大數據可視化在高校計算機教學中的應用研究

萬寶平

關鍵詞：大數據可視化；高校；計算機教學；應用

0引言

隨著信息技術的飛速發展，大數據已經融入社會生活的各個領域，成為推動社會進步的重要力量。在高校計算機教學中，大數據的應用也日益受到關注，特別是在大數據可視化領域，其直觀、生動的展示方式為計算機教學提供了新的思路和方法。當前，高校計算機教學面臨著諸多挑戰。一方面，傳統的數據分析教學方法往往側重于理論和算法，難以激發學生的學習興趣和探索欲望；另一方面，隨著數據量的爆炸式增長，如何有效地處理和分析這些數據，成為計算機教學亟待解決的問題。而大數據可視化技術的出現，為解決這些問題提供了新的契機。因此，本文旨在探討大數據可視化在高校計算機教學中的應用價值和具體策略。通過深入研究和分析，期望能夠為高校計算機教學的改革和創新提供有益的參考和借鑒。

1大數據可視化概述

大數據可視化是指將龐大的數據集通過圖表、地圖、儀表盤等可視化工具呈現出來，使人們能夠直觀地理解和分析數據。作為數據分析和決策過程中的重要工具，大數據可視化有助于揭示數據背后的模式、趨勢和關聯關系，幫助用戶更好地理解數據，并根據數據進行決策[1]。大數據可視化的目的是將復雜的數據轉化為容易理解和解釋的可視化形式，以便用戶能夠快速準確地獲取信息并進行決策。

大數據可視化的特征包括交互性、多維性和可視性。交互性指的是用戶可以與可視化結果進行交互，如下鉆、上卷、篩選等操作，以便更深入地探索數據。多維性指的是數據可以按多個維度進行分類、排序、組合和顯示，以便用戶能夠從多個角度觀察數據[2]。可視性指的是數據可以通過圖像、曲線、二維圖形、三維體和動畫等形式來顯示，以便用戶能夠直觀地看到數據的分布、趨勢和關聯關系。如今，大數據可視化在許多領域都有廣泛的應用，如金融、醫療、教育、智能制造等。

2大數據可視化在高校計算機教學中的應用價值

隨著信息技術的迅猛發展，大數據已成為當今社會的重要資源和寶貴財富。在高校計算機教學中，大數據的應用逐漸受到重視，其中，大數據可視化作為大數據處理與分析的關鍵技術之一，其在教學中的應用價值日益凸顯。

2.1直觀理解，抽象變具體

在大數據的時代背景下，數據的規模不斷增大，數據的維度和復雜性也隨之提升，對于計算機專業的學生而言，理解和分析這些數據成為一項重要的挑戰。傳統的數據分析方法往往依賴于抽象的算法和數學模型，對于初學者來說難以直觀理解，而大數據可視化的應用，能夠將抽象的數據以直觀、易理解的方式展現出來，幫助學生更好地理解和掌握數據分析與處理的原理和方法[3]。通過大數據可視化工具，學生可以將海量的數據以圖形、圖表等形式進行展示，從而更清晰地看到數據之間的關聯和趨勢，不僅能夠幫助學生快速把握數據的整體特征，還能夠揭示數據背后的隱藏規律和模式。例如，在數據分析課程中，教師可以通過可視化工具展示不同維度數據之間的相關性，讓學生直觀地理解數據之間的內在聯系，加深對數據科學的理解。此外，大數據可視化還能夠幫助學生更好地理解算法和模型的工作原理。在計算機科學中，算法和模型是解決實際問題的關鍵，然而算法和模型往往具有高度的抽象性和復雜性，難以直接理解。通過大數據可視化，學生可以將算法和模型的處理過程以可視化的方式呈現出來，從而更直觀地理解其工作原理和流程。

2.2輔助決策，優化教學方案

在高校計算機教學中，傳統的教學決策方式往往依賴于教師的經驗和主觀判斷，缺乏科學性和準確性。而大數據可視化的應用，可以為教學決策提供有力的支持，幫助教師更準確地了解學生的學習情況，制定更合理的教學計劃和教學方案。通過大數據可視化工具，教師可以對學生的學習數據、成績數據等進行可視化分析，從而更全面地了解學生的學習情況和需求，不僅能夠揭示學生的學習特點和規律，還能夠發現其存在的問題和困難。基于這些分析結果，教師可以制定更具針對性和個性化的教學計劃和教學方案，以滿足不同學生的學習需求和提高其學習效果[4]。例如，在程序設計課程中，教師可以通過可視化工具分析學生的編程數據和錯誤類型，發現其常見的編程問題和難點，并針對性地設計教學內容和練習題目，以幫助學生更好地掌握編程技能和提高編程水平。此外，大數據可視化還能夠為教學評估提供有力的支持。教學評估作為檢驗教學質量和效果的重要手段，然而傳統的教學評估方式往往受限于評估指標和方法的局限性，難以全面客觀地反映教學情況。而大數據可視化的應用，可以將教學評估指標以可視化的方式進行展示和分析，從而更直觀地反映教學情況和問題，不僅能夠提高評估的準確性和客觀性，還能夠為教學改進和優化提供有力的依據和支持。

2.3培養能力，提升綜合素質

大數據可視化的應用，對于培養學生的數據分析、問題解決和創新能力具有重要的促進作用。在學習過程中，學生需要運用所學知識對數據進行處理、分析和可視化展示，整個過程不僅能夠鍛煉學生的動手能力和實踐技能，還能夠培養其邏輯思維和創新能力。同時，大數據可視化教學還能夠幫助學生提升團隊協作和溝通能力。在可視化項目中，學生需要與團隊成員緊密合作，共同完成任務，能夠培養學生的團隊協作精神和溝通能力，還能夠提高其解決實際問題的能力，對于學生未來的職業發展和學術研究具有重要的意義和價值。

3大數據可視化在高校計算機教學中的應用策略

3.1案例演示，理論與實踐相結合

在高校計算機教學中，選取具有代表性和實際意義的案例，將抽象的理論知識與具體的實踐操作緊密結合。教師可以通過精心設計的案例，展示如何利用大數據可視化工具從海量數據中提取有價值的信息，并將這一過程分解為易于理解和操作的步驟。通過案例演示，學生不僅能夠直觀地看到大數據可視化的實際效果，還能夠深入理解背后的原理和方法[5]。

以高校計算機課程中的“數據分析與可視化”為例，教師可以選取一個實際的數據集，如2023年抖音電商平臺垂釣產品的銷售數據，作為案例分析的對象。在演示過程中，教師可以首先介紹數據集的來源、結構和特點，然后利用大數據可視化工具對數據進行清洗、轉換和加載，確保數據的準確性和可用性。接下來，教師可以通過繪制各種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、散點圖和熱力圖等，展示數據的分布、趨勢和關聯，如圖1所示。在演示過程中，教師還可以結合具體的業務場景和需求，解釋各種可視化圖表的選擇和設計原則以及如何通過調整參數和配色方案來優化可視化效果。通過這種理論與實踐相結合的教學方式，學生不僅能夠掌握大數據可視化的基本技能和工具使用方法，還能夠培養解決實際問題的能力。此外，教師還可以鼓勵學生參與到案例的分析和討論中來，提出自己的見解和改進意見，進一步激發學生的學習興趣和創造力。

3.2互動教學，學生主導探

在高校計算機教學中，應當強調以學生為中心，通過互動和實踐來激發學生的學習興趣和創造力。實施時，教師應設計具有挑戰性和探索性的任務，鼓勵學生利用大數據可視化工具自主分析數據、發現問題并提出解決方案[6]。例如，在數據庫管理課程中，教師可以提供一個關于校園圖書館借閱數據的實際案例，要求學生利用可視化技術分析熱門圖書類別以及讀者的借閱習慣等，如圖2所示。在此過程中，教師應充當引導者和輔助者的角色，及時給予學生指導和反饋，促進其深入探索和實踐。如此一來，學生不僅能夠掌握大數據可視化的基本技能，還能夠培養自主學習能力、批判性思維和創新能力，為未來的學術研究和職業發展奠定堅實基礎。同時，這種互動和探索性的教學方式也有助于營造積極的學習氛圍，提高計算機課程的教學效果和質量。

在實際操作中，教師可以按照以下步驟來實施這一策略：首先，明確教學任務和目標，確保任務具有探索性和挑戰性；其次，提供必要的數據資源和可視化工具，為學生開展實踐探索創造條件；然后，鼓勵學生分組合作，共同完成任務，促進彼此間的交流和合作；接著，定期組織課堂討論和成果展示，讓學生分享自己的發現和經驗，相互學習和借鑒；最后，教師對學生的探索成果進行評價和反饋，指出其中的優點和不足，提出改進建議，引導學生進行反思和總結。

3.3跨學科合作，拓寬應用領域

大數據可視化在高校計算機教學中的應用，可以積極搭建跨學科合作平臺，促進計算機科學與統計學、社會學、醫學等相關學科的交流與合作[7]。在具體教學中，教師可以結合不同學科的特點和需求，設計具有針對性的大數據可視化項目。例如，在計算機科學與統計學跨學科合作中，可以共同研究如何利用大數據可視化技術揭示數據背后的統計規律和趨勢；在計算機科學與社會學合作中，可以探索利用大數據可視化分析社會網絡、輿情傳播等社會問題；在計算機科學與醫學合作中，可以研究大數據可視化在疾病診斷、藥物研發等醫學領域的應用。通過這些跨學科合作項目，學生不僅能夠掌握大數據可視化的基本技能和工具，還能夠深入理解不同領域的數據特征和業務需求，拓寬其視野和應用能力。

以計算機科學與醫學的跨學科合作為例，教師可以設計一個關于醫學大數據分析的可視化項目。在這個項目中，學生需要利用大數據可視化技術對醫學數據進行分析和挖掘，旨在發現潛在的疾病模式、預測疾病發展趨勢或優化醫療資源配置。為了完成這個項目，學生需要與醫學專家進行深入交流，了解醫學數據的來源、特點和分析需求。然后，他們可以利用所學的大數據可視化技術和工具，對數據進行清洗、整合和可視化展示，揭示數據中的隱藏信息和規律。通過項目的完成，學生不僅能夠提升自己在大數據可視化方面的技能，還能夠對醫學領域有更深入的了解和認識。

3.4個性化教學，因材施教

利用大數據可視化工具對學生學習過程中的各種數據進行分析和挖掘，教師可以更加準確地了解每個學生的知識掌握情況、學習偏好和能力水平，進而制定更加貼合學生實際需求的教學計劃和教學方法。在實施過程中，教師可以借助大數據可視化技術，對學生的學習成績、課堂參與度、在線學習行為等數據進行全方位、多角度的可視化展示和分析，以便及時發現學生的學習困難和問題，并給予相應的輔導和支持[8]。

以數據庫管理課程為例，教師可以利用大數據可視化工具來分析學生的學習行為。通過收集學生在數據庫設計、SQL查詢、數據優化等方面的練習和作業數據，教師可以創建學習熱圖、進度跟蹤圖等可視化圖表，直觀地展示每個學生在各個知識點上的掌握情況，如此一來教師就能迅速識別出哪些學生在哪些方面遇到了困難，然后提供針對性的輔導材料、練習題或講解視頻。此外，在計算機網絡課程中，教師可以利用大數據可視化工具來模擬網絡流量、路由選擇等復雜過程，幫助學生更直觀地理解網絡的工作原理，通過觀察學生在模擬實驗中的表現和反饋，教師可以調整教學難度和教學方法，進而滿足不同學生的學習需求。

4結束語

綜上所述，通過深入探討大數據可視化在高校計算機教學中的重要性和應用價值，提出案例演示、互動教學、跨學科合作以及個性化教學等策略，旨在提高教學效果，培養學生的綜合能力。隨著大數據技術的不斷發展和應用領域的拓寬，大數據可視化在教學中的潛力將得到進一步挖掘和利用，因此高校應積極探索大數據可視化技術與計算機教學的深度融合，不斷創新教學方法和手段，才能適應信息時代對人才培養的新要求。