基于地图的教育大数据可视分析方法探讨
发布时间：2021-09-29 15:18
针对当前教育大数据的管理与分析缺乏基于地图的应用模式,且可视化展示与支持决策分离,不同用户缺乏统一资源入口平台的问题,文章在分析基于地图的教育大数据可视分析应用模式与服务模型的基础上,提出了一种基于地图的教育大数据可视分析方法,包括基于地图定位与映射的数据整合、地图时空分布可视化、主题图层叠加与融合分析、基于缓冲区域分析的资源关联分析和基于时序路径分析的智能导学等方法,并讨论了基于地图统一入口的空间检索与资源定位精准服务方法,对教育大数据的信息挖掘、智能应用、精准服务进行了有效探索,并为教育数据相关的获取与处理提供思路。
【文章来源】：电化教育研究. 2018,39(07)北大核心CSSCI
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
全国教育发展公平指数的分布
电化教育研究加以标签的方式进行区分。点可视化显示方式，常对数据的个体进行细节的展示。应用地图制图的规则，信息展示可以节略显示重要标识信息，而通过点击查询交互显示更多细节，从而减少数据的堆积显示和信息过载效果。图2显示了学生在不同的时间、地点学习某具体在线课程的情况。图2基于点的数据个体信息展示地图中线由多个点构成，线是形成边界的基础。同样，在教育大数据中，可以通过相应的线段来表示数据的边界或信息的分区。线的可视化也反映了不同位置点的通达性。通过选择线型、颜色、宽度等参数来表达不同尺度下的信息，从而实现连通关系与边界属性等。图3显示某学生在四天内的移动学习情况，线段反应为从学校出发，乘坐公共交通工具，如地铁和公共汽车中的学习情况。图3学生日常学习移动的线段模型区域可视化，可表达为多边形可视化。地图中，不同的行政级别可分别表示为不同的多边形，多边形的可视化模式不仅包括本身颜色的显示，同时对基于区域的统计数据进行量化显示，在区域中加入文本的、图表的或矢量的元素进行复合可视化，在展示数据的同时，标题量化地显示信息。（三）基于图层叠加融合的主题可视分析方法地图中，通过图层来区分不同的地理要素、主题内容以及时空属性。可视化方法，可以方便地对不同类型的数据层进行可视化控制，同时也可以对相同地理基准下，不同数据层进行融合可视化。因此，利用地图的方法，可以方便地对不同主题的数据教育、不同时期的教育水平等进行复杂的主题分析。使用层次融合的可视
生在不同的时间、地点学习某具体在线课程的情况。图2基于点的数据个体信息展示地图中线由多个点构成，线是形成边界的基础。同样，在教育大数据中，可以通过相应的线段来表示数据的边界或信息的分区。线的可视化也反映了不同位置点的通达性。通过选择线型、颜色、宽度等参数来表达不同尺度下的信息，从而实现连通关系与边界属性等。图3显示某学生在四天内的移动学习情况，线段反应为从学校出发，乘坐公共交通工具，如地铁和公共汽车中的学习情况。图3学生日常学习移动的线段模型区域可视化，可表达为多边形可视化。地图中，不同的行政级别可分别表示为不同的多边形，多边形的可视化模式不仅包括本身颜色的显示，同时对基于区域的统计数据进行量化显示，在区域中加入文本的、图表的或矢量的元素进行复合可视化，在展示数据的同时，标题量化地显示信息。（三）基于图层叠加融合的主题可视分析方法地图中，通过图层来区分不同的地理要素、主题内容以及时空属性。可视化方法，可以方便地对不同类型的数据层进行可视化控制，同时也可以对相同地理基准下，不同数据层进行融合可视化。因此，利用地图的方法，可以方便地对不同主题的数据教育、不同时期的教育水平等进行复杂的主题分析。使用层次融合的可视化方法，可以直观地比较主题数据之间的区别与联系；通过基于区域的统计分析，准确量化后，得到比较值，建立更为准确的决策依据。图层叠加融合的主题可视化分析，通过应用图层的可视化控制手段，过滤常规堆积干扰项、基于属性的分类?
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国教育大数据研究热点及存在问题的可视化分析[J]. 裴莹,付世秋,吴锋. 中国远程教育. 2017(12)
[2]深入学习贯彻党的十九大精神 加快建设教育强国[J]. 刘自成. 教育研究. 2017(12)
[3]深化教育改革 加快教育现代化[J]. 李希贵. 教育研究. 2017(11)
[4]教育大数据下个性化资源推送服务框架设计[J]. 李宝,张东红. 中国远程教育. 2017(09)
[5]教育大数据范式的基本理念与建构策略[J]. 吴南中,夏海鹰. 电化教育研究. 2017(06)
[6]教育大数据分析:方法与探索[J]. 王宏志,熊风,邹开发,刘哲敏. 中国大学教学. 2017(05)
[7]利用电子双板的知识可视化教学研究[J]. 张昭理,李志飞,刘海,刘三女牙. 中国远程教育. 2017(03)
[8]基于大数据的学习分析仪表盘研究[J]. 姜强,赵蔚,李勇帆,李松. 中国电化教育. 2017(01)
[9]国内近五年学习分析研究现状的可视化综述[J]. 张家华,邹琴,祝智庭. 浙江师范大学学报(社会科学版). 2017(01)
[10]解读教育大数据的文化意蕴[J]. 祝智庭,孙妍妍,彭红超. 电化教育研究. 2017(01)
本文编号：3413941
【文章来源】：电化教育研究. 2018,39(07)北大核心CSSCI
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
全国教育发展公平指数的分布
电化教育研究加以标签的方式进行区分。点可视化显示方式，常对数据的个体进行细节的展示。应用地图制图的规则，信息展示可以节略显示重要标识信息，而通过点击查询交互显示更多细节，从而减少数据的堆积显示和信息过载效果。图2显示了学生在不同的时间、地点学习某具体在线课程的情况。图2基于点的数据个体信息展示地图中线由多个点构成，线是形成边界的基础。同样，在教育大数据中，可以通过相应的线段来表示数据的边界或信息的分区。线的可视化也反映了不同位置点的通达性。通过选择线型、颜色、宽度等参数来表达不同尺度下的信息，从而实现连通关系与边界属性等。图3显示某学生在四天内的移动学习情况，线段反应为从学校出发，乘坐公共交通工具，如地铁和公共汽车中的学习情况。图3学生日常学习移动的线段模型区域可视化，可表达为多边形可视化。地图中，不同的行政级别可分别表示为不同的多边形，多边形的可视化模式不仅包括本身颜色的显示，同时对基于区域的统计数据进行量化显示，在区域中加入文本的、图表的或矢量的元素进行复合可视化，在展示数据的同时，标题量化地显示信息。（三）基于图层叠加融合的主题可视分析方法地图中，通过图层来区分不同的地理要素、主题内容以及时空属性。可视化方法，可以方便地对不同类型的数据层进行可视化控制，同时也可以对相同地理基准下，不同数据层进行融合可视化。因此，利用地图的方法，可以方便地对不同主题的数据教育、不同时期的教育水平等进行复杂的主题分析。使用层次融合的可视
生在不同的时间、地点学习某具体在线课程的情况。图2基于点的数据个体信息展示地图中线由多个点构成，线是形成边界的基础。同样，在教育大数据中，可以通过相应的线段来表示数据的边界或信息的分区。线的可视化也反映了不同位置点的通达性。通过选择线型、颜色、宽度等参数来表达不同尺度下的信息，从而实现连通关系与边界属性等。图3显示某学生在四天内的移动学习情况，线段反应为从学校出发，乘坐公共交通工具，如地铁和公共汽车中的学习情况。图3学生日常学习移动的线段模型区域可视化，可表达为多边形可视化。地图中，不同的行政级别可分别表示为不同的多边形，多边形的可视化模式不仅包括本身颜色的显示，同时对基于区域的统计数据进行量化显示，在区域中加入文本的、图表的或矢量的元素进行复合可视化，在展示数据的同时，标题量化地显示信息。（三）基于图层叠加融合的主题可视分析方法地图中，通过图层来区分不同的地理要素、主题内容以及时空属性。可视化方法，可以方便地对不同类型的数据层进行可视化控制，同时也可以对相同地理基准下，不同数据层进行融合可视化。因此，利用地图的方法，可以方便地对不同主题的数据教育、不同时期的教育水平等进行复杂的主题分析。使用层次融合的可视化方法，可以直观地比较主题数据之间的区别与联系；通过基于区域的统计分析，准确量化后，得到比较值，建立更为准确的决策依据。图层叠加融合的主题可视化分析，通过应用图层的可视化控制手段，过滤常规堆积干扰项、基于属性的分类?
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国教育大数据研究热点及存在问题的可视化分析[J]. 裴莹,付世秋,吴锋. 中国远程教育. 2017(12)
[2]深入学习贯彻党的十九大精神 加快建设教育强国[J]. 刘自成. 教育研究. 2017(12)
[3]深化教育改革 加快教育现代化[J]. 李希贵. 教育研究. 2017(11)
[4]教育大数据下个性化资源推送服务框架设计[J]. 李宝,张东红. 中国远程教育. 2017(09)
[5]教育大数据范式的基本理念与建构策略[J]. 吴南中,夏海鹰. 电化教育研究. 2017(06)
[6]教育大数据分析:方法与探索[J]. 王宏志,熊风,邹开发,刘哲敏. 中国大学教学. 2017(05)
[7]利用电子双板的知识可视化教学研究[J]. 张昭理,李志飞,刘海,刘三女牙. 中国远程教育. 2017(03)
[8]基于大数据的学习分析仪表盘研究[J]. 姜强,赵蔚,李勇帆,李松. 中国电化教育. 2017(01)
[9]国内近五年学习分析研究现状的可视化综述[J]. 张家华,邹琴,祝智庭. 浙江师范大学学报(社会科学版). 2017(01)
[10]解读教育大数据的文化意蕴[J]. 祝智庭,孙妍妍,彭红超. 电化教育研究. 2017(01)
本文编号：3413941
本文链接：https://www.wllwen.com/jiaoyulunwen/jiaoyujiaoxuefangfalunwen/3413941.html
