评估数据可视化的资源和方法

内容最初由爱荷华州立大学兽医学院课程评估和教学支持主任、助理教学教授 Courtney Vengrin 博士提供

一张图值一千字,但是说到数据可视化,你是如何制作那张图的?

在评估领域,我们不断被数据淹没。通常,这些数据只对少数定期处理这些数据的人有意义。通过数据可视化,您可以向更广泛的受众讲述关键数据的故事——无论是教职员工、学生、利益相关者还是十大真钱下载机构。

为什么是视觉?

视觉效果很重要。对于我们大多数人来说,我们是身体健全的视力正常的人。我们每天都以视觉方式处理大部分信息。如果您考虑驾驶,大多数标志都是视觉效果。它加快了我们的处理时间并克服了语言障碍,并用于快速清晰地传达重要信息。

研究还表明,数据可视化在机构环境中很重要。 Azzam 在 2013 年的一项研究发现:

“数据可视化的使用可以提供一种更好的方式来传达对学生成功的影响。”

可视化还可以帮助我们的学生评估和监控他们自己的学习。

将视觉对象连接到评估数据的好处

那么我们如何采用这种强有力的讲故事的方法并将其与我们的交流联系起来 评估过程 和整体叙事?数据可视化是让人们关心数据并讲述关于学生、课程中的教学和学习的故事的好方法。作为评估专业人士,您可以获取一行又一行的数据,并将其转化为对不会说评估语言的人而言重要且有意义的内容。您可以轻松地展示并清楚地传达我们的计划正在产生影响,我们的学生正在取得成功。

什么是评估数据可视化?

首先,让我们回顾一下数据可视化的定义是什么。数据可视化是 将从循证实践中收集的数据(无论是教学还是项目)与视觉效果相结合,以讲述更具影响力的故事, 无论是课堂,通过课程改进学习,还是您需要与更广泛的受众交流的任何内容。这是将这些电子表格中的信息传达给可能未参与该计划的公众的一种非常有效的方式。

 

在可视化数据之前要问的 5 个问题

这不会创建任何旧图表。这是一个精炼的过程,它磨练对故事至关重要的数据和真正重要的数据。它不会留下任何数据,让我们能够专注于要点。在我们开始从事数据可视化之前,有 5 个问题要问自己。

  1. 你有什么数据?

    首先考虑你需要什么样的数据来构建你想要传达的信息。例子可以包括定量和定性数据;包括学生分数、预测考试、调查数据以及来自雇主和校友调查的其他指标。评论部分和时间线也可以创造良好的视觉效果。在收集数据时,问问自己——是否还有更多的分析要做?

  2. 您的数据准备好进行可视化了吗?

    您的数据只是电子表格上的数字,还是需要对其进行分析以使其变得生动、有意义并开始讲述故事?作为评估专业人士,您很可能已经在进行一些此类分析。您是否需要对这些数据进行额外的统计?问问自己,什么会对整个故事产生最大的影响,然后开始集思广益一些想法。百分比或平均分数是否比普通数据更有效?是否有任何范围可以帮助说明您的主要观点?任何拉引语或图片会讲述一个更好的故事?

  3. 你的信息的要点是什么?

    当您处理故事的特定信息时,请仔细考虑为什么要让您负责创建此视觉效果。是否用于十大真钱下载目的?院长有没有让你制作年度报告?请记住将您的整体故事带回家的关键点,如果这些关键点回答了您开始解释的最初问题。请注意,您也不必过度关注可视化。您的目标是数量上的清晰度。此外,请考虑从外部角度了解您迄今为止所构建的内容,以查看您的数据是否跟踪您的关键点和整体故事。

  4. 哪些重要的事实经常被忽视?

    作为评估专家,您非常了解自己的数据。您很可能对演示文稿和最终报告中可能会被忽视的内容,或者您​​的信息是否没有在关键点上有效传达有深入的了解。我们不希望潜在观众用事实和支持数据播放“沃尔多在哪里”。如果有任何模糊或令人困惑的点,请考虑添加视觉效果以帮助澄清。

  5. 好的视觉效果是什么样的?

    在回答了前四个问题并弄清了您的信息是什么、支持该信息的关键点是什么以及该叙述中可能会被忽视的内容之后,您就准备好了开始创建您的第一个视觉效果。在您开始时,这里有一些有用的设计原则来制作引人注目且有效的视觉效果。

DIETER RAMS 设计原则(已修改数据)

这些原则由 Dieter Rams 起草,并被广泛接受为视觉设计的良好基础。为数据可视化而修改,

良好的数据可视化是:

  • 创新、现代和潮流
  • 制作 数据 useful
  • 审美赏心悦目
  • 制作 数据 understandable
  • 不引人注目或分散注意力 - 充当麦克风,而不是数据扩音器
  • 诚实——不要改变轴或改变视觉来摇摆或歪曲你的分析和指向
  • 经久耐用,经得起时间考验
  • 彻底到最后的细节——图表的每个方面都经过深思熟虑
  • E经济上 友好——如何让这些视觉效果更容易创建?
  • 简单且涉及尽可能少的设计——少即是多

 

综上所述

数据可视化提供了一种以不同方式查看数据的方法,并让我们有更好的机会检测模糊的模式和连接。视觉效果是您工具箱中的强大工具,可帮助您的听众更好地了解您在机构中所做的出色评估工作。

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有关此主题的更多详细信息,包括一些分步示例,请观看 评估数据可视化的资源和方法 webinar recording.

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考特尼文格林博士

Courtney Vengrin 博士是兽医学院课程评估和教学支持主任,也是兽医临床科学系的助理教学教授。然而,她很快指出,她本质上是一名社会科学家和数据书呆子。 Vengrin 博士拥有硕士学位。农业推广教育学位和博士学位。在农业、领导力和社区教育方面,均来自弗吉尼亚理工大学。她喜欢说自己是一名“正在康复”的高中老师,并且正在努力应对今年 10 年前开始从事教育事业的事实。 Vengrin 博士的研究兴趣包括评估和评估文化、技术增强的教育实践以及学生在大学环境中的成功。她对数据科学和数据可视化充满热情,喜欢参与有关统计的对话!

 


 

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