数据可视化赋能学情分析

张聚 广东省深圳市龙华区第三实验学校

孙潇楠 华南师范大学中山附属中学

● 引言

《中国教育现代化2035》《教育信息化2.0行动计划》中强调义务教育阶段需要深化信息技术与教育教学的融合发展，推动信息技术在教学中深入、广泛应用，这就要求教学过程中的教学手段和教学方法要适应新的教学环境。互联网与云端技术的发展，提升了在线教育平台的易用性和稳定性，加速了在线教育的发展。新冠肺炎疫情的暴发再次推动在线教育的普及与应用。在线教育在迅速扩张的同时，也暴露出了诸多问题，其中，如何及时掌握学生的学情信息变得尤其重要。

本研究通过梳理数据可视化在教学过程中的相关研究，从数据赋能学情分析的角度出发，采用数据分析与可视化技术，基于在线课堂后台数据，从广度和深度上挖掘隐藏在数据背后的信息，刻画学生学习情况，达到学情可量化、学情可视化，助力教师精确诊断学情。

● 相关研究

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。刘欢等提出数据可视化具有直观展示数据、增强理解数据、辅助探索数据的应用价值。刘迎春等通过对学生考试数据的分析，构建学生学习数据可视化反馈模式，提高了数据的可解释性。郭世豪使用FineReport工具制作了50种类型的数据图表，用于展示智慧课堂统计数据。张雷借助visdom工具和Python机器学习库，实现学生成绩的可视化。针对学生的可获取数据维度越来越丰富，近期的研究尝试引入数据挖掘技术，实现多维度刻画学生画像，从而进行精准教学。……