在線教學平臺的數據可視化方法及應用探討

吳蓓

摘 要：本文闡述了數據可視化的相關內容，分析了在線教育平臺的數據可視化方法，從學生、教師以及教育管理者的角度，研究了數據可視化方法在在線教學平臺中的應用。

關鍵詞：在線教學平臺;數據可視化;在線教育

當前很多學生利用在線平臺進行學習。在學習過程中，在線教育平臺會收集學生的各種行為數據，如何應用可視化技術挖掘出有效的數據信息就成為了一些教育者所關注的重點，本文對在線教學平臺中數據可視化的方法及其應用進行論述。

一、面向在線教學平臺的數據可視化方法

（一）低維數據與高維數據

在線教學平臺分為6種數據類型。比較簡單的是低維數據，這主要可以呈現出3種數據狀況，一維數據可分成兩種可視化方式，定量型方式主要是向線段上的點映射進行數據的可視化，而非定量型方式則會運用色塊展示數據情況。二維數據可根據視覺通道的差異分為兩種可視化方法。三維數據的可視化方法有分類降維法和面積映射法。在線平臺的高維數據可視化是有一定難度的，一般可以采用線性降維方法進行非負矩陣分解和多尺度分解，還可以采用非線性的方法，進行等距特征映射[1]。

（二）層次數據與文本數據

多層數據與樹狀結構數據較為類似，其中存在各種節點，節點之間屬于從屬或者并列的關系。對于這樣的層次數據，一般會使用空間填充法和節點連接法進行數據的可視化。節點連接法就是使用線性來展示節點關系，以點代表數據實體。而空間填充法主要是以嵌套的方式劃分矩形，通過矩形區域展現數據實體，并用字區域表示子節點。在對文本數據進行可視化的時候，平臺需要利用交互技術獲取到文本中的隱藏信息，通常在線平臺基于文本關系的數據可視化會更關注文本語意間的關系，而基于文本內容的可視化會更注重標簽問題。

（三）地理數據與關系數據

在數據之中加入地理維度就可以實現地理數據的可視化，這種可視化方法與地理信息系統有一定的聯系，主要利用計算機技術對地理信息進行分析、存儲，最后通過點、線、區域的方式展現出來。最后一種是關系數據的可視化，這是一種較為自由的表達方式，基本會以邊和節點表現數據，以圖的方式呈現數據態勢。在線教學平臺為了避免節點出現重復問題，通常會采用力導布局方式進行數據分析[2]。

二、在線教學平臺的應用現狀

目前，我國一些高校已經逐漸開始運用數據可視化技術進行教學與管理，我國在線教學平臺中，云師大平臺發展得較好。該在線教學平臺主要有移動端和電腦端兩種版本。目前該平臺總容量超過15 T，平臺已經開設了6000門以上的課程，提供課程超過50 000個。平臺中的用戶也已超過4萬人。

三、可視化方法在在線教學平臺中的實現和應用

（一）學生的自主學習

北師大云課堂在線平臺功能強大，非常適合學生的自主學習。而平臺可以對學生所選的課程內容、課程時長，作業時間、考試成績等數據進行收集整理，并形成可視化的圖形。該平臺還可針對教學內容的數據進行分析，利用基于層次的數據可視化技術，以樹狀圖等形式為學生提供一些科目的思維導圖，從而讓學生了解教學的重點和難點。

（二）教師的教學反饋

教師也可利用在線平臺中的數據可視化技術得到教學反饋，針對性得進行教學優化。隨著科技的發展，高校教師開始利用在線教育平臺進行線上線下的聯合教學。在線教育平臺中的數據可視化功能可為教師的教學反饋帶來幫助。

（三）教育者的科學管理

在線教育平臺除了利于學生的學習和教師的教學以外，還可為教育管理者的管理提供數據支持，學校管理者可以進入平臺，了解學生的日常學習情況，從而對教學管理進行調整。其中主要有以下幾大應用，第一，校方可以通過數據可視化方法了解到學生的學習時空分布情況，平臺會以地圖的方式展現某一區域學生的學習人數，某區域學習的人數越多，該區域的顏色面積就會越大。第二，平臺還可實時展現在線人數，并將移動端和PC端的人數進行區分，這樣教育者就可以了解到學生的主要學習時段[3]。第三，校方可以了解到教師上傳教學資源的類型的情況，并對教師上傳的質量進行考察，以監督教師提高教研水平。第四，校方可以針對課程、學生人數的整體情況進行龐大的數據匯總，反映出不同課程學習的占比人數等情況。這樣就可以了解到學生的需求，從而有針對性上傳教學內容，并可以根據學生的興趣開展相應的選修課程。

四、結束語

數據可視化技術不僅利于學生的學習，也可以讓教師及時地了解學生的學習情況，還可為學校的管理提供數據支持。所以在未來我國各大高校可以適當地引入這種在線教育方式，進行線上線下的一體化教學。而教育者也應該提高數據可視化的應用水平，在平臺中挖掘出有價值的數據信息，從而更好地開展教育教學工作。

參考文獻

[1] 劉悅，蔡飛，陳怡海，等.日常教學數據分析與可視化方法：以“程序設計方法學”課程為例[J].中國信息技術教育，2018（21）：99-102.

[2] 韓錫斌，程建鋼.基于網絡教學平臺的學習分析模型構建與應用[J].電化教育研究，2018，39（7）：33-39，48.

[3] 陳誼，甄遠剛，胡海云，等.一種層次結構中多維屬性的可視化方法[J].軟件學報，2016，27（5）：1091-1102.