數據可視化技術課程的教學實踐與思考

摘要：在數據科學和信息技術快速發展的推動下，數據可視化技術已成為一個至關重要的學科領域，對于培養學生的分析能力和決策支持能力起著關鍵作用。文章聚焦數據可視化教學領域面臨的主要挑戰，提出了包括適應技術快速變革、應對學生背景差異、實施多維度學習成效評估、增強教學資源可訪問性以及激發學生創新力在內的一系列有效教學策略。這些策略不僅提升了學生的技術技能，還促進了學生創新思維和問題解決能力的發展。最后，文章展望了未來的研究和教學改進方向，以期為數據可視化技術構建更加全面、實效的教學模式。

關鍵詞：數據可視化；教學策略；技術教育；教學改革；多元化評估

中圖分類號：G424" " " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）17-0143-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

在當今大數據時代，數據可視化技術作為一種高效獲取信息和發現知識的重要手段，其重要性日益凸顯。數據可視化技術課程旨在培養學生運用各種可視化工具呈現和探索數據的能力，是培養復合型數據分析人才的關鍵課程之一。然而，傳統的數據可視化課程教學模式存在一些不足，例如理論教學與實踐操作脫節、缺乏綜合實戰項目訓練、考核評價方式單一、學生參與度和學習興趣不高等，亟須開展教學改革探索。

為了提高數據可視化技術課程教學質量，教育工作者開展了多種教學實踐探索，主要包括：基于BOPPPS模型[1]、OBE模式[2-3]等教學設計模式的創新，線上線下混合式教學模式的嘗試[4]，項目驅動式[5-6]、“崗課賽證”融通[7]以及引入校企共建式[8]教學模式，構建多元化過程性考核評價體系[9]等。以上改革實踐取得了一定的成效，但同時也有一些不足，例如課程資源建設有待加強、綜合實訓項目設計有待優化、師生實踐能力培養仍需加強等。如何進一步優化和創新數據可視化技術課程的教學模式，是教育工作者需要持續關注和思考的重大課題。

本文將在已有研究的基礎上，系統梳理數據可視化技術課程教學中面臨的挑戰，提出相應的教學策略，并對未來的課程建設提出建議，以期為進一步提升數據可視化技術課程教學質量貢獻一份力量。

1 數據可視化技術課程的教學挑戰

數據可視化作為一門集技術、設計與認知科學于一體的學科，其教學過程中存在多方面的挑戰。這些挑戰不僅來源于學科本身的復雜性，還包括技術更新速度快、學生背景差異大以及教學資源的限制等。

1.1 適應技術的持續進化

近年來，數據可視化領域不斷發展（圖1） ，技術變革和更新速度持續加快，新的軟件和編程庫不斷涌現，這對教育者來說既是機遇也是挑戰。技術進步要求數據可視化教育者不僅要更新教學材料，還要不斷學習新的工具和技術。此外，培養學生的終身學習習慣和適應新技術的能力也成為課程設計的重要考量因素。

1） 可視化工具與平臺的創新與進化。近年來，數據可視化領域經歷了從傳統桌面軟件到現代基于Web的工具的巨大飛躍。這些工具通過不斷升級新功能、優化用戶體驗，極大地提升了數據可視化的創作與分享效率。例如，ECharts作為現代基于Web的可視化庫，支持豐富的圖表類型和高度自定義的視覺效果，能夠輕松嵌入網頁中實現動態交互。在電商數據分析中，它可以幫助分析師快速生成銷售額、用戶行為等關鍵指標的可視化報表，便于團隊成員在線查看與討論。

2） 編程庫與技術及AR/VR的融合創新。在編程方面，JavaScript庫、Vega、Apache ECharts等的持續更新，不僅簡化了數據可視化的開發流程，還可引入AI技術，使數據分析和可視化更加自動化、智能化。同時，AR/VR技術的加入，為數據可視化帶來了前所未有的沉浸式體驗。例如，Apache ECharts通過集成AI算法，能夠自動分析數據趨勢并進行預測，生成直觀的未來趨勢圖。在金融市場分析中，自動預測股票走勢的可視化圖表能幫助投資者做出更明智的決策；而在教育領域，借助VR技術可以幫助學生更直觀地理解復雜的三維模型或歷史數據演變過程。

1.2 應對學生背景的廣泛差異

在數據可視化課程中，學生的專業背景可能涵蓋計算機科學、設計、統計學甚至是人文社科等領域。這種背景的多樣性使得教師在教學時需要平衡不同學生的需求，設計出既能滿足技術人員深度要求，又能讓非技術背景學生理解并掌握必要技能的課程，并采取一系列策略確保課程內容既全面又具包容性。

1） 課程內容的廣泛性與深入性。課程需兼顧廣泛性與深入性，以滿足不同專業背景學生的需求。例如，設計專業關注美學與用戶體驗，計算機科學專業則重視數據處理與編程技術。讓課程內容對所有學生都具有吸引力和實用性，是一項挑戰。

2） 教學方法的多樣化與適應性。需采用多樣化的教學方法以匹配不同學生的學習風格和能力，包括實踐學習、理論講解和視覺展示等。同時，教學方法需適應不同學生的技術基礎，確保技術難度適中，避免學生因難度過高而感到挫敗。

1.3 精確評估學生多維度的學習成效

傳統的考試和評估方法可能不適用于數據可視化技術的教學。評估學生的學習成果需要更多地依賴項目作業、案例研究和實際操作的表現。制定公正且有效的評估標準是教學中的一大挑戰。

1） 多樣化的評估需求。數據可視化涵蓋技術技能、設計能力和分析思維。評估學生的表現需要綜合多方面的能力，而不僅僅是傳統的書面考試所能測量的理論知識。每個學生的學習路徑和項目選擇可能不同，這要求評估方法能夠靈活適應個體差異，公平地評價每個學生的學習成果。

2） 實踐項目的主觀性。實際項目和案例研究的評估往往涉及主觀判斷，例如評價一個可視化設計的創新性和有效性。教師需要確保評估標準的一致性和公正性，尤其是在涉及創意和設計元素時，不同評審可能有不同的觀點和偏好。

3） 技能的連續性和發展性評估。數據可視化技能的掌握是一個漸進的過程，涉及從基礎工具的使用到復雜數據解析和視覺表達的多個層面。有效追蹤和評估學生在這一連續學習過程中的進展，需要復雜的跟蹤系統和持續的評估機制，這對教學資源和管理系統提出了較高要求。

1.4 克服資源獲取和技術應用的限制

盡管市場上有許多高質量的數據可視化工具，但并非所有工具都適合教學使用，或者學校可能無法提供足夠的資源支持所有學生使用這些工具。教師需要尋找或開發適合教學的工具，同時保證這些工具的可獲取性和易用性。

1） 成本和可訪問性。高級數據可視化工具的高昂成本限制了教育機構的采購能力，影響了學生實際操作機會和學習體驗。同時，適配硬件設備的不足也加劇了這一問題。

2） 技術兼容性與教學適應性。數據可視化工具與學校IT基礎設施的兼容性問題增加了技術維護難度，且市場上的工具往往過于復雜，不完全符合教學需求。教師需要耗費時間評估并選擇適合的工具。

1.5 激活學生的創新潛能和創造力

數據可視化不僅僅是技術的運用，更涉及創意和設計的能力。教師需要找到方法來激發和培養學生的創造力，幫助學生在展現數據時能更有創意地思考和表達。在數據可視化課程中激發和培養學生的創新與創造力是一項重要且具有挑戰性的任務。

1） 平衡技術與創意。在數據可視化教學中，教師需要巧妙地平衡技術精確性和創意思維，確保學生既掌握技術工具又勇于探索新的視覺表現形式，避免單一依賴技術。

2） 創意思維培養與評價。培養創意思維需要長期支持和多樣刺激，而評價其成果則面臨主觀性和難以量化的難題。教師需要設計激發創意的課程，同時發展靈活且公正的評估標準，以適應不同學生的獨特視角和表達方式。

2 數據可視化技術課程的教學策略與方法

在數據可視化技術課程中，面對諸多教學挑戰，選擇合適的教學策略和方法至關重要。通過精心設計的教學實踐，不僅可以提升教學質量，還可以激發學生的創新潛能和創造力。

2.1 推進教學內容與技術同步更新

1） 持續學習和教材更新。為了保持課程內容的相關性和前沿性，需要定期更新教材。這包括定期審視和修訂課程大綱，以及整合最新的行業案例和研究成果。利用在線課程平臺和實時研討會，能夠快速反映行業發展和技術進步，使學生始終緊跟知識更新的步伐。

2） 采用靈活的教學工具。選擇可擴展和模塊化的教學工具對于適應技術變化尤為重要。開源工具提供了高度的可定制性和社區支持，而云計算平臺則允許學生和教師無需高性能硬件即可訪問強大的計算資源。這些工具的靈活性確保了無論技術如何演進，教學活動都能保持連續性和有效性。

3） 加強師資培訓和專業發展。教師作為課程的直接執行者，其專業技能的持續發展對于適應技術演變至關重要。通過定期的職業培訓和行業交流，教師可以不斷優化對新技術的掌握程度，并實現教學方法的現代化，從而更好地引導和激勵學生。

2.2 實現教學個性化與方法多樣化

1） 分層教學設計。將基礎與高級內容分離，為不同技能水平的學生設計不同層次的課程內容。例如，基礎模塊可以專注于數據可視化的基本原理和簡單工具的使用，而高級模塊則涉及復雜的數據處理技術和高級可視化技術。同時，提供可選的學習模塊或項目，讓學生根據自己的興趣和需求選擇深入學習的領域。

2） 實踐和理論結合。采用來自不同領域的案例研究，如商業、科學研究、社會科學等，使學生能夠了解數據可視化在多種專業背景中的應用。項目驅動的學習模式鼓勵學生通過團隊項目來實踐數據可視化技術，團隊成員來自不同學術背景，以促進跨學科合作和學習。

3） 交互式和支持性的教學環境。使用交互式教學工具和平臺，如在線教育技術工具，讓學生能夠直觀地學習和實驗數據可視化的概念。通過定期的作業反饋，為學生提供個性化的支持和指導，幫助他們克服學習中的困難。

2.3 綜合多維評估方法

1） 實施項目基礎評估。采用基于項目的評估方式，允許學生通過實際的數據可視化項目展示其技術能力和創造性解決問題的能力。這種評估方法不僅考量最終可視化的質量，還涉及項目策劃、執行過程和結果呈現的整個流程。

2） 推廣相互評審和實際案例研究。通過相互評審，學生可以相互評價并學習同伴的工作，這種互動增強了批判性思維和反思能力。同時，引入真實世界的案例研究作為評估工具，讓學生在解決實際問題中應用所學知識，提高學習的實踐性和相關性。

3） 建立持續反饋機制。開發并利用電子學習檔案和互動評估平臺來提供實時、持續的反饋。這些技術工具使教師能夠跟蹤學生的進度和成長，同時也允許學生及時了解自己的學習狀況和改進點。

2.4 提高資源的可訪問性和應用效率

1） 推動資源共享與合作。與其他教育機構、行業合作伙伴及研究組織建立合作關系，共享教學資源、工具和最佳實踐。這種合作不僅提供了額外的資源，還為學生帶來了更廣泛的網絡和實踐機會。

2） 廣泛采用開源和免費工具。積極探索和推薦使用開源軟件和免費在線資源，如R語言、Python中的Plotly、Bokeh等庫，以及其他免費的數據可視化工具，以減少經費支出，同時提供強大的功能。

3） 強化技術支持和培訓。增設專門的技術支持團隊，并開設定期的技術培訓課程，幫助教師和學生克服使用高級數據可視化工具和平臺的技術障礙。通過提供支持，學校可以確保所有參與者都能有效地使用教學資源。

2.5 培養學生的創新精神和創造能力

1） 設立創意工作坊和實驗室。建立專門的創新實驗室或工作坊，提供必要的技術支持和資源，允許學生在探索數據可視化的新方法和應用時進行實驗和創新。這樣的環境鼓勵學生自由探索，實現創意想法。

2） 開展跨學科項目。實施跨學科團隊項目，讓來自不同學術背景的學生協作，解決真實世界的數據問題。這種設置促進了創新思維，同時提高了學生解決復雜問題的能力，并激發了創造力。

3） 整合行業合作與實戰經驗。通過與行業合作，邀請外部專家開展專題講座與研討活動，或者提供實習和實際項目機會。這不僅讓學生了解行業當前的需求和趨勢，也使他們有機會將課堂學到的理論知識應用到實際工作中，進一步增強其創新和解決實際問題的能力。

3 結束語

本文深入探討了在數據可視化技術課程中所面臨的多重教學挑戰，并提出了一系列創新的教學策略來應對挑戰，旨在優化教學質量，提升學生學習體驗，并激發學生的創新潛力。教學策略的實施表明，適應技術的持續進化、采用個性化教學方法、進行多維度的學習成效評估、實現資源共享以及培養創新能力，是提高數據可視化教學效果的關鍵因素。這不僅幫助學生掌握必要的技術技能，還促進了批判性和創造性思維的發展，為未來在數據密集型行業中的職業生涯奠定了堅實基礎。雖然采用了多樣化的教學方法和評估策略，但教學過程中教師仍然需要在實踐中不斷調整教學策略，以適應學生多變的學習需求和快速發展的技術環境。未來的教學改革應更加注重教育技術的融合和教學資源的普及化。在數據可視化的課程設計中有效整合新興技術，探索更多評估和提升在線和混合教學模式下學生參與度和學習成效的方法，是未來需要努力的方向。

參考文獻：

[1] 王雪穎，李張美智.基于BOPPPS的線上線下混合教學模式在數據可視化課程中的應用研究[J].電腦知識與技術，2024，20（15）：149-151，155.

[2] 劉倍雄，曾德生，張毅.基于OBE模式數據可視化技術課程教學改革與實踐[J].計算機教育，2022（1）：97-101.

[3] 陳灼，曹婷，劉愛軍.基于OBE理念的數據可視化課程教學設計與實踐探索[J].電腦知識與技術，2024，20（16）：142-145.

[4] 王賀艷，何南思.數據可視化課程的線上線下混合式教學[J].福建電腦，2019，35（6）：147-148.

[5] 劉亞林，宋廷強，郭秋紅.基于項目驅動的數據可視化課程教學實踐研究[J].電腦知識與技術，2024，20（11）：151-154.

[6] 蘇理云，凌秀，宋江敏.數據可視化課程的PBL教學改革研究[J].智庫時代，2019（28）：192-193.

[7] 馬萌.“崗課賽證” 融通的“數據可視化技術” 課程改革實踐[J].科教導刊，2024（9）：118-121.

[8] 張輝.校企共建模式下數據可視化技術課程教學改革研究[J].電腦知識與技術，2024，20（15）：165-167.

[9] 楊弦.大數據環境下“數據可視化技術” 課程的實施與考核辦法探索與實踐[J].創新創業理論研究與實踐，2022，5（7）：11-13.

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