体验学习圈:聚焦“素养可视化”发展的小学音乐学科实践

在“双新”背景下,课堂教学关注发生巨大转变,以学为中心,以学习任务为抓手,关注学科实践是课程改革的一个重要特征。本文基于库伯的体验学习圈理论,提出体验学习圈的循环式学习音乐实践策略,并进行具体的实证研究,辩证地看待传统与新型学习方式,从学生学习本身出发,注重学习过程与方法,关注核心素养的发展,以求真正把准新课程“学习方式转变”的脉搏,对学生本体的发展和教学实践都具有积极的意义。

数据可视化素养培育对高校学生信息素养水平的影响机制研究

大数据时代信息素养内涵发生变化,高校图书馆作为信息汇聚与传播中心,提升学生信息素养特别是数据可视化素养已成为工作的新焦点。文章聚焦数据可视化素养培育对高校学生信息素养水平的影响机制,通过具体探讨数据可视化素养对学生信息检索能力、信息评估能力及信息利用与创新能力的影响机制,揭示了其在信息素养提升中的重要作用。进一步提出高校图书馆可通过完善数据可视化资源体系、强调实践和项目导向,促进学科融合培育模式,提升数据可视化素养培育水平。

公共图书馆数据可视化素养服务的影响因素探析与优化路径探究

作为数字素养组成部分的数据可视化素养对数字强国建设具有重要影响,要求发挥公共图书馆育人优势,全面提升大众数据可视化素养。文章从信息生态理论出发,界定了数据可视化素养服务的影响因素,提出了数据可视化素养服务的优化路径,以期提升公共图书馆数据可视化素养服务质量。

信息生态视域下大学生数据可视化素养评价研究

[目的/意义]视觉文化时代,数据可视化素养日益受到重视。大学生作为数字经济的重要参与者,评估大学生数据可视化素养对推动高端数字人才培育,助力数字强国建设具有重要的战略意义。[方法/过程]本文通过梳理国内外数据可视化素养研究成果,以大学生为评价主体,围绕信息、信息技术和信息环境3个维度提出信息生态视角下的大学生数据可视化素养评价指标,然后借助BP神经网络建立评价模型,综合测量了大学生数据可视化素养水平。[结果/结论]本文提出了包含8项一级指标、23项二级指标的大学生数据可视化素养评价指标体系,并形成了科学有效、简单易用的BP神经网络评价模型。研究结果不仅为数据可视化素养评价研究提供了新视角,而且为图书馆开展数据可视化素养培育提供了理论指导和实践指南。

教育统计可视化素养的研究

随着信息技术的快速发展和数据量的激增,教育统计数据的管理和分析变得越来越复杂。为了更好地理解这些数据,提高教育统计员的数据分析能力变得尤为重要。其中,统计可视化是一种有效的数据分析方法,它可以将数据可视化为图表、图形、图像等形式,使数据更加直观、易于理解。然而,教育统计员普遍缺乏统计可视化的素养,这导致了他们在数据分析过程中的瓶颈。本文旨在探讨提高教育统计可视化素养的重要性,分析教育统计员在统计可视化素养方面存在的问题和挑战。

高校图书馆开展数据可视化素养培育的路径研究

[目的/意义]作为大数据时代和读图时代催生的新兴素养,数据可视化素养日益受到重视。为顺应时代发展需要,响应国家提升全民数字素养和技能的号召,文章探讨了我国高校图书馆开展数据可视化素养培育的具体途径。[方法/过程]首先,从数据、可视化、素养三个核心概念组成部分界定了数据可视化素养的概念内涵,从过程及目标两个维度解读了数据可视化素养的外延要素。其次,通过选取国外10所高校图书馆作为研究对象,以二手数据结合内容分析的方法总结提炼了国外高校图书馆数据可视化素养培育项目的特点。[结果/结论]基于上述研究,围绕培育基础、培育内容、培育方式提出了我国高校图书馆数据可视化素养培育的实现路径,包括完善数据可视化资源体系建设、提供多层次培育内容、采用多元化培育方式三个方面。

数据可视化素养量表设计研究

[研究目的]数据可视化素养是大数据社会公众必备的基本素养之一。创建数据可视化素养评价框架和量表对科学评价数据可视化能力,实现国家对大数据环境下人才培养具有重要意义。[研究方法]通过对国内外文献的梳理,提出了基于人力资源的KSAO模型的数据可视化素养框架,该框架由数据可视化相关知识、数据可视化相关技能、数据可视化相关通用能力、数据可视化相关其他特质四个维度构成。在此框架指引下,设计了面向大学新生的数据可视化量表,该量表由80个题项构成。通过专家调查法,对量表题项内容效度进行分析。[研究结论]量表总体内容效度比CVR=0.91,专家意见一致效度系数B=0.08,克隆巴赫Alpha=0.891,具有较好的内容效度和信度。该量表设计思路对数据可视化素养评价具有一定的参考价值,为不同场景下,如专业特点、学生分类、职业分类的数据可视化素养量表开发提供了解决思路。

2000—2019年我国信息素养教育研究热点与前沿可视化分析

探索我国信息素养教育研究的热点主题和前沿,有利于把握该领域发展趋势,为信息素养教育工作提供新思路.采用文献计量法,以2000—2019年中国知网数据库关于信息素养教育研究的中文核心和CSSCI期刊文献为样本,用Bicomb 2.0、Netdraw等软件提取信息素养教育研究文献的高频关键词,生成信息素养教育研究的社会网络分析图谱、聚类分析图谱以及共词知识图谱.分析发现,研究主题聚焦在信息素养教育的比较研究、教育模式革新、与创新型人才培养的关系、不同类型图书馆的案例研究以及教学研究等五个方面.未来研究重点趋势是信息素养教育的本土化与国际化相结合、实证研究和理论研究相融合以及面向综合型信息素养教育升级转型.

用户需求导向的高校图书馆数据可视化素养服务研究

[目的/意义]识别并深入了解用户的数据可视化素养服务需求,可以帮助图书馆规划针对性服务策略,提升用户数据可视化素养水平。[方法/过程]通过问卷了解大学生、教师及科研人员数据可视化行为现状及数据可视化素养服务需求,利用Kano模型进行用户需求分类及优先级评估,借助QFD模型分析图书馆质量要素,据此提出高校图书馆数据可视化素养服务重点。[结果/结论]绝大多数用户认为图书馆有必要提供数据可视化素养服务,用户需求以魅力需求为主。其中服务内容、服务形式、服务主体及服务基础的需求特征分别为知识技能需求强,意识伦理需求弱;深层服务需求强,浅层服务需求弱;能力素质需求强,身份来源需求弱;软硬件资源需求强,服务空间需求弱。对此,高校图书馆应拓宽服务边界,创新数据可视化素养服务模式;多渠道强化人才队伍建设,全方位提升馆员技能;加强数据可视化技能培训,提升数据可视化综合素养;逐步夯实基础设施建设,提升支撑保障能力。

国际知名高校数据可视化相关课程分析与启示

[目的/意义]通过对国际知名高校数据可视化相关课程进行分析,归纳总结其课程设置情况及特点,为我国图情院系数据可视化课程建设提供参考。[方法/过程]利用网络调查和内容分析法,选取QS全球前100高校中已经开设数据可视化相关课程的53所高校,从先导知识、教学计划、课程内容、考核方式4个维度对数据可视化相关课程进行细化研究,分析其实践进展与特点。[结果/结论]QS全球前100高校中有53所已经积极参与到数据可视化课程教学,调研案例中呈现数据可视化课程高认可度、跨学科特征突出、理论与实践相结合、专业设置趋势明显的教学特点。我国图情院系可充分参考DVL-FW过程模型设计数据可视化课程核心内容以及学习国际知名高校数据可视化课程实践经验,同时注重工具学习、批判性思维、伦理等辅助技能学习等。