數據本身就具備可視化的特點,將這些數據用圖像的形式表達出來,可以看出數據之間的關系;網絡數據可視化就是將各個節(jié)點連接在一起表示主體之間存在的關聯性特點,可以幫助老師實時掌握學生的學習狀況;所謂時間序列可視化就是對不同時間單元的數據抽取和分析,利用時間軸表現數據分析結果,發(fā)現其中的規(guī)律。

1.3 國外研究現狀

國外對于數據可視化(Data Visualization)的研究起源于1960 年代,劃歸計算機圖形學的范疇。 “數據可視化”這個概念最早在美國計算機協(xié)會的“用戶界面軟件與技術”會議中提出,本意是利用計算機創(chuàng)建圖表來表示數據的屬性和變量。 1989 年斯圖爾特卡德、約克·麥金利和喬治·羅伯遜等人將數據可視化正式定義為一門新學科,其研究范疇和理論思想較之前的圖形學有了一定的發(fā)展。 之后隨著計算機的功能呈指數型升級,使得人們對多維、復雜的數據(包括金融經濟、數字媒體和文本數據)的可視化需求越來越強[1]。 目前,數據可視化已經逐漸發(fā)展成為一門綜合性學科,其內容涉及數據表示、處理算法、顯示方式以及用戶界面等一系列問題。 對于數據可視化的未來發(fā)展前景,《數據可視分析面臨的十大挑戰(zhàn)》一文指出,未來主要聚焦于“認知心理、視覺表現與人機交互的深度融合”。

1.4 國內研究現狀

國內對于數據可視化的研究相比國外起步較晚,開始于20 世紀90 年代,目前,我國在可視化研究領域還只是處于探索階段,基本上是在借鑒國外先進成果的基礎上進行研究。 在多方位、全方面的努力下,我國在數據可視化方面的研究突飛猛進,研究成果遍地開花,主要應用在計算機領域,約占了總體的49%,其次在測繪、控制工程、電氣工程等領域的應用也比較多。然而,教育領域的數據可視化研究非常有限,約占總數的2%。 主要側重于教學資源的可視化,即知識可視化,該方面的研究急需更進一步的發(fā)展。

通過對比國內外研究現狀,可以發(fā)現國外學者的研究主要集中在信息可視化分析和數據可視化分析兩門學科,目的應用于金融交易、數據表示、算法處理、數據顯示等方面。 而我國學者則聚焦于計算機領域,進行了一系列探索式的研究。 綜合來看,數據可視化的視覺表達和圖示知覺研究雖然有一定進展,但是在數據可視化課程的教學改革方面,相關研究就較為欠缺。如何融合數據收集、用戶研究、價值傳播的多維度視角,構建符合學生認知特點的數據可視化的教學模式與策略,是本文即將要討論的問題。

如今,大數據時代已經到來,人們研究數據可視化時需要將數據挖掘、分析、圖形學等不同學科的理論和技術相結合,在此基礎上不斷更新和發(fā)展,以幫助用戶有效從海量數據中提取所需要的數據。

2 數據可視化課程的優(yōu)勢與缺陷

2.1 數據可視化課程的優(yōu)勢

隨著科學技術的發(fā)展和知識的進步,數據可視化課程在實踐教學過程中慢慢顯示出了其先進性和科學性,使傳統(tǒng)教學方式中的一些問題得以清晰的顯露出來,實現了可視化的教學手段的應用價值,在促進教師教學質量、提高學生學習效率、建立雙方互動機制方面展現出了極大的優(yōu)勢。

2.1.1 提高學生對數據獲取效率的認識

隨著科學技術的發(fā)展,操作便捷、精準度高的測量儀器極大提高了人類獲取數據的效率。 尤其是全球定位衛(wèi)星導航系統(tǒng)的出現,為數據采集工作帶來了質的飛躍,那么如何解讀這些數據中的相關規(guī)律,使之背后的潛在價值發(fā)揮出來,指導社會實踐,就是數據可視化課程的主要研究內容。 數據可視化作為高效率的數據挖掘技術,與傳統(tǒng)的問卷調查等收集數據的手段相比,展現出了優(yōu)越性和先進性[2]。 新的設備和技術手段的出現使得學生對數據可視化的未來發(fā)展有了新的認識,充分利用大數據時代帶來的便利,可以充分開發(fā)學生的創(chuàng)造力和潛力,實現更新的技術變革。

2.1.2 幫助教師進行學習分析,優(yōu)化教學

數據可視化方法可以幫助老師對學生的行為數據進行分析,實時了解學生的學習進度、學習狀態(tài),并針對學生在上課過程中表現出來的問題給予反饋。 也可以幫助老師對個別有需要的學生進行針對性干預和指導,為學生制定個性化教學方案,因材施教。 一方面從整體上優(yōu)化了教師的教學質量,更好地滿足學生的學習需要。 另一方面,教師也可以對自己的教學行為數據進行分析,有助于檢查自己的教學方案和教學思路,提升專業(yè)水平能力。

2.1.3 促進學習者進行知識探究、自我評估

數據可視化的分析方法可以幫助學生進行自我建設和自我評估。 學生一方面通過可視化的方式分析數據、探究規(guī)律,另一方面根據自己對知識的理解和把握,建立可視化的知識框架,架構邏輯體系。 與此同時,在進行新舊知識的整合過程中,學生會對知識有更深入的理解和認識,有助于學生在學習過程中進行思維發(fā)散和舉一反三,并通過比較分析的方式進行自我反思。

2.1.4 激發(fā)學生的自主創(chuàng)新能力

教師利用數據可視化工具,將知識轉化成便于學生理解的圖形圖示,可以使課程內容更加生動、直觀,引起學生的積極性和求知欲,提高學生對數據可視化的興趣。 可視化的手段不僅可以加深學生對知識的理解和認識,而且能夠激勵學生利用這種工具進行自我學習。 大數據時代背景下,緊跟社會潮流,掌握最新的學習方法和技術手段,才能最大限度地激發(fā)學生的想象力和創(chuàng)造力。

2.2 數據可視化課程的缺陷

2.2.1 教師教學思想目標有偏差

作為課程主導者的教師雖然有著明確的培養(yǎng)目標,但其對學生的培養(yǎng)方案并未結合時代的發(fā)展而更新,無法滿足時刻變化的社會現實需要。 當前各個高校的學院教學實踐中,教學理念的方法與現實嚴重脫節(jié),大數據、云計算等新科學技術的發(fā)展也為教師的教學帶來一定的壓力。 數據可視化課程的目標是培養(yǎng)一種應用型人才,使得學生有較高的專業(yè)能力和水平,能夠掌握互聯網大數據分析方法,迎合當前社會高端復合型人才的需求。 目前的調研結果顯示,學生對于數據可視化技術的掌握程度不足50%,存在“重理論、輕實踐”的問題,這跟教師的授課方法有一定的聯系。

2.2.2 教學教材選用不合適

教材的選擇在很大程度上影響了教學質量和效果,一本好的教材應該是系統(tǒng)的、全面的、淺顯易懂且具有啟發(fā)性的。 目前市面上關于數據可視化的教材五花八門、質量參差不齊,都或多或少存在一定的問題,比如章節(jié)安排不合理、沒有邏輯性;有的教材用了大量篇幅來講述理論,卻不結合實際案例指導學生操作;有的教材版本較老、方法過時等等。 數據可視化的技術由于其更新換代的速度較快,對教材的修訂要求極高,與時俱進的迭代教材版本、刪除過時的理論方法是非常有必要的。 教材如果選用不當,也會影響教師授課的創(chuàng)新性,打消學生的學習興趣。

2.2.3 學生學習基礎單薄

“數據可視化”課程的研究對象是數據,而數據的來源非常有限。 “數據可視化”課程的理論性和技術性強,對學生的數學基礎和計算機技術提出了較高的要求,需要學生具備扎實的理論基礎的同時,也要有熟練的技術操作能力。 學習基礎薄弱的學生會在課程的進度中慢慢喪失積極性和探索性,對課程失去興趣,逐漸影響其對所學專業(yè)的認同感,從長遠來看,非常不利用教育模式的可持續(xù)發(fā)展和現代人才的培養(yǎng)。

2.3 “數據可視化”課程教學改革的策略

通過對大數據背景下數據可視化教學的現狀分析,總結出可視化教學的綜合性、全面性特點,對“數據可視化”課程的教學模式進行創(chuàng)新性、理論性的改革。“數據可視化”課程的專業(yè)性和實踐性較強,是一門應用型課程,對培養(yǎng)學生的動手實踐能力和建立學生的全面思考能力起著重要作用。 在傳統(tǒng)的教學方法無法滿足學生的需求的背景下,我們應當針對“數據可視化”課程現有的問題,采取對應的策略,實行教學改革。

首先要轉變教學思想和教學目標[3]。 為了跟上大數據時代的發(fā)展速度,教師應當從自身做起,棄舊迎新,改進教學方案,牢牢把控住時代的命脈,作為學生的向導的先行者,將先進的、前沿的技術手段帶到課堂上來,激發(fā)學生的興趣的同時,也能提高自己的授課水平。 通過課堂教學創(chuàng)新形態(tài)的方式,提高可視化實踐課堂教學的質量和效果,為我國教育教學模式的創(chuàng)新改革和良性發(fā)展奠定堅實的基礎。

其次要選擇合適的教材。 將思想理論與實踐操作緊密結合的教材是學生學習的基礎,結合新的教學目標,選擇適合教學大綱的優(yōu)質教材。 好的教材要結合學生的興趣,結合教育的目標,結合當下的技術。 只有多角度、多形式的綜合、評估、分析,才能選擇適合學生、有價值的教材。 通過專家建議和學生反饋相結合的方法,不斷修訂教材,完善知識體系,使教育工作者及時了解教學中存在的缺陷,便于優(yōu)化教學模式。

最后要夯實學生基礎知識。 在好的教材的基礎上,培養(yǎng)學生的獨立思考能力,使學生的思維邏輯和知識體系獲得全面提升。 通過理論與實踐相結合的教育模式,提高學生的實際操作能力和專業(yè)技術水平。 以就業(yè)促進教學,以教學帶動就業(yè),雙向提高,雙向促進。時代背景的發(fā)展決定了社會需要精通數據可視化技術的人才,學校也應該緊跟時代的腳步,不斷反思教育機制,培養(yǎng)能夠運用專業(yè)知識分析、處理數據的專業(yè)型人才。

3 結語

總而言之,互聯網技術的快速發(fā)展為數據可視化課程的教學改革提供了技術手段上的支持。 數據的價值只有通過分析才能展現,這一方面提升了教師的教學質量;另一方面為學生營造了有趣味性的、知識可視化的學習環(huán)境。 發(fā)展和發(fā)揚數據可視化在教學中的創(chuàng)新性應用是當前時代背景的大勢所趨,也是未來教學改革的重點發(fā)展方向。