高 丽

(内蒙古商贸职业学院,内蒙古 呼和浩特 010010)

0 引言

在大数据背景下,万物互联、人工智能的飞速发展使得人们在日常学习生活中无时无刻都要面对和处理海量的信息和数据,而数据可视化是一种帮助人们收集、处理和分析数据的有效方式,它采用视觉可视化的形式将抽象的数据转化为直观的视觉图形,以便于人们可以快速地理解和吸收。 数据可视化的技术在当下应用非常广发,如何在大数据背景下,通过数据可视化课程提高获取和处理数据信息的能力,并增强学生的素质能力,是目前教学改革的重点和难点之一。

1 数据可视化的研究现状

1.1 数据可视化的概念

可视化(Visualization)在《牛津英语词典》中的词意解释为“把不可见的信息绘制成可视化图形的过程”。 所谓数据可视化就是借助电能图形理论与电脑图像处理等技术手段,将图表、地图、网页、视频等复杂的、抽象的数据内容以符合人类感知的图形方式表达出来。 通俗的说,就是将混乱无序的数据信息整合起来,并开发出其价值的一种技术手段。 这种表达方式可以通过人类的视觉传达,长期的研究结果表明,人们所获得的外部信息中有超过80%都是通过视觉通道获取的,而数据可视化技术能将这些混乱无序的信息进行有序排列,并分析出其背后隐含的价值,使其更容易理解。 因此,研究数据可视化对于将抽象的数据信息转化为形象、可视、可交互的图形方式有着极为重要的意义。

1.2 数据可视化的分类

1.2.1 学习过程可视化

学习过程可视化分为2 种:知识可视化和思维可视化。 其中知识可视化的最具代表性的工具有思维导图和概念图,这两种工具能对知识点进行加工和整理,形成非常直观的图形和图示(见图1),有助于学生快速理解知识内容并熟练掌握,最终达到灵活运用所学知识的目的。 思维可视化的代表工具是由美国著名学者DavidHyerle 博士研究开发的思维地图,是目前培养学生学习思维最有效的工具之一,主要用来训练学生的思维语言能力和图示化学习能力,帮助学生构建完整的知识体系。

图1 数据可视化的分类

1.2.2 学习数据可视化

学习数据可视化分为4 类:文本数据可视化、多维数据可视化、网络数据可视化和时间序列数据可视化。文本数据可视化就是借助计算机技术将文本信息以图示的方式表达出来并进行分析的一种学习方法;多维数据可视化中具有多维度属性的数据本身就具备可视化的特点,将这些数据用图像的形式表达出来,可以看出数据之间的关系;网络数据可视化就是将各个节点连接在一起表示主体之间存在的关联性特点,可以帮助老师实时掌握学生的学习状况;所谓时间序列可视化就是对不同时间单元的数据抽取和分析,利用时间轴表现数据分析结果,发现其中的规律。

1.3 国外研究现状

国外对于数据可视化(Data Visualization)的研究起源于1960 年代,划归计算机图形学的范畴。 “数据可视化”这个概念最早在美国计算机协会的“用户界面软件与技术”会议中提出,本意是利用计算机创建图表来表示数据的属性和变量。 1989 年斯图尔特卡德、约克·麦金利和乔治·罗伯逊等人将数据可视化正式定义为一门新学科,其研究范畴和理论思想较之前的图形学有了一定的发展。 之后随着计算机的功能呈指数型升级,使得人们对多维、复杂的数据(包括金融经济、数字媒体和文本数据)的可视化需求越来越强[1]。 目前,数据可视化已经逐渐发展成为一门综合性学科,其内容涉及数据表示、处理算法、显示方式以及用户界面等一系列问题。 对于数据可视化的未来发展前景,《数据可视分析面临的十大挑战》一文指出,未来主要聚焦于“认知心理、视觉表现与人机交互的深度融合”。

1.4 国内研究现状

国内对于数据可视化的研究相比国外起步较晚,开始于20 世纪90 年代,目前,我国在可视化研究领域还只是处于探索阶段,基本上是在借鉴国外先进成果的基础上进行研究。 在多方位、全方面的努力下,我国在数据可视化方面的研究突飞猛进,研究成果遍地开花,主要应用在计算机领域,约占了总体的49%,其次在测绘、控制工程、电气工程等领域的应用也比较多。然而,教育领域的数据可视化研究非常有限,约占总数的2%。 主要侧重于教学资源的可视化,即知识可视化,该方面的研究急需更进一步的发展。

通过对比国内外研究现状,可以发现国外学者的研究主要集中在信息可视化分析和数据可视化分析两门学科,目的应用于金融交易、数据表示、算法处理、数据显示等方面。 而我国学者则聚焦于计算机领域,进行了一系列探索式的研究。 综合来看,数据可视化的视觉表达和图示知觉研究虽然有一定进展,但是在数据可视化课程的教学改革方面,相关研究就较为欠缺。如何融合数据收集、用户研究、价值传播的多维度视角,构建符合学生认知特点的数据可视化的教学模式与策略,是本文即将要讨论的问题。

如今,大数据时代已经到来,人们研究数据可视化时需要将数据挖掘、分析、图形学等不同学科的理论和技术相结合,在此基础上不断更新和发展,以帮助用户有效从海量数据中提取所需要的数据。

2 数据可视化课程的优势与缺陷

2.1 数据可视化课程的优势

随着科学技术的发展和知识的进步,数据可视化课程在实践教学过程中慢慢显示出了其先进性和科学性,使传统教学方式中的一些问题得以清晰的显露出来,实现了可视化的教学手段的应用价值,在促进教师教学质量、提高学生学习效率、建立双方互动机制方面展现出了极大的优势。

2.1.1 提高学生对数据获取效率的认识

随着科学技术的发展,操作便捷、精准度高的测量仪器极大提高了人类获取数据的效率。 尤其是全球定位卫星导航系统的出现,为数据采集工作带来了质的飞跃,那么如何解读这些数据中的相关规律,使之背后的潜在价值发挥出来,指导社会实践,就是数据可视化课程的主要研究内容。 数据可视化作为高效率的数据挖掘技术,与传统的问卷调查等收集数据的手段相比,展现出了优越性和先进性[2]。 新的设备和技术手段的出现使得学生对数据可视化的未来发展有了新的认识,充分利用大数据时代带来的便利,可以充分开发学生的创造力和潜力,实现更新的技术变革。

2.1.2 帮助教师进行学习分析,优化教学

数据可视化方法可以帮助老师对学生的行为数据进行分析,实时了解学生的学习进度、学习状态,并针对学生在上课过程中表现出来的问题给予反馈。 也可以帮助老师对个别有需要的学生进行针对性干预和指导,为学生制定个性化教学方案,因材施教。 一方面从整体上优化了教师的教学质量,更好地满足学生的学习需要。 另一方面,教师也可以对自己的教学行为数据进行分析,有助于检查自己的教学方案和教学思路,提升专业水平能力。

2.1.3 促进学习者进行知识探究、自我评估

数据可视化的分析方法可以帮助学生进行自我建设和自我评估。 学生一方面通过可视化的方式分析数据、探究规律,另一方面根据自己对知识的理解和把握,建立可视化的知识框架,架构逻辑体系。 与此同时,在进行新旧知识的整合过程中,学生会对知识有更深入的理解和认识,有助于学生在学习过程中进行思维发散和举一反三,并通过比较分析的方式进行自我反思。

2.1.4 激发学生的自主创新能力

教师利用数据可视化工具,将知识转化成便于学生理解的图形图示,可以使课程内容更加生动、直观,引起学生的积极性和求知欲,提高学生对数据可视化的兴趣。 可视化的手段不仅可以加深学生对知识的理解和认识,而且能够激励学生利用这种工具进行自我学习。 大数据时代背景下,紧跟社会潮流,掌握最新的学习方法和技术手段,才能最大限度地激发学生的想象力和创造力。

2.2 数据可视化课程的缺陷

2.2.1 教师教学思想目标有偏差

作为课程主导者的教师虽然有着明确的培养目标,但其对学生的培养方案并未结合时代的发展而更新,无法满足时刻变化的社会现实需要。 当前各个高校的学院教学实践中,教学理念的方法与现实严重脱节,大数据、云计算等新科学技术的发展也为教师的教学带来一定的压力。 数据可视化课程的目标是培养一种应用型人才,使得学生有较高的专业能力和水平,能够掌握互联网大数据分析方法,迎合当前社会高端复合型人才的需求。 目前的调研结果显示,学生对于数据可视化技术的掌握程度不足50%,存在“重理论、轻实践”的问题,这跟教师的授课方法有一定的联系。

2.2.2 教学教材选用不合适

教材的选择在很大程度上影响了教学质量和效果,一本好的教材应该是系统的、全面的、浅显易懂且具有启发性的。 目前市面上关于数据可视化的教材五花八门、质量参差不齐,都或多或少存在一定的问题,比如章节安排不合理、没有逻辑性;有的教材用了大量篇幅来讲述理论,却不结合实际案例指导学生操作;有的教材版本较老、方法过时等等。 数据可视化的技术由于其更新换代的速度较快,对教材的修订要求极高,与时俱进的迭代教材版本、删除过时的理论方法是非常有必要的。 教材如果选用不当,也会影响教师授课的创新性,打消学生的学习兴趣。

2.2.3 学生学习基础单薄

“数据可视化”课程的研究对象是数据,而数据的来源非常有限。 “数据可视化”课程的理论性和技术性强,对学生的数学基础和计算机技术提出了较高的要求,需要学生具备扎实的理论基础的同时,也要有熟练的技术操作能力。 学习基础薄弱的学生会在课程的进度中慢慢丧失积极性和探索性,对课程失去兴趣,逐渐影响其对所学专业的认同感,从长远来看,非常不利用教育模式的可持续发展和现代人才的培养。

2.3 “数据可视化”课程教学改革的策略

通过对大数据背景下数据可视化教学的现状分析,总结出可视化教学的综合性、全面性特点,对“数据可视化”课程的教学模式进行创新性、理论性的改革。“数据可视化”课程的专业性和实践性较强,是一门应用型课程,对培养学生的动手实践能力和建立学生的全面思考能力起着重要作用。 在传统的教学方法无法满足学生的需求的背景下,我们应当针对“数据可视化”课程现有的问题,采取对应的策略,实行教学改革。

首先要转变教学思想和教学目标[3]。 为了跟上大数据时代的发展速度,教师应当从自身做起,弃旧迎新,改进教学方案,牢牢把控住时代的命脉,作为学生的向导的先行者,将先进的、前沿的技术手段带到课堂上来,激发学生的兴趣的同时,也能提高自己的授课水平。 通过课堂教学创新形态的方式,提高可视化实践课堂教学的质量和效果,为我国教育教学模式的创新改革和良性发展奠定坚实的基础。

其次要选择合适的教材。 将思想理论与实践操作紧密结合的教材是学生学习的基础,结合新的教学目标,选择适合教学大纲的优质教材。 好的教材要结合学生的兴趣,结合教育的目标,结合当下的技术。 只有多角度、多形式的综合、评估、分析,才能选择适合学生、有价值的教材。 通过专家建议和学生反馈相结合的方法,不断修订教材,完善知识体系,使教育工作者及时了解教学中存在的缺陷,便于优化教学模式。

最后要夯实学生基础知识。 在好的教材的基础上,培养学生的独立思考能力,使学生的思维逻辑和知识体系获得全面提升。 通过理论与实践相结合的教育模式,提高学生的实际操作能力和专业技术水平。 以就业促进教学,以教学带动就业,双向提高,双向促进。时代背景的发展决定了社会需要精通数据可视化技术的人才,学校也应该紧跟时代的脚步,不断反思教育机制,培养能够运用专业知识分析、处理数据的专业型人才。

3 结语

总而言之,互联网技术的快速发展为数据可视化课程的教学改革提供了技术手段上的支持。 数据的价值只有通过分析才能展现,这一方面提升了教师的教学质量;另一方面为学生营造了有趣味性的、知识可视化的学习环境。 发展和发扬数据可视化在教学中的创新性应用是当前时代背景的大势所趋,也是未来教学改革的重点发展方向。