信息可視化對在線學習分析方式的影響研究

摘要：在線學習飛速發展的今天，在線學習環境的監控措施和智慧教室等技術研究共同發力，為信息可視化的跨學科應用發展提供了茁壯成長的技術氛圍。本文通過對在線學習分析和信息可視化的研究，將視覺設計作為切入點，從典型用戶研究出發，聚焦于信息可視化介入線上課程的設計策略和設計實現。

關鍵詞：信息可視化;在線課程;學習分析方法

一、學習分析工具對可視化的技術支持

信息處理技術的發展：信息處理技術的支持學習分析研究者將抽象的、難以描述的信息轉化成具象的、易于表現的數字。它的發展體現在兩個方面：一是對信息的可用內容進行提取的準確度，保證信息分析的可靠性和有效性;二是對信息的深層挖掘，從信息的表象發掘出更多內涵，提升信息的價值層次，從解決已有問題深入發現新的問題，再深入到重新定義已有的問題。

二、在線學習分析的可視化模式

設計模式的概念最早由美國建筑師提出，用于描述設計中可以重復使用的解決方法，從而減少重復勞動和標準化設計呈現。筆者在本節中嘗試用設計模式的概念，探討設計不同類型信息的可視化呈現的設計規律。

三、可視化的視覺元素

對數據可視化準確性的早期研究以數據圖形為單位，Cleveland和McGill通過一系列實驗，證實和總結出視覺元素暗示強度的序列，依次是位置、長度、角度、方向、形狀、面積、體積、顏色。Mackinlay根據數據特性和圖形感知之間的聯系，將方向重新定義為斜率，并結合Berlin的可視化編碼理論加入了密度、連接、包含、紋理等視覺元素，對不同類型的圖形表達進行感知精確性排序，探討信息圖形被設計成為圖形語言的表達性和有效性標準。

（一）位置（Position）的判定需要參照物，在信息圖形中，這個參照物一般被設置成坐標系。位置可以精確地描述數值，同時也是人眼感知最為敏感的視覺元素。密度（Density）在位置的基礎上弱化了準確數值的呈現，轉而展現多個數值的集中區域。

（二）長度（Length）、面積（Area）和體積（Volume）是數值型信息的大小（Size）屬性在一維、二維和三維設計空間的具體表現。相比位置，這三個視覺元素在展現單一具體數值時較弱，但可以直觀、清晰地表現數值間的對比。

（三）角度（Angle）的呈現需要借助圓和圓心，在0度到360度范圍內表示單個部分和整體之間的比例關系。與大小相比，角度強調了整體和局部之間的比較。

（四）斜率（Slope）的取值取決于坐標系的標度，通常用于表現信息在某一范圍內的變化程度。同一個變化值在標度較小的坐標系中，斜率更小，反之在標度較大的坐標系中斜率變大。設計者可以根據設計目的，合理地調整標度，表達對當前變化的情緒暗示。

（五）形狀（Shape）—般用于描述圖形輪廓，可以用于快速區分多種分類數據，用戶認知能力和經驗對形狀的影響遠遠大于具體數值和邏輯。因此，形狀是設計時自由度較大的視覺元素，對形狀的選擇和設計常與現實事物相聯系，結合設計者的理念進行在提煉和再創造。

（六）紋理（Texture）、色相（Hue）和飽和度（Saturation）屬于顏色屬性（Color）的范疇。顏色和形狀一樣，體現了類型的差異性，同時帶有視覺隱喻作用。

（七）連接（Connection）和包含（Containment）為信息間關系的展不提供了基礎的視覺通道，兩者都是以輔助線或輔助形的方式表現多個數據的聯系。連接用于表現網絡聯系，包含用于表現對象之間的邏輯聯系。

四、信息內容到可視化模式的映射

學習軌跡描述學習者的學習趨勢，學習評價包含自身的縱向比較以及群體的橫向比較，課程及其他學習資源使用情況展現學習者的選課趨勢以及學習內容的結構，學習任務完成情況體現己有的知識結構和分布，學習過程中的互動和討論內容體現互動話題分布，社交網絡呈現了學生的互動網絡結構。[1]

（一）趨勢體現學習者的某個學習信息在一個區間中的變化傾向，在選定坐標系后，借助斜率展現學習者在此有序區間內整體提高、降低、平穩發展或波動劇烈等學習情況，并根據當前趨勢提供可視化的學習預測。

（二）比較存在于不同類別學習信息之間或學習信息表現在時間序列上的多個數據，適用于組合展示多個有關聯的數值型信息。該模式的目標是尋找具有統計學意義的學習信息內容，如時間序列上的極端值、中間值等，輔助學習者根據較優數據出現的時機，修正下階段的學習計劃。

（三）結構常見的內容是學習信息內部各種成分的構成情況。在“整體-部分”的結構模式中，所有的信息內容都是一個學習信息的不同部分，強調總分的關系。在“節點-分支”結構模式中，可以有多個同時存在的起始節點，匯聚多組相互之間存在聯系的總分關系。

（四）分布強調根據數值確定學習信息在坐標系中的位置，核心是展示信息的分布密度。若需要表現多維度變量，則借助交互手段拆分成多個二維變量的分布組合。

五、結語

依照影響可視化的關聯因素構建在線學習分析的評價標準，并對應學習分析內容匹配可視化模式。本研究分析了來自內部和外部的關聯因素，提出包含角色定位、視覺表征、理解力、認知效率、人機交互和行動引導六個維度的學習分析可視化的評價標準。信息可視化介入的設計不僅僅是視覺上的設計，更應該掌握信息的特性和技術的限制并加以利用。

參考文獻：

[1]肖軍玲，孫韓瓊，楊福華，等.學習分析視角下的學習狀況可視化方法研究[J].中國教育信息化，2015（12）：15-19.

作者簡介：米曉翰，四川大學藝術學院。