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面向在线学习平台的数据可视化研究

发布时间:2019-05-14 11:52
【摘要】:以MOOC为代表的在线学习平台的兴起,引发了在线学习的热潮。相较于以往的传统教学,学习者更倾向于随时随地的在线学习方式,这就意味着在线学习平台中汇集了大量的数据信息,包括学习者信息、教学资源以及学习者在学习过程中产生的学习行为数据等。这些数据中蕴含着大量有价值的信息,而要从这些数据中发掘出有价值的信息离不开人的分析能力与经验。如何提高人们快捷理解数据的能力,或者如何将数据转换成人们更容易理解的形式,是发现并利用数据价值亟需解决的关键问题。本文针对目前在线学习平台中存在的困难,结合数据可视化技术对在线学习平台中的数据进行可视化分析。首先,本文介绍了在线学习平台数据可视化的研究背景及意义、数据可视化的国内外研究现状以及国内教育领域可视化的现状,阐述了数据可视化的基本流程、技术分类和主流工具。在数据可视化相关理论与技术的基础之上,以华中师范大学自主研发的云课堂为例对教育数据进行分析,其中包括对用户的分析、数据模块和类型的分析,并基于数据类型和可视化技术分类对数据可视化的布局进行分析,针对教育数据中不同数据类型来选择合适的布局方法。其次,根据在线学习平台的数据可视化分析,完成数据可视化系统的设计与实现。首先根据数据可视化的基本流程以及在线学习平台中数据模块的分析对系统的总体架构、可视化模块以及数据库进行设计。然后在可视化需求分析、布局分析及设计的基础之上,选取合适的可视化工具着重介绍系统实现的可视化部分,包括可视化交互的实现和可视化布局的实现。最后,从教育管理者、教师和学生等三个用户角色的角度出发,对在线学习平台的数据可视化系统进行效果分析,证实系统的可视化结果在辅助教育管理者做出管理决策、帮助教师优化教学环节以及促进学生自我评估等方面都提供良好的呈现效果,满足了不同用户角色的需求。综上所述,将数据可视化技术应用于在线学习平台中,可以清晰直观地展示不同类型的教育数据,有效解决了由于数据复杂、量大而引发的问题。
[Abstract]:The rise of online learning platform represented by MOOC has triggered the upsurge of online learning. Compared with the traditional teaching in the past, learners are more inclined to learn online anytime and anywhere, which means that a large number of data and information, including learner information, are collected in the online learning platform. Teaching resources and learning behavior data generated by learners in the learning process. These data contain a lot of valuable information, and to find valuable information from these data can not be separated from the analytical ability and experience. How to improve people's ability to understand data quickly, or how to convert data into a more understandable form, is the key problem to be solved urgently in discovering and utilizing the value of data. In view of the difficulties existing in the current online learning platform, this paper analyzes the data in the online learning platform by combining the data visualization technology. First of all, this paper introduces the research background and significance of data visualization of online learning platform, the research status of data visualization at home and abroad and the present situation of visualization in the field of education in China, and expounds the basic flow of data visualization. Technical classification and mainstream tools. On the basis of the theory and technology of data visualization, this paper takes the cloud classroom developed by Central China normal University as an example to analyze the educational data, including the analysis of users, the analysis of data modules and types. Based on the classification of data type and visualization technology, the layout of data visualization is analyzed, and the appropriate layout method is selected for different data types in educational data. Secondly, according to the data visualization analysis of online learning platform, the design and implementation of data visualization system are completed. Firstly, according to the basic flow of data visualization and the analysis of data module in online learning platform, the overall architecture, visualization module and database of the system are designed. Then, on the basis of visual requirement analysis, layout analysis and design, the appropriate visualization tools are selected to introduce the visualization part of the system, including the realization of visual interaction and the realization of visual layout. Finally, from the point of view of three user roles, such as education manager, teacher and student, the effect of the data visualization system of online learning platform is analyzed, and it is proved that the visualization result of the system is assisting the education manager to make management decision. Helping teachers to optimize teaching links and promote students' self-evaluation provide good presentation results to meet the needs of different user roles. To sum up, the application of data visualization technology in online learning platform can clearly and intuitively display different types of educational data, which effectively solves the problems caused by the complexity and large amount of data.
【学位授予单位】:华中师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:G434

【参考文献】

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本文编号:2476689

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