大数据可视化在高校计算机教学中的应用研究

万宝平

关键词：大数据可视化；高校；计算机教学；应用

0引言

随着信息技术的飞速发展，大数据已经融入社会生活的各个领域，成为推动社会进步的重要力量。在高校计算机教学中，大数据的应用也日益受到关注，特别是在大数据可视化领域，其直观、生动的展示方式为计算机教学提供了新的思路和方法。当前，高校计算机教学面临着诸多挑战。一方面，传统的数据分析教学方法往往侧重于理论和算法，难以激发学生的学习兴趣和探索欲望；另一方面，随着数据量的爆炸式增长，如何有效地处理和分析这些数据，成为计算机教学亟待解决的问题。而大数据可视化技术的出现，为解决这些问题提供了新的契机。因此，本文旨在探讨大数据可视化在高校计算机教学中的应用价值和具体策略。通过深入研究和分析，期望能够为高校计算机教学的改革和创新提供有益的参考和借鉴。

1大数据可视化概述

大数据可视化是指将庞大的数据集通过图表、地图、仪表盘等可视化工具呈现出来，使人们能够直观地理解和分析数据。作为数据分析和决策过程中的重要工具，大数据可视化有助于揭示数据背后的模式、趋势和关联关系，帮助用户更好地理解数据，并根据数据进行决策[1]。大数据可视化的目的是将复杂的数据转化为容易理解和解释的可视化形式，以便用户能够快速准确地获取信息并进行决策。

大数据可视化的特征包括交互性、多维性和可视性。交互性指的是用户可以与可视化结果进行交互，如下钻、上卷、筛选等操作，以便更深入地探索数据。多维性指的是数据可以按多个维度进行分类、排序、组合和显示，以便用户能够从多个角度观察数据[2]。可视性指的是数据可以通过图像、曲线、二维图形、三维体和动画等形式来显示，以便用户能够直观地看到数据的分布、趋势和关联关系。如今，大数据可视化在许多领域都有广泛的应用，如金融、医疗、教育、智能制造等。

2大数据可视化在高校计算机教学中的应用价值

随着信息技术的迅猛发展，大数据已成为当今社会的重要资源和宝贵财富。在高校计算机教学中，大数据的应用逐渐受到重视，其中，大数据可视化作为大数据处理与分析的关键技术之一，其在教学中的应用价值日益凸显。

2.1直观理解，抽象变具体

在大数据的时代背景下，数据的规模不断增大，数据的维度和复杂性也随之提升，对于计算机专业的学生而言，理解和分析这些数据成为一项重要的挑战。传统的数据分析方法往往依赖于抽象的算法和数学模型，对于初学者来说难以直观理解，而大数据可视化的应用，能够将抽象的数据以直观、易理解的方式展现出来，帮助学生更好地理解和掌握数据分析与处理的原理和方法[3]。通过大数据可视化工具，学生可以将海量的数据以图形、图表等形式进行展示，从而更清晰地看到数据之间的关联和趋势，不仅能够帮助学生快速把握数据的整体特征，还能够揭示数据背后的隐藏规律和模式。例如，在数据分析课程中，教师可以通过可视化工具展示不同维度数据之间的相关性，让学生直观地理解数据之间的内在联系，加深对数据科学的理解。此外，大数据可视化还能够帮助学生更好地理解算法和模型的工作原理。在计算机科学中，算法和模型是解决实际问题的关键，然而算法和模型往往具有高度的抽象性和复杂性，难以直接理解。通过大数据可视化，学生可以将算法和模型的处理过程以可视化的方式呈现出来，从而更直观地理解其工作原理和流程。

2.2辅助决策，优化教学方案

在高校计算机教学中，传统的教学决策方式往往依赖于教师的经验和主观判断，缺乏科学性和准确性。而大数据可视化的应用，可以为教学决策提供有力的支持，帮助教师更准确地了解学生的学习情况，制定更合理的教学计划和教学方案。通过大数据可视化工具，教师可以对学生的学习数据、成绩数据等进行可视化分析，从而更全面地了解学生的学习情况和需求，不仅能够揭示学生的学习特点和规律，还能够发现其存在的问题和困难。基于这些分析结果，教师可以制定更具针对性和个性化的教学计划和教学方案，以满足不同学生的学习需求和提高其学习效果[4]。例如，在程序设计课程中，教师可以通过可视化工具分析学生的编程数据和错误类型，发现其常见的编程问题和难点，并针对性地设计教学内容和练习题目，以帮助学生更好地掌握编程技能和提高编程水平。此外，大数据可视化还能够为教学评估提供有力的支持。教学评估作为检验教学质量和效果的重要手段，然而传统的教学评估方式往往受限于评估指标和方法的局限性，难以全面客观地反映教学情况。而大数据可视化的应用，可以将教学评估指标以可视化的方式进行展示和分析，从而更直观地反映教学情况和问题，不仅能够提高评估的准确性和客观性，还能够为教学改进和优化提供有力的依据和支持。

2.3培养能力，提升综合素质

大数据可视化的应用，对于培养学生的数据分析、问题解决和创新能力具有重要的促进作用。在学习过程中，学生需要运用所学知识对数据进行处理、分析和可视化展示，整个过程不仅能够锻炼学生的动手能力和实践技能，还能够培养其逻辑思维和创新能力。同时，大数据可视化教学还能够帮助学生提升团队协作和沟通能力。在可视化项目中，学生需要与团队成员紧密合作，共同完成任务，能够培养学生的团队协作精神和沟通能力，还能够提高其解决实际问题的能力，对于学生未来的职业发展和学术研究具有重要的意义和价值。

3大数据可视化在高校计算机教学中的应用策略

3.1案例演示，理论与实践相结合

在高校计算机教学中，选取具有代表性和实际意义的案例，将抽象的理论知识与具体的实践操作紧密结合。教师可以通过精心设计的案例，展示如何利用大数据可视化工具从海量数据中提取有价值的信息，并将这一过程分解为易于理解和操作的步骤。通过案例演示，学生不仅能够直观地看到大数据可视化的实际效果，还能够深入理解背后的原理和方法[5]。

以高校计算机课程中的“数据分析与可视化”为例，教师可以选取一个实际的数据集，如2023年抖音电商平台垂钓产品的销售数据，作为案例分析的对象。在演示过程中，教师可以首先介绍数据集的来源、结构和特点，然后利用大数据可视化工具对数据进行清洗、转换和加载，确保数据的准确性和可用性。接下来，教师可以通过绘制各种图表和图形，如柱状图、折线图、散点图和热力图等，展示数据的分布、趋势和关联，如图1所示。在演示过程中，教师还可以结合具体的业务场景和需求，解释各种可视化图表的选择和设计原则以及如何通过调整参数和配色方案来优化可视化效果。通过这种理论与实践相结合的教学方式，学生不仅能够掌握大数据可视化的基本技能和工具使用方法，还能够培养解决实际问题的能力。此外，教师还可以鼓励学生参与到案例的分析和讨论中来，提出自己的见解和改进意见，进一步激发学生的学习兴趣和创造力。

3.2互动教学，学生主导探

在高校计算机教学中，应当强调以学生为中心，通过互动和实践来激发学生的学习兴趣和创造力。实施时，教师应设计具有挑战性和探索性的任务，鼓励学生利用大数据可视化工具自主分析数据、发现问题并提出解决方案[6]。例如，在数据库管理课程中，教师可以提供一个关于校园图书馆借阅数据的实际案例，要求学生利用可视化技术分析热门图书类别以及读者的借阅习惯等，如图2所示。在此过程中，教师应充当引导者和辅助者的角色，及时给予学生指导和反馈，促进其深入探索和实践。如此一来，学生不仅能够掌握大数据可视化的基本技能，还能够培养自主学习能力、批判性思维和创新能力，为未来的学术研究和职业发展奠定坚实基础。同时，这种互动和探索性的教学方式也有助于营造积极的学习氛围，提高计算机课程的教学效果和质量。

在实际操作中，教师可以按照以下步骤来实施这一策略：首先，明确教学任务和目标，确保任务具有探索性和挑战性；其次，提供必要的数据资源和可视化工具，为学生开展实践探索创造条件；然后，鼓励学生分组合作，共同完成任务，促进彼此间的交流和合作；接着，定期组织课堂讨论和成果展示，让学生分享自己的发现和经验，相互学习和借鉴；最后，教师对学生的探索成果进行评价和反馈，指出其中的优点和不足，提出改进建议，引导学生进行反思和总结。

3.3跨学科合作，拓宽应用领域

大数据可视化在高校计算机教学中的应用，可以积极搭建跨学科合作平台，促进计算机科学与统计学、社会学、医学等相关学科的交流与合作[7]。在具体教学中，教师可以结合不同学科的特点和需求，设计具有针对性的大数据可视化项目。例如，在计算机科学与统计学跨学科合作中，可以共同研究如何利用大数据可视化技术揭示数据背后的统计规律和趋势；在计算机科学与社会学合作中，可以探索利用大数据可视化分析社会网络、舆情传播等社会问题；在计算机科学与医学合作中，可以研究大数据可视化在疾病诊断、药物研发等医学领域的应用。通过这些跨学科合作项目，学生不仅能够掌握大数据可视化的基本技能和工具，还能够深入理解不同领域的数据特征和业务需求，拓宽其视野和应用能力。

以计算机科学与医学的跨学科合作为例，教师可以设计一个关于医学大数据分析的可视化项目。在这个项目中，学生需要利用大数据可视化技术对医学数据进行分析和挖掘，旨在发现潜在的疾病模式、预测疾病发展趋势或优化医疗资源配置。为了完成这个项目，学生需要与医学专家进行深入交流，了解医学数据的来源、特点和分析需求。然后，他们可以利用所学的大数据可视化技术和工具，对数据进行清洗、整合和可视化展示，揭示数据中的隐藏信息和规律。通过项目的完成，学生不仅能够提升自己在大数据可视化方面的技能，还能够对医学领域有更深入的了解和认识。

3.4个性化教学，因材施教

利用大数据可视化工具对学生学习过程中的各种数据进行分析和挖掘，教师可以更加准确地了解每个学生的知识掌握情况、学习偏好和能力水平，进而制定更加贴合学生实际需求的教学计划和教学方法。在实施过程中，教师可以借助大数据可视化技术，对学生的学习成绩、课堂参与度、在线学习行为等数据进行全方位、多角度的可视化展示和分析，以便及时发现学生的学习困难和问题，并给予相应的辅导和支持[8]。

以数据库管理课程为例，教师可以利用大数据可视化工具来分析学生的学习行为。通过收集学生在数据库设计、SQL查询、数据优化等方面的练习和作业数据，教师可以创建学习热图、进度跟踪图等可视化图表，直观地展示每个学生在各个知识点上的掌握情况，如此一来教师就能迅速识别出哪些学生在哪些方面遇到了困难，然后提供针对性的辅导材料、练习题或讲解视频。此外，在计算机网络课程中，教师可以利用大数据可视化工具来模拟网络流量、路由选择等复杂过程，帮助学生更直观地理解网络的工作原理，通过观察学生在模拟实验中的表现和反馈，教师可以调整教学难度和教学方法，进而满足不同学生的学习需求。

4结束语

综上所述，通过深入探讨大数据可视化在高校计算机教学中的重要性和应用价值，提出案例演示、互动教学、跨学科合作以及个性化教学等策略，旨在提高教学效果，培养学生的综合能力。随着大数据技术的不断发展和应用领域的拓宽，大数据可视化在教学中的潜力将得到进一步挖掘和利用，因此高校应积极探索大数据可视化技术与计算机教学的深度融合，不断创新教学方法和手段，才能适应信息时代对人才培养的新要求。