可视化研究

合集下载

数据可视化研究内容

数据可视化研究内容

数据可视化研究内容
数据可视化指的是将数据转化为图表、图像、地图等形式,以帮助人们更容易地理解和分析数据。

而数据可视化研究内容包括四个方面:
第一步:数据收集和加工
在进行数据可视化之前,首先需要收集和加工数据。

这个过程涉及到数据的来源、质量、类型等方面,以保证后面的分析和呈现的准确性和可靠性。

第二步:可视化方法的研究
数据可视化方法的研究涉及到数据的呈现方式、图表的选择、颜色的运用、交互式数据可视化方法等方面。

通过对不同的可视化方法的研究,选择合适的可视化形式,让数据更加直观清晰。

第三步:可视化工具的开发
随着数据可视化的需求越来越大,可视化工具的开发也变得越来越重要。

从Tableau、Google Charts、D3.js等到Python、R语言等,越来越多的数据可视化工具被开发出来,它们能够帮助人们更加方便地进行数据处理和可视化,并且让数据分析和呈现效率和精度更高。

第四步:数据可视化应用的研究
除了数据可视化的方法和工具之外,数据可视化应用的研究也非常重要。

数据可视化广泛应用于商业、科学、政治、文化等领域,如何将可视化技术应用到实际场景中,让数据呈现更有价值,是一个需要研究的方向。

例如,数据可视化可以用于企业的分析和预测、城市交通与建筑规划、科学研究等领域。

综上所述,数据可视化的研究内容涉及数据的收集和加工、可视化方法的研究、可视化工具的开发和数据可视化应用的研究。

这些方面相辅相成,为数据可视化的应用提供了基础和支持。

数据可视化主要研究内容

数据可视化主要研究内容

数据可视化主要研究内容数据可视化是一门研究数据如何通过图形化的方式呈现给用户的学科,它旨在将复杂的数据转化为易于理解和解释的图形,以便用户能够更好地理解数据的含义和趋势。

数据可视化的主要研究内容包括数据的收集、处理、可视化和解释。

数据的收集是数据可视化中的重要一环。

研究人员需要从各种来源收集数据,包括数据库、传感器、社交媒体等。

收集到的数据需要经过清洗和整理,以确保数据的准确性和可用性。

数据的处理是数据可视化的关键步骤。

研究人员需要通过统计分析、聚类算法、机器学习等方法对数据进行处理,以提取出数据的特征和规律。

这些处理结果将为后续的可视化提供基础。

然后,数据的可视化是数据可视化的核心内容。

通过选择合适的图表类型、设计美观的图形元素和配色方案,研究人员可以将数据转化为易于理解和解释的图形。

常见的图表类型包括折线图、柱状图、饼图等,它们可以展示数据的趋势、分布和比例关系。

数据的解释是数据可视化的最终目的。

研究人员需要通过解读图表、提供相关背景知识和分析结论,帮助用户理解数据的含义和趋势。

数据的解释需要避免主观性和误导性,确保准确传达数据的信息。

数据可视化的研究内容还包括交互性和可访问性。

交互性可以使用户与图表进行互动,通过选择、过滤和控制参数等方式,深入探索数据。

可访问性则是指将数据可视化呈现给不同用户群体,包括视力障碍者和听力障碍者等,以确保所有用户都能够获得数据的信息。

数据可视化的主要研究内容包括数据的收集、处理、可视化和解释。

通过研究这些内容,我们可以更好地理解和解释数据,从而做出更准确和有意义的决策。

数据可视化不仅是一门科学,也是一门艺术,它的发展将为我们带来更多的机遇和挑战。

信息可视化的认知研究

信息可视化的认知研究
▪ 动态与静态可视化的发展趋势
1.随着技术的发展,动态可视化将会越来越普及,交互和实时 更新将更加流畅和自然。 2.静态可视化将会更加注重设计和美学,提高视觉效果和用户 体验。 3.动态可视化和静态可视化将会相互融合,互相借鉴优点,提 供更加全面、多样化的数据可视化方式。
信息可视化的认知研究
交互性在可视化中的作用
▪ 数据驱动的可视化认知实验
1.数据是可视化认知实验的基础,需要通过科学的方法收集和 处理数据。 2.可视化认知实验需要借助计算机技术和数据分析方法,以便 更精确地测量和分析实验结果。 3.数据驱动的可视化认知实验可以帮助研究人员更深入地了解 人类大脑在处理视觉信息方面的机制和特点。
▪ 可视化认知的神经机制研究
1.眼动追踪技术是一种有效的可视化认知实验手段,可以帮助研究人员实时监测和 分析被试者的视觉注意力和认知加工过程。 2.基于眼动追踪的可视化认知实验可以用来评估可视化设计的有效性和优化方向。 3.眼动追踪技术可以与其他实验手段相结合,提高可视化认知实验的精度和可靠性 。
▪ 可视化认知的跨文化研究
1.可视化认知存在跨文化差异,不同文化背景和认知习惯的人对可视化信息的理解 和接受程度可能不同。 2.跨文化研究可以帮助研究人员更好地了解不同人群在可视化认知方面的特点和需 求,为可视化设计提供更加普适的指导。 3.跨文化研究需要充分考虑文化因素和人类认知的共性,以便得出更加全面和准确 的结论。
信息可视化的认知研究
颜色、形状与认知效果
颜色、形状与认知效果
▪ 颜色与认知效果
1.颜色可以显著影响人的认知效果,不同的颜色可以引发不同 的心理感受和反应。 2.研究表明,暖色调(如红色、橙色)可以激发人的热情和活 力,提高注意力和警觉性;而冷色调(如蓝色、绿色)则使人 感到平静、放松,有助于降低焦虑和压力。 3.在信息可视化中,合理利用颜色对比和搭配,可以帮助用户 更快地获取信息,提高认知效率。

数据可视化主要研究内容

数据可视化主要研究内容

数据可视化主要研究内容随着互联网时代的到来,数据的产生、积累和分析已成为一个永恒的主题。

而数据可视化,作为数据分析领域的重要分支,日益受到人们的重视。

数据可视化通过图形和图像的方式展现数据,使得数据更加直观、易于理解和分析,成为了现代数据分析不可或缺的一部分。

那么,数据可视化主要研究内容是什么呢?本文将对其进行分析总结。

一、数据的可视化呈现数据可视化的核心是数据的可视化呈现。

数据可视化需要将大量的数据转化为可视化的图形或视觉化呈现,这其中涉及到诸多技巧和方法。

主要包括以下几点:1. 数据清理和准备:这是数据可视化的基础,需要对数据进行合理的清洗和处理,确保数据真实、准确、无误。

2. 图形设计:图形设计是数据可视化的另一个重要方面。

在设计图形时需要考虑诸多因素,如图形的形状、大小、颜色等,使其符合人们的直观认知和感官感受。

3. 数据交互性:数据可视化需要具有一定的交互性,使得人们能够根据不同的需求和目的,自由地调整、筛选和分析数据。

二、数据可视化的应用场景数据可视化的应用场景非常广泛,其中最常见的场景包括:1. 研究型数据分析:数据可视化可以将研究型的数据转化为直观的视觉化呈现,帮助研究人员更好地理解数据,挖掘数据中的规律和关系。

2. 商业型数据分析:数据可视化在商业领域也有广泛的应用。

商业型的数据分析一般涉及到销售数据、趋势分析和市场调研等方面,通过数据可视化的方式呈现数据,使得企业能够更加清晰地了解市场情况,把握商机。

3. 数据可视化的教育应用:教育行业也是数据可视化的重要应用场景之一。

数据可视化可以将学生的学习情况、考试成绩等数据转化为可视化的图形进行呈现,帮助教师更好地评估学生的学习状况,更好地制定教学计划。

三、未来趋势数据可视化在未来的趋势包括以下几点:1. 与人工智能的结合:数据可视化与人工智能的结合将是未来的趋势。

人工智能可以帮助数据可视化更好地挖掘和分析数据,并将其转化为可视化的图形和视觉化呈现。

数据可视化研究内容

数据可视化研究内容

数据可视化研究内容
数据可视化是一种将数据转换成图表、图像和其他视觉元素的方法,以便更轻松地理解和交流数据的解释和结果。

它已经成为数据分析和数据科学领域中非常重要的一个部分。

以下是数据可视化研究的一些主要内容:
1. 数据可视化技术:研究不同的数据可视化技术,包括静态和动态可视化、数据挖掘和机器学习中的可视化等。

2. 数据可视化设计原则:研究如何通过可视化设计原则,如颜色、形状、大小、布局等来有效地传达和展示数据。

3. 数据可视化应用:研究如何将数据可视化应用于不同的领域和任务,如商业、医疗、科学研究等。

4. 数据可视化性能:研究数据可视化的性能,包括响应时间、可扩展性、交互性等方面,以实现更好的用户体验和更高效的数据分析。

5. 数据可视化评估:研究如何评估数据可视化的效果和价值,以确定数据可视化工具的有效性和可靠性。

总之,数据可视化研究是一个非常重要的领域,可以帮助人们更好地理解和利用数据。

随着大数据时代的到来,数据可视化也将变得越来越重要。

- 1 -。

可视化研究报告

可视化研究报告

可视化研究报告一、引言随着大数据时代的来临,数据可视化已成为科学研究的重要工具。

本报告将介绍数据可视化的基本概念、技术方法和应用领域,并通过实际案例分析,探讨数据可视化的价值和未来发展趋势。

二、数据可视化概述数据可视化是指将数据以图形、图像、动画等形式呈现出来,以便更好地理解和分析数据。

数据可视化技术可以帮助人们快速识别数据中的模式、趋势和异常值,从而更好地理解数据背后的规律和意义。

三、数据可视化技术方法1. 图表绘制:包括柱状图、折线图、饼图等,是最基本的数据可视化方法。

2. 数据地图:通过地理信息系统(GIS)技术,将数据与地理位置相结合,展示空间分布和变化。

3. 热力图:以颜色深浅表示数据大小,直观地展示数据的分布和密度。

4. 交互式可视化:通过交互式界面,让用户自由探索数据,提高数据理解的深度和广度。

5. 可视化分析:通过可视化手段对数据进行深入分析,发现隐藏在数据中的模式和关系。

四、数据可视化应用领域1. 商业决策:帮助企业进行市场分析、销售预测和风险管理。

2. 科学研究:在生物学、物理学、社会科学等领域,数据可视化有助于发现数据中的规律和趋势。

3. 公共服务:在医疗、教育、环保等领域,数据可视化有助于提高公共服务的效率和透明度。

4. 安全监控:在智能交通、城市管理等领域,数据可视化有助于实时监测和预警。

五、数据可视化的价值和未来发展趋势1. 数据可视化的价值:数据可视化能够提高数据的可理解性和可用性,帮助人们更好地理解和分析数据,发现数据中的规律和趋势,从而做出更科学、更准确的决策。

2. 数据可视化的未来发展趋势:随着大数据技术的不断发展,数据可视化将更加注重交互性和智能化,提高数据理解的深度和广度。

同时,随着虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术的普及,数据可视化将更加注重沉浸感和体验感,为用户提供更加丰富和深入的数据探索体验。

六、结论数据可视化作为大数据时代的重要工具,具有广泛的应用前景和巨大的发展潜力。

数据可视化研究方法

数据可视化研究方法
1. 图表法呀!就像我们用地图来寻找宝藏一样,把数据转化成直观的图表,能让我们快速找到数据中的秘密呢!比如说,把一个月的气温变化用折线图表示出来,那可太清楚啦!
2. 颜色编码法也很棒呢!这就好像给数据穿上了不同颜色的衣服,一下子就区分开啦!好比根据不同地区的销售量用不同颜色标注,多显眼呀!
3. 动态可视化,哇哦,这简直就是让数据跳舞呀!就如同看一场精彩的动画,把复杂的数据关系生动呈现。

比如展示股票价格的实时波动,是不是超级厉害?
4. 故事叙述法,把数据变成一个有趣的故事来讲,哇,那可太有意思啦!比如说用数据来讲一个城市的发展历程,绝对吸引人!
5. 交互可视化,这就像跟数据在玩游戏呀!你可以去点击、探索它,多好玩儿!像那种可以自己选择查看不同数据的可视化界面,不就很有意思嘛!
6. 比较法,嘿嘿,就像把不同的选手放在一起比赛一样,能清楚看出差异呢!比如比较不同产品的市场份额,谁强谁弱一目了然呀!
7. 分层法,哇,这就像剥洋葱一样,一层一层深入去了解数据。

比如分析一个公司的组织结构,从高层到基层,清晰无比呢!
总之,数据可视化研究方法多种多样,每一种都像是一把神奇的钥匙,能打开数据宝库的大门,让我们看到里面的精彩世界!用起来,绝对让你惊讶不已呀!。

数据可视化研究计划书模板

数据可视化研究计划书模板一、选题背景随着信息技术的快速发展,大量的数据被收集和存储。

然而,仅仅拥有大量数据还不足以为决策者提供有用的信息。

数据可视化作为一种强大的工具,能够将数据以图形化或图像化的方式展现出来,帮助决策者更好地理解和分析数据。

因此,数据可视化的研究变得越来越重要。

二、研究目的本研究的目的是设计和开发一种有效的数据可视化方法,以提供决策者更直观、更易理解的数据呈现方式。

通过将复杂的数据转化为可视化图表、图形或动画,决策者可以更容易地发现数据中的规律和趋势,从而做出更明智的决策。

三、研究内容1. 数据可视化的理论研究:对数据可视化的基本概念、原理和方法进行深入研究,探索数据可视化的理论框架。

2. 数据可视化工具的设计与开发:基于研究的理论成果,设计和开发一种高效、易用的数据可视化工具,以满足用户对数据可视化的需求。

3. 实验研究与评估:通过实验和评估,验证所设计的数据可视化工具的有效性和可行性,并对其进行改进和优化。

四、研究方法1. 文献综述:对国内外相关文献进行综述,了解当前数据可视化研究的最新进展和存在的问题。

2. 理论分析:通过对数据可视化的基本原理和方法进行分析,构建数据可视化的理论模型。

3. 工具设计与开发:基于理论模型,设计和开发一种数据可视化工具,包括数据处理、图表生成和用户界面设计等方面。

4. 实验评估:通过实验和用户调查等方法,对所设计的数据可视化工具进行评估,收集用户反馈并进行改进。

五、研究进度安排1. 第一年:- 进行文献综述,了解数据可视化的研究现状;- 研究数据可视化的基本原理和方法,构建理论模型;- 开始数据可视化工具的设计与开发。

2. 第二年:- 完善数据可视化工具的设计和开发;- 进行实验评估,收集用户反馈;- 进行改进和优化。

3. 第三年:- 进一步改进和优化数据可视化工具;- 撰写研究报告和论文;- 完成研究成果的总结和展示。

六、预期成果本研究的预期成果包括:1. 设计和开发一种高效、易用的数据可视化工具;2. 探索数据可视化的理论框架,并提出相关的理论模型;3. 发表若干篇研究论文,向学术界和业界推广研究成果。

信息可视化技术的研究与应用

信息可视化技术的研究与应用一、前言信息可视化技术是指通过图形化的形式展现数据和信息的一种技术手段。

与传统的文本和图表相比,信息可视化技术具有更高的效率和更好的用户体验。

近年来,随着大数据、人工智能等技术的发展和广泛应用,信息可视化技术的研究和应用也得到了进一步加强。

二、信息可视化技术的研究1. 可视化原理信息可视化技术的研究始于20世纪60年代,最早是利用计算机生成简单的图形来展示信息。

之后,随着可视化技术的不断发展,人们逐渐认识到可视化原理对于设计高质量信息图形的重要性。

可视化原理是指在可视化设计中,通过颜色、形状、位置、大小等元素来传达信息。

例如,不同颜色的线代表不同的数据,不同大小的圆形代表不同的比例等。

2. 可视化工具信息可视化技术的研究还包括开发可视化工具。

早期的可视化工具主要是一些基于计算机编程的软件,但这些软件对于设计师和数据分析师的使用门槛比较高。

现如今,可视化工具变得更加易用,例如Tableau和D3.js等开源可视化工具,它们提供了丰富的图表和组件,使数据可视化更为便利。

3. 可视化交互信息可视化技术的研究还包括设计用于探索数据和进行反馈的可视化交互。

例如,用户可以通过单击特定的数据点或滑动时间轴来调整信息可视化图表的视角,以便更好地理解数据。

在可视化交互的设计中,需要理解用户行为和期望,才能设计出符合用户需求的交互界面。

三、信息可视化技术的应用1. 商业分析信息可视化技术在商业分析中的应用非常广泛。

例如,营销团队可以使用信息可视化工具来查看市场趋势和消费者打算购买的产品。

零售商可以使用这些工具来分析销售数据,以确定哪种产品卖得最好。

2. 政府决策政府部门也可以使用信息可视化技术来进行决策。

例如,政府官员可以使用可视化地图来查看集中于哪些地区的环境问题。

政策制定者可以使用分析工具来确定政策效果,以便优化政策制定。

3. 社交媒体信息可视化技术还在社交媒体上有着广泛的应用。

例如,可视化工具可以用于分析用户行为和的分类情况,以提供情感的分析,来预测一篇文章或一段视频的受欢迎程度和用户反馈。

数据可视化研究综述

数据可视化研究综述随着大数据时代的到来,数据可视化成为了一种重要的信息传递和分析方法。

本文将从数据可视化的定义、应用领域、技术手段以及未来发展趋势等方面进行综述,以帮助读者全面了解数据可视化的研究现状和未来发展方向。

一、数据可视化的定义数据可视化是指通过图表、图形、地图等可视化手段将抽象的数据转化为直观、易于理解的形式。

它能够帮助人们更好地理解和分析数据,从而发现数据中的模式、趋势和规律。

二、数据可视化的应用领域数据可视化广泛应用于各个领域,包括商业、金融、教育、医疗等。

在商业领域,数据可视化可以帮助企业分析销售数据、市场趋势和用户行为,从而制定更有效的营销策略。

在金融领域,数据可视化可以帮助投资者更好地了解市场走势和风险,进行风险管理和决策支持。

在教育领域,数据可视化可以帮助教育机构分析学生的学习情况和表现,从而实施个性化教育。

在医疗领域,数据可视化可以帮助医生分析患者的健康数据和病历,提供更准确的诊断和治疗方案。

三、数据可视化的技术手段数据可视化的技术手段主要包括图表、图形、地图和可交互式界面等。

图表是最常见的数据可视化形式,包括柱状图、折线图、饼图等。

图形则更加灵活多样,可以通过绘制点、线、面等来展示数据。

地图则适用于展示地理信息和空间分布,常用的地图类型包括热力图、散点图和流向图等。

可交互式界面则可以让用户自由地探索数据,通过选择、过滤和操作等方式进行交互。

四、数据可视化的未来发展趋势随着技术的不断进步,数据可视化的未来发展有以下几个趋势:首先,可视化技术将更加智能化,可以自动识别数据中的模式和趋势,提供更加精准的分析结果。

其次,虚拟现实和增强现实技术将与数据可视化相结合,提供更加沉浸式和直观的数据展示方式。

再次,数据可视化将更加注重用户体验,提供更加友好和直观的界面,方便用户进行数据探索和分析。

最后,数据可视化将与机器学习和人工智能等技术相结合,实现更加智能化的数据分析和决策支持。

数据可视化作为一种重要的信息传递和分析方法,在各个领域都有着广泛的应用。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

作者:刘向敏摘要:在同化学习理论中,强调新旧知识的相互作用。

在教学活动中,如果新知识能以最佳的形式呈现给学习者,那将缩短学习过程,提高学习效率。

因此,本文设计从同化学习理论来分析知识的表征。

重视知识的外在表征,尤其是可视化的知识表征,可以弥补以往知识外在表征不足之处,最终促进知识的同化过程。

关键词:同化学习知识表征知识可视化一、知识表征方式影响知识同化1.知识表征方式在教学中的重要性分析在认知学习理论中,奥苏伯尔提出了知识学习的同化理论,他认为,学习实质是新知识与学习者认知结构中原有知识网络中的符号、表象、概念、命题建立联系。

新旧知识相互作用才会产生有意义的学习。

新知识与原有知识结构可以利用的恰当观念可以构成三种关系:第一种,原有观念是上位的,新知识是下位的;第二种,原有观念是下位的,新知识是上位的;第三种,原有观念和新知识是并列的。

在同化学习理论中,强调新旧知识的相互作用,在教学活动中,知识的传授和掌握是个动态的过程,如果新知识能以最佳的形式呈现给学习者,让学习者以最快的速度将新旧知识联系起来,那将缩短学习过程,提高学习效率。

学习时要把符号所代表的知识与认知结构中原有的知识加以联系,只有新旧知识结合,才能增强对新知识的理解和记忆,熟练掌握,获得心得意义,产生新的认知结构,创新思维。

重视知识的外在表征,尤其是可视化的知识表征,可以弥补以往知识外在表征的不足之处,学习者会快速的接受刺激,产生接受新知识的意向,新旧知识相互作用,最后以恰当的方式表征为学习者内部的知识。

如图所示:新知识以最恰当具体的外在形式表征出来,根据情况可以用多种方式表征,激发学习者本身的知识结构,很快找到新旧知识的关联,相互作用最终同化形成自己的知识表征(内在表征)。

当这些知识在其他情景中得到应用,即学习者用自己的表征方式再次把知识外化时,学习最终完成。

即学习者已经能够灵活运用所学的新知识解决问题。

知识的外化与最初的知识的外在表征可以是不同的。

所以说合理的设计知识的外部表征,可以帮助学习者快速接受,存储以及提取信息。

教育者在将知识教给学生之前,要经过研究,加工取舍,采用适当的知识表正方式,利于学习者学习,2.可视化知识表征的缺失“知识表征(representation of knowledge):在头脑中标识有关知识内容与结构的方式。

既包括感觉、知觉、表象等形式,又包括概念、命题、图式等形式。

它们分别标志着人们对事物反映的不同广度和深度。

对于不同的知识内容,可以采用不同的表征方式,就同一种知识内容而言,也可以采用不同的表征方式进行标识,以提高个体对知识的掌握程度与应用能力。

知识的外在表征, 是指运用符号和实物来描述知识和知识结构的视觉化形式。

知识的外在表征有多种多样的形式,它将模糊不清的思想转变成清晰的外在形态,有利于学习者的接受,符合认知经济性原则,没有多余的信息,不会增加学习者的认知负荷.在这里,我们把知识的外部表征方式划分为:文字表征与可视化表征。

文字表征法是指用词表达知识概念。

文字的表达力很强,基本能表达任何复杂的现象与思想。

但缺点是抽象、难掌握、难理解,需要在一定的经验水平之上才能接受,并且文字语言在不同年代还有不同的风格特征。

但在传统教学过程中,采用最多的就是文字表征方式,尤其是年龄越大的学生,运用文字就越多。

我们似乎认为图形原本就是肤浅的,不真实的,难以确切表达的。

多教师的观点是图像符号是简单的,对小学生比较适用。

当学生的抽象思维能力提高以后,就忽略了对“图”的使用。

其实,许多时候,一图胜千言,语言文字无法恰如其分地表达时,尝试用可视化的表征方式,会有意想不到的效果。

随着信息技术的不断发展,知识的外部表征方式也有新的变化,出现了信息化的知识表征,如超文本、概念图,虚拟现实技术也为知识表征带来了新天地。

可视化的知识表征在信息技术的条件下有了新的突破,制作工具越来越多,方法更为简单,表现形式生动多样。

这为教师使用可视化的表征方式提供了有利的条件。

3.可视化知识表征的滥用许多教师已经意识到知识的可视化是有重要作用的,但在教学过程中使用时会产生一些问题,首先是运用不当,适得其反;其次是运用不佳,只在表面上激发学生的兴趣,满足了“看”的需要,而忽视了学生的“思”;再次是可视化知识并不是教育的快餐,它的重点在于潜移默化的培养学生的人文思想,价值观。

所以,利用可视化的知识表征并不是轻而易举的事情,它要求知识的呈现者有较高的视觉文化素养,这就需要我们对可视化的知识表征有更清楚、深层次的认识与掌握,意识到它在教学过程中的重要性,最终能够较好的把握它在教学过程的应用。

二、知识可视化的运用分析1.适时运用可视化就是用图形表达信息。

视觉是人类的最主要的信息来源。

人们日常生活中的80%的信息来自视觉,50%的脑神经细胞与视觉相连。

在教学过程中,当新知识用文字符号表达时太抽象、模糊,难以让学生理解与掌握时,应该想到把知识可视化。

遇到难点时,用一种方式表征,若不懂,再换一种表征方式,直到学生理解为止。

教师在授课之前可以预先对知识做几个不同的表征方式,选择好恰当的一个,再根据课堂实际情形运用其他的。

可以补充说明,使知识通俗易懂。

可以用多种表征可视化表征方式从不同角度展现。

一般来说,对于陈述性知识,可以画出简图或概念图,把概念之间的联系明确的呈现出来,这样有利于学生掌握知识结构,激发原有知识的认知结构,新旧知识间找到联系。

对于程序性知识,同样可以用具体图示方式表现出“如何做”让人一目了然。

“看”是人与生俱来的一种能力,在学会使用语言之前,人们就懂得了怎样去“看”。

所以当与文字语言无法阐释清楚时,就用“图”来说明白吧。

可视化知识并不能取代知识的语言文字表征,而是要将两者有机地结合起来,促进学生智力和情感的和谐发展,培养具有创造性的人才。

2.恰当运用知识的外在表征, 就是运用符号和实物来描述知识和知识结构的视觉化形式。

知识的外在表征有多种多样的形式,它将模糊不清的思想转变成清晰的外在形态,有利于学习者的接受,符合认知经济性原则,没有多余的信息,不会增加学习者的认知负荷。

知识的可视化形式有很多,已经总结出来的有:知识地图( knowledge map)、示意图(Diagram)、图画(Picture)、连续性图表(Graph)、离散性图表(Chart)、矩阵图(Matrix)、流程图(Flowchart)、组织者(Organizer)、树形图( Tree) 。

我认为除去这些之外,摄影作品,影视作品等也属于知识的可视化表征方式,在培养学习者的文化素养方面很有价值。

各种形式都有自己的独特之处,要根据特点合理选择运用。

3.精心运用图像语言丰富,可以“仁者见仁,智者见智”,能够用来培养学生发散性思维;但是运用不当会有可能造成学习者对感官刺激的依赖,形成放纵和宣泄的浮躁思维模式。

可视化的知识表征是更多的依赖于人们的视觉经验。

这些经验来自于生活的积累而非系统化的学习。

学习者的经验水平不同,对所表达的知识的理解层次有所不同,有人会从中获益匪浅,而有人会琢磨不透其中隐含的意义。

容易造成信息沟的进一步扩大。

所以在运用时要谨慎,作到有的放矢。

可视化的知识表征是表达人类情感的有力工具,在德育教育中运用得当能够激发学生的情感,引导走向正确的方向。

但引用不当,会适得其反,学生不仅没有受到正确信息的引导,还有可能得到不良信息的诱导,走向误区。

可视化知识表征方式能够提高学生的文化修养,培养学生的思维能力,在张舒予老师的《视觉文化》一书中提到符号的能指和所指。

能指就是抽象符号所表示的对象,所指既包含对象又包含对象所表示的意义,即:一个是与“能指”形象相符合的直接的“所指”,一个是从“能指”形象中抽象出来的某中概念、思想或者情感等深层次的意义。

理解这一点,我们就能很好分析一下,教学过程中要传授的知识是属于哪个层面,是仅仅把一个概念或事物呈现给学习者,还是希望所呈现的知识能够对学习者有思想、价值观方面的影响,或是思维能力的提升。

提升表征的所指含义,脱离庸俗。

潜移默化培养学习者的情感价值观和文化修养,根据这些分析,要恰当选择可视化的知识表征。

三、掌握规律提高效率在认知学习理论中,奥苏贝尔的同化学习理论提出意义的学习。

学生能否习得新知识,主要取决于他们认知结构中已有的有关概念,意义学习是通过新知识与学生认知结构中已有的有关概念的相互作用才得以发生的,由于这种相互作用的结果,导致了新旧知识的意义的同化。

同化学习理论有助于我们了解学习者是如何把知识组织在认知结构中的。

一般说来,新知识是贮存在与认知结构中相应的有关概念的相互关系之中。

其中的一个概念(不论是新习得的还是已有的)势必是另一个概念的上位概念。

而且这个上位概念必然比另一个概念更稳定。

我们有必要分析新知识与原有知识间关系,选择最为合理的知识的外在表征。

当进行下位学习时,学习者的原有知识结构具有概括性,新知识处于原有知识的下位,可以用示意图、结构图等形式把新旧知识之间的关系展现出来,清晰明了。

上位学习时,可以用知识地图、组织者将新知识展现出来,达到对原有知识的概括与提升。

等。

当然,用什么形式的知识可视化形式并不严格确定。

要根据具体情况而定。

首先,教师要根据知识的类型选择是否用可视化的知识表正方式其次,用到的可视化表征方式要恰如其分,不能分散学生对知识内容的注意力,产生负作用。

再次,应用可视化知识表征要注意学生的思维水平发展,不能简单设计而没有深刻的内涵。

同化学习理论强调内外知识相互作用,作用的结果应该是更高层次的理解。

抽象思维的培养。

一味追求学习效率,只注重学习结果。

忽视了学生价值观的培养知识的视觉表征可以培养学生的文化素养,与文字相结合,使知识有趣味。

吸引学生注意,更重要的是使学生对知识产生内在的兴趣,而不只是偶然注意。

把握好知识表征的运用方式,可以提高学习效率。

也可以潜移默化的提高学生的文化修养。

当然,选择知识表征方式也涉及到教师的各方面因素。

但要有一定的视觉文化修养,把握其规律,会有更好的效果。

知识可视化知识可视化指可以用来构建、传达和表示复杂知识的图形图像手段,除了传达事实信息之外,知识可视化的目标还在于传输人类的知识,并帮助他人正确地重构、记忆和应用知识。

知识可视化有助于知识的传播,在信息技术条件下,知识可视化有了新的突破:制作工具越来越多,制作方法更为简易,表现形式更为多样。

知识可视化在教育中也逐步应用起来,并且范围更加广泛,效果也更受期待。

知识可视化作为学习工具,改变认知方式,促进有意义学习。

知识可视化作为教育理念,促进教师进行反思,辅助教学设计。

知识可视化以图形设计、认知科学等为基础,与视觉表征有着密切关联。

视觉表征是知识可视化构成的关键因素。

如概念图是基于有意义学习理论提出的图形化知识表征;知识语义图以图形的方式揭示概念及概念之间的关系,形成层次结构;因果图是以个体建构理论为基础而提出的图形化知识表征技术。

相关文档
最新文档