数据可视化技术在“信息处理技术”课程教学中的应用研究

◇河南工学院教学质量监控与评估中心 王明斐

河南工学院管理学院 常 恒

信息处理技术课程面向高校各专业大一新生开设，属于计算机信息技术基础，是环境不同专业学生走向信息化道路的大门，有着很强的应用性和实践性。教学过程中合理运用数据可视化等信息技术，重构课程知识体系和图谱。在教学项目设计和过程性评价可视化中引入可视化技术，有效提升教学管理水平和学生的自主学习能力。通过对教学模式、课程内容和评价方式的创新和改革，解决教学中存在的问题和学生学习中面临的困难。

作为大数据时代的产物，数据可视化技术是有效推动课程教学的重要工具。通过数据可视化技术的利用，能够让课程管理更加轻松便捷、教学目标更加清晰明确、课程设计更加丰富多彩。数据可视化技术借助图形化手段，能够清晰有效地传达信息，为师生间更好的沟通提供帮助[1]。通过建立数据共享平台，对学生的学习过程信息进行整合，帮助教师做出更好的指导决策，实时反馈到教学过程中，为教学质量的提高奠定良好的基础。

1 信息处理技术教学现状分析

现阶段高校各专业课程安排中，“信息处理技术”课程作为普遍开设的第一门计算机信息类基础课程，其特点是所涉及的内容广、概念多，具有较强的应用性和实践性。主要任务是学习计算机信息技术的基础知识、概念和操作技能。通过课程的学习，使学生掌握常用系统软件和应用软件的使用，提高学生的信息技术应用能力、实验研究能力、总结归纳能力和自学新知识的能力，同时兼顾计算机应用领域的前沿知识，为学生进一步学习和应用计算机信息技术打下坚实的基础。目前，教学中存在的主要问题如下所示。

1.1 教学模式多以教师为中心

现阶段大多数课程教学模式仍是以教师为主导，既教师当堂按照教材上案例进行讲解演示，学生按照操作步骤讨论学习，再结合实验进行重复的练习。因为题目内容统一，造成部分学生缺少了自主思考设计的过程，有些同学甚至直接照搬其他同学的作业，最后教师看到的都是差别不大的作业，无法真实了解每一个学生对知识和技能的掌握程度。而该课程面向的是全校各专业的大一新生，专业基础不同，学生的学习和接受能力也有差别，传统模式容易导致师生都只注重结果而忽视过程的差异[2]。

1.2 教学项目设计单一

采用项目式教学法能够有助于促进学生学习，但面临的挑战是，一方面，授课教师希望借助“项目”实现更加有趣、有效的教学，但另一方面，大部分教师又缺乏相应的精力、资源实现[3]。尽管有一定数量的教师具备了设计高质量项目的能力，但项目设计过程复杂耗时。因此，在实际教学过程中，项目往往无法与教学内容紧密融合，经常沦为与核心知识无关的趣味活动。

1.3 过程性评价不足

长期以来，教学评价多以结果把关，既以期末卷面成绩对学生的知识掌握程度和应用能力进行评判。只从考试结果把关，无法对学生整个学习过程进行监控，缺失对学生成长过程关注和反馈[4]。这种只注重学习结果的单一评价体系下，忽视了学生学习过程和身心的发展，往往会造成部分学生自主性缺失、学习体验较差等问题。而这些问题，无法显现于分数之中，但却是学生学习过程中最真实的感知。

因此，探讨数据可视化技术在“信息处理技术”课程教学中的应用与研究，改变传统的教学模式有着非常重要的意义。

2 数据可视化技术在课程教学中的具体应用

2.1 可视化知识图谱构建知识体系

合理运用数据可视化等信息技术，进行教学模式“创新性”改革，采用慕课、对分课堂、PBL问题式学习、BOPPPS有效教学、线上线下混合式教学等，教学形式呈现先进性和互动性[5]。开展启发式、参与式、讨论式、合作式教学，进行教学方式、方法与手段创新，充分运用学习通、简道云、云班课等智慧教学工具[6]。

在学习过程中，可视化图形比文字有较强的优势。开展课程教学内容的重构，对课程进行深入剖析和二次开发，抽取课程中基本核心概念的关系，构建相应的知识体系和图谱，把文本进行可视化图像表征，帮助学生有效构建知识框架和体系，增强对知识技能的理解和深化，从而降低信息技术学习的门槛，减少非计算机专业学生对信息技术的排斥度。注重以学生为中心创新教学，体现学生为主体、培养学生自主获取和更新知识的能力。

2.2 数据可视化项目融入教学设计

以“数据统计分析”项目为例，常规的电子表格工具（如Excel等）对数据的统计无法高效的展开，数据共享成本高，多以后期人工汇总的形式，不仅费时费力，且容易遗漏出错。在移动端难以进行操作管理，统计后呈现的分析效果不够生动，容易导致数据外泄，无法充分发挥信息化新技术的优势。引入数据可视化是一种有效的方法，使用数据可视化工具来展示数据，可以帮助学生更好地理解和掌握基础知识概念，更好地掌握数据分析的技能，并且能够帮助学生更好地分析和解决生活中的实际问题。因此，在教学项目设计中引入简道云，作为一个零代码轻量级应用搭建平台，可以满足用户的个性化管理需求。让学生通过拖拉拽的简单操作，灵活快速搭建出符合自身需求的数据统计应用。

以往的数据统计分析项目案例中，往往存在统计信息陈旧、数据量偏小、统计数据失真等问题。其实在各学校的日常教学管理信息平台中，就存在着海量的教学相关数据，从中挖掘出学生熟悉和关心数据，最大化利用资源，并将分析结果通过数据可视化技术呈现。例如，在教学设计中引入对线上教学期间教学平台和直播平台的统计分析。引导学生首先对数据表单进行设计，具体的内容和形式可以自主设计发挥，还可以给不同权限的用户设计不同的数据管理权限，给学生提供更大的灵活度。设计好的表单，可以通过二维码的形式发布给其他的填写者，对数据进行收集。对表单收集后的数据，可以通过仪表盘进行加工处理后展示，通过简单的拖拽设置便可以将分析后的数据转变为实时可联动的可视化图表，将用户感兴趣的结果通过更加丰富、直观的展现出来，如图1所示。

图1 学生仪表盘作品示例

2.3 过程性评价可视化

为了扭转目前评价单一的现状，让评价真正融入学生的整个学习过程和生活中，催化学生的自信心和自主性。在课程实施过程中不断对评价体系进行创新，旨在构建课内外评价相结合、过程性考核与考试成绩相结合、学生互评和自评相结合的综合评价体系。营造乐观积极的学习文化，尊重每个学生的想法和特长，让学生全程参与评价活动中，鼓励学生发挥个体优势，同时学会彼此合作和相互评价。营造空间让来自不同专业背景的学生之间形成有效沟通交流，进行多元碰撞，逐步引导学生具有自我评价的能力。

开展课程评价方式改革，丰富完善过程性考核内容，考核方式科学多样，运用超星、简道云等在线平台进行学情分析和评价，注重形成性评价和过程化考核。鼓励学生参与到评价过程中，有机会发表自己的想法，从而提高学生的参与意识。让学生参与到评价的决策和结果分析过程中，从而激发学生的学习积极性，有效提升成绩。

以提高学习成绩为标准，以形成创新意识和团队协作精神为目的，以合理评价学生技能的应用情况为基础，注重灵活性、多元性价，设计可视化的过程性评价方式，针对学情预警实时反馈。在具体的课程实施中，过程性考核形式包括随堂练习、课堂表现、作业、PBL分组任务、平时测试等多种形式。如图2所示，学生的每一次参与和表现，都能够被记录和关注，形成过程性考核的依据。课堂的活动多以开放式的题目为主，不去设定统一的标准答案，旨在鼓励不同程度的学生都可以积极的参与。还可以通过PBL分组任务，帮助学生学会团队合作，分析解决问题，有效进行沟通讨论，提出解决方案，并把解决方案应用到实践中。提高团队合作能力，培养学生的创新思维和解决实际问题的能力，从而提高学习效果。

图2 课堂活动展示

过程性评价结果可以通过使用数据可视化技术实现。通过图表等形式帮助评估者更好地理解评估结果，并且可以更容易地发现趋势和模式。例如如图3所示，通过对学生的各项过程性评价数值进行综合分析，可以生产学生的用户画像，形象化数据更有效的帮助教师了解学生过程性评估结果，并且更容易发现不同学生的学习趋势和差异，找出海量数据中包含的信息和规律，用于学情监测和预警决策服务。可视化结果也更有利于学生进行自我评估，及时发现阶段性问题，为过程性评价创新改革提供新的帮助。

图3 学生用户画像

3 结束语

数据可视化技术可以帮助教师更好地掌握学生的学习情况和习惯，从而更有针对性地进行教学内容的设计。在教学项目的创新、教学数据的有效分析、教学效果的及时反馈等方面，通过清晰简介的可视化图表呈现出，可以使教师跟全面、适时、准确的了解全体学生的学习行为，及其所展现出来的过程、效果。通过在重构知识体系、教学内容设计，以及过程性评价实施过程中，有效融入数据可视化技术，让教师能够更加精准的进行教学设计、课堂管理，更加有效的丰富教学过程。通过实践应用证明，数据可视化技术在“信息处理技术”课程教学实施中，学生的自主学习能力得到较大提升，整体学生的学习效果有共同进步，个体学生的学习参与度有明显改进。