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“知識可視化”的大表哥——“數據可視化”的經典案例-天天快報

2022-12-31 05:56:52 來源: jowa

老師要想做好教學工作,需要做好很多工作,

其中一條鐵律必不可少:


(資料圖片)

不同的知識表達方式,決定著不同的知識表達效果!

所以,老師需要將知識表達方式的設計,

作為教學設計的重中之重!

在眾多知識表達方式中,

“可視化”的表達方式往往會起到極為突出的作用!

以下是王玨老師曾經寫過一篇文章,

詳細闡述了可視化為什么能提高教學效果:

【論文】“知識可視化”的學習科學原理

今天,我們來介紹“知識可視化”的“前世”

——數據的可視化!

同樣的道理

對數據的表達方式,直接決定了對數據的理解效果!

在數據可視化領域,有一個非常著名的案例,稱之為:

安斯庫姆四重奏(Anscombe"s quartet)

這是一個非常著名的數據集,數據分為四組,每組都包含兩個數(一個X、一個Y),4組數據分別如下(AB為一組,CD為一組,EF為一組,GH為一組):

請你仔細能研究一下這4組數據,能看出它們有什么規律、特點、相同之處、或不同之處嗎?

——顯然,不能!

下面,我們按照常規的數據統計方法,對這些數據進行統計分析,如下圖。

這下,規律應該有所體現了吧?!

上表這個結果……出乎你的意料嗎?

幾乎每種統計方法,似乎都差不多的樣子啊。。。

很明顯,這些代表數據“ 統計規律”的二次加工過的數據,

也并沒有反映出這些數據到底有什么不同!

下面,我們換一種數據表達方法:

——按照“ 數形結合”的方法,把上述X和Y在坐標上畫出一系列的點。

這回,只要你不是瞎子,就一定能看出一些規律來!

現在,我們很容易從圖表中,看到這四組數據的巨大差異:

數據集1:圍繞一根 直線離散分布的點(線性回歸)

數據集2:似乎是一根 拋物線

數據集3:這明顯是一根 直線啦!除了明顯 有一個點偏離較遠

數據集4:明顯是 X=8的一根豎直線嘛——除了有一個更加偏離的點外

這個例子,足以說明: 數據之間的關系(而不是數據本身),才是理解數據的關鍵!

所以,并不是說人腦不能閱讀數據,但是指望大腦迅速找出大量數據之間的關系,是極其困難的!

——這樣的話,理解數據當然也就是極其困難的!相信大家通過 安斯庫姆四重奏的例子,應該有清晰地感受!

不過,慶幸的是,大腦對于視覺模式是非常敏感的!因此,把數據變為直觀的圖表,就可以幫助大腦洞悉其中的模式與規律

這,就是“數據可視化”背后的原理!

理解了“數據可視化”的規律,非常有助于我們參照理解“知識可視化”。

其實,我們只需把上面這句話中的“數據”,換為“知識”,其實也同樣成立:

知識之間的 關系 (而不是知識本身),才是理解知識的關鍵!

當知識比較復雜時,如何表達出知識之間的關系呢?

——此時,用語言描述的方式,效果注定不會好!

——而采用視覺化的方式,往往取得立竿見影的效果(取決于如何設計)

這跟語言文字的表達特點有關

—— 語言文字是 “碎片式”表達方式 !

想用碎片式表達方式,來表達一個復雜的關系或結構

是不可能勝任的(想想 安斯庫姆四重奏)

因為所有的“關系”如果都“蘊含”在語言文字中,

這些關系就會變成了一大堆“碎片”

學習者必須要自行把“碎片”組裝成一個整體

這件事不僅極費腦力

而且對于初學者來說,是很難做到的!

因為初學者

需要重點關注老師講的“每”個詞匯、“每”句話

嘗試弄懂“每”個詞匯、“每”句話的意義

(如果都能弄懂的話,就阿彌陀佛了:)

由于人的認知負荷容量非常有限

因此,此時再指望學生對多句話、多段話之間的“關系”

再同時進行組合,

當關系比較復雜時,這幾乎是不可能做到的!

來看看下面這個PPT

想象一下你是學生,在一句一句聽老師講解:

你會感覺聽到很多非常重要的知識點、

而且似乎每句話也都能懂

但如果讓你回憶一下

老師到底講了什么的時候

你的腦子中恐怕只能是一堆碎片……

因此,對于老師開展高效教學來說

必須要考慮到語言文字的這種“碎片化”特征

對于關系表達的不利影響

轉而采用覺化、圖表化方式來表達

由于人類更加敏銳、掃描速度更快

而且能自動加工、組合、形成整體印象

甚至還能給予初步的關系解讀(通過形狀之間的關系)

因此,只要設計得當

就一定會極大地提高知識表達效果!

如下圖,就是上述案例進行“圖表化”改造后所呈現的效果

是不是感覺 關系與結構得到了極大的突顯?!

以下是兩幅頁面的對比圖,兩種表達方式的優劣一目了然:

————————————————————

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