万 欣，黎 婵，宋如思，夏火松

（武汉纺织大学 管理学院，湖北 武汉 430200）

一、教育大数据与数据可视化

关于教育大数据的含义，目前为止，国际上尚未确切、公认的提法。为了进一步理解教育大数据的概念，笔者从教育大数据的组成与特征两个方面进行剖析。

从教育大数据的组成来看，其中最重要的成分是由教育实践活动产生的。既包括学生线下的学习过程及行为数据、作业练习和考试成绩数据等个体数据，也包括E-Learning和移动学习等学习形式的过程数据、设备状态数据、运维日志与用户日志数据、教育网络舆情数据等设备数据。通过整合分析多种形式的教育大数据，挖掘其规律及发展趋势。[1]

从教育大数据的特征看，教育大数据在继承了大数据特点的基础上有所发展。其数据来源大多来自录音录像等非结构化数据，这决定了技术上有一定的要求。由此可见，教育大数据的显著特征在于它的高复杂性。[2]

教育大数据的组成与特征决定了其需要借助数据可视化技术来摸索数据背后隐藏的规律。到目前为止，数据可视化所涵盖的技术方法和内容在不断丰富当中。对其概念加以宽泛定义，数据可视化可视为将大量数据以数据集的形式借助图像化的高级技术挖掘未知信息的方法。

经过“科学可视化—信息可视化—数据可视化”的演变过程，数据可视化趋向成熟。文本可视化、网络（图）可视化、时空数据可视化以及多维数据可视化是数据可视化最主要的几种方法。……