大數據環境下“數據可視化技術”課程的實施與考核辦法探索與實踐

楊弦

（東北財經大學，遼寧大連 116024）

2020年，我國將大數據中心、人工智能建設納入“新型基礎設施建設（新基建）”領域，這預示著未來我國大數據產業將有高速、蓬勃的發展，同時也將造成巨大的大數據高端人才缺口。在具體實踐中，大數據及其應用已經滲透到人類生活的各個方面，如國家治理、企業決策、個人生活等方面。在這一新形勢下，大量高校開設了大數據相關專業和課程，以期培養更多的大數據創新應用型、技術技能型人才。

一系列與大數據管理技術與應用相關的課程，如數據采集技術、數據存儲技術、數據分析技術和“數據可視化技術”等課程，成了學生積極選修的熱門課程。新課程的設立也對教師探討理論與實踐相結合的新模式提出了挑戰，如何讓學生在大數據實踐環境中掌握理論知識，培養學生的專業操作能力，制定一套合理的實踐課程實施與考核辦法，是大數據相關課程教學改革中需要探索的重要問題。

1 課程特點

“數據可視化技術”是一門綜合應用相關理論知識和技術，對數據進行可視化的理論與實驗教學相結合的課程，提高學生數據分析和數據可視化的能力。課程內容包括數據可視化的基本理論、原則和基礎，“數據可視化技術”課程基于可視化軟件的圖表制作方法，以及結合具體的業務分析場景實例，幫助學生掌握數據可視化技巧。

課程結合教師講授、學生上機實驗和課程作業等方式，著重培養學生的專業素質和科學研究的基本能力，具體包括以下目標：（1）了解數據可視化的基本理論和原則；（2）掌握數據處理技術和數據可視化基礎；（3）了解多種數據可視化技術；（4）掌握基于可視化軟件的圖表制作方法；（5）培養學生基于具體業務對數據進行處理、分析和可視化的能力。

2 課程實施方案

針對“數據可視化技術”課程理論繁雜、強調可操作性和實踐性的特點，在課程實施中創建了“理論認知、軟件教學、案例模擬”的理論與實踐結合的進階式教學模式，提升教學質量和學生的學習效果。

2.1 理論認知

理論認知是課程的基礎，通過對數據可視化的理論學習，學生能掌握數據可視化的基本原理和原則。采用教師啟發和學生反饋的雙向模式，提高學生對理論知識的認知。教師啟發，是教師以課件的形式將知識點傳遞給學生，如系統地介紹數據可視化的基本概念，并具體講解視覺感知和認知的各種理論、顏色和視覺編碼原則等，給學生留思考題，讓學生進行討論。學生反饋，是學生在接受教學時，對教師提出的思考題進行討論，并給出結果；提出自己的解決方案，并參考教師提供的解決方案，進行學習；將學習中遇到的問題及學習狀態反饋給教師。教師通過學生的反饋信息明確學生感興趣的知識點和掌握薄弱的知識點，進一步調整教學內容，調動學生的學習積極性，加強學生對數據可視化的理論認知。

2.2 軟件教學

軟件教學是課程的主要內容，通過可視化軟件工具的學習，學生能掌握可視化技術，實現數據的可視化。軟件教學采用整體了解和重點掌握的方式，首先介紹現有的可視化軟件的功能、適用范圍、優缺點，讓學生了解多種可視化軟件[1]。

考慮到可視化軟件的特點，課程主要介紹實用且易操作的可視化軟件Tableau Desktop，它是分析數據的桌面版工具，主要用于繪制分析圖表，可以連接數據源、繪制圖表、生成儀表板、構建故事，從而得到想要的分析結果[2]。繪制的圖表類型也很豐富，除了簡單的圖形外，還可以繪制地圖、帕累托圖、瀑布圖、雙柱折線組合圖、南丁格爾玫瑰圖、盒須圖、凹凸圖、桑基圖等復雜圖形。在軟件教學過程中，采用實例和步驟詳解的方式，先讓學生整體了解圖形的構成和軟件的功能，再分解用軟件制作圖形的詳細步驟，通過對比分析和實際演練，全面地讓學生掌握軟件的功能。

2.3 案例模擬

案例模擬是課程的重點，通過案例教學，學生能完整地實現數據可視化。案例的選取很重要，案例不僅需要理論聯系實際，幫助學生分析、解決實際問題，同時案例之間還需要具有一定的關聯性。

在案例組織中，每個案例教學中的實驗案例都可以通過主題地圖進行表示，將所有的案例主題地圖組織起來，可以構成案例知識地圖。知識節點之間的關系通過以下兩個原則進行確定：（1）根據知識點主題進行確定，每個知識點都隸屬于同一個知識結構中，組織這些知識點，使它們構成一個完整的知識體系。（2）根據每個案例的分類，例如引導型案例、述說型案例及評估型案例，組織案例庫中的案例。構建一個實驗案例的主題地圖，其中教學目的、背景信息、涉及的知識點、可能的解決方案、案例來源作為主題節點，相應的內容作為該主題節點的事件信息。學生通過實驗案例知識地圖的學習，加深對理論知識的認識，充分挖掘相關原理，獲取對理論知識的感性認識，并實施實驗方案。

3 課程考核辦法

實驗課的考核辦法需要遵循一定的指導原則，并設計合理的考核方案，綜合、全面地評估學生對理論知識的掌握和實踐操作能力。

3.1 考核辦法的指導原則

（1）確立正確的指導思想。

正確的指導思想可以規范考核的目的和方式，幫助學生提高課程的學習效果。首先要確立提高學生綜合素質的實踐教學理念，實踐操作環節需要加強學生綜合運用知識的能力、實驗操作的能力和創新思維的培養，同時還應該注重學生的協作能力、獨立思考能力和遵紀守則等方面素質的形成。

（2）構建考核測評指標體系。

“數據可視化技術”的實驗教學是由多個環節和多個層次組成的教學行為，需要從實驗的提前預習、實驗的操作過程、實驗的小結報告和期末的綜合性報告等方面全方位、多維度地對學生的學習效果進行評估。根據實驗課程的特點，需要在實驗考核的內容與形式設計上下功夫，設計比較完善的考核測評指標體系，達到客觀公正地評價學生實驗水平的目的。設計數據可視化技術的測評指標，包括定量指標和定性指標[3,4]，定量指標是指能用數量關系明確的指標，如課程理論考試成績；定性指標是指考核學生綜合素質的指標，如課堂積極性、創新性等。

（3）加強過程化考核。

實驗課中過程化考核的核心思想就是注重學生的學習過程，而不是結果。過程既指該學期中各章節所有知識點的學習過程，也包括學生在各個實踐環節中的提前預習、實踐操作和提交報告的過程[5,6]。加強過程化考核可以培養學生分析和解決問題的能力、創新能力，通過多種方式實現最終的教學目標。

3.2 考核方案的設計

“數據可視化技術”的考核方案設計主要需要考慮以下三個方面的成績：平時成績、理論考試成績和上機實驗考試成績。

（1）平時成績。

平時成績主要包括出勤情況、課上實驗案例成績和課后作業成績，占總成績的（30%）。課上實驗案例成績是指每周的教學計劃內上機實驗環節中，學生實驗過程和案例完成情況的考核成績。課后作業成績是指課后留的補充實驗完成情況的成績，課后作業題目總量不能太多，需要合理分布，根據案例的知識結構關聯和知識覆蓋程度，使教學和課后案例具有針對性和代表性，使學生容易對課上的實驗操作進行舉一反三，更透徹深入地掌握可視化軟件的各個功能。

（2）理論考試成績。

理論考試主要是考核學生對課程中理論知識的掌握情況，占總成績的30%。理論考核在學期末進行，題型主要為客觀選擇題，考核學生對可視化理論知識的掌握情況，考核方式主要采用閉卷的形式。

（3）上機實踐考核成績。

上機實踐考核主要是綜合考核學生對可視化技術的掌握和實踐操作能力，占總成績的40%。上機實踐考核放到學期末進行，主要采用開卷的形式，提前一段時間將考核題目和相關數據發給學生思考，學生可以攜帶書本、筆記、網絡資料等參閱，學生根據數據制作圖形，向教師演示圖形制作過程，提交最終的可視化作品（如圖1所示），教師根據圖形是否精準地表達出了主題、圖形制作的復雜程度、圖形美觀度等給出實踐考核的成績。

圖1 新冠肺炎數據可視化作品

4 結語

大數據產業的高速發展，為高校培養大數據專業人才帶來了機遇和挑戰，如何提升學生的實踐能力，培養大數據創新應用型、技術技能型人才成了高校人才培養的基礎問題。本文探索了“數據可視化技術”課程的實施和考核辦法，注重理論結合實踐，讓學生從基本操作開始，經過基本能力的培養、基本技能的訓練、專業動手過程的實踐、操作技巧的練習，從而達到提高專業技術水平、綜合實踐水平等目標，提升人才培養質量。