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学习仪表盘信息设计研究——基于眼动数据的整合分析

发布时间:2018-11-17 20:34
【摘要】:学习仪表盘作为以可视化为核心的学习分析工具,如何对其进行有效的信息设计至关重要。本研究聚焦学习仪表盘的使用场景,从更"上位"的研究视角,探索不同线索与数据可视化形式在学习仪表盘设计中的有效性。研究开发了系列高保真原型模拟交互环境,将36名被试随机分为三组进行眼动实验,完成信息留存度测试问卷、使用意向测试问卷以及认知负荷测试问卷。研究从三方面归纳了学习仪表盘信息设计的特点:一是通过自动捕获注意力产生控制性视觉导向,增加所在区域的注视时间和次数,从而提升学习者的信息留存度。线索的叠加会强化对注视时间、注视次数以及记忆的影响。二是数据可视化形式可以减少注视时间和注视次数、降低认知负荷并提升使用意向。不同数据可视化的叠加同样会产生强化效应。三是雷达图和散点图在呈现学习者多维度数值方面具备优势;相比折线图与直方图的组合,同类型的折线图组合更适合数据趋势的可视化呈现;簇状条形图比堆积条形图更适合作为个体数据比较的可视化形式。
[Abstract]:As a learning analysis tool with visualization as the core, it is very important to design effective information for learning dashboard. This study focuses on the use of learning dashboards and explores the effectiveness of different cues and data visualization forms in the design of learning dashboards from a more "upper" perspective. A series of high fidelity prototype interactive environments were developed. 36 subjects were randomly divided into three groups to perform eye movement test, complete information retention test questionnaire, use intention test questionnaire and cognitive load test questionnaire. The characteristics of information design of learning dashboard are summarized in three aspects: first, through automatic acquisition of attention to produce controlled visual orientation, to increase the fixation time and times in the region, thus to improve the retention of information of learners. The superposition of cues reinforces the effects on fixation time, fixation times, and memory. Second, data visualization can reduce fixation time and fixation times, reduce cognitive load and improve intention of use. The superposition of different data visualization will also have a reinforcement effect. Thirdly, radar map and scatter plot have advantages in presenting learners' multi-dimensional numerical value, and the same type of broken line map is more suitable for visualization of data trend than the combination of broken line map and histogram. The cluster bar chart is more suitable for individual data comparison than stacking bar chart.
【作者单位】: 江苏师范大学智慧教育学院;北京师范大学教育学部教育技术学院;北京师范大学信息科学与技术学院;
【基金】:2014年全国教育科学“十二五”规划教育部重点课题“基于教育大数据的学习分析工具设计与应用研究”(DCA140230)
【分类号】:G442

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