内容最初由Courtney Vengrin博士提出.D., 课程评估及教学支援主任, 助理教学教授, 爱荷华州立大学兽医学院
一幅图胜过千言万语, 但是当涉及到数据可视化时, 你是怎么画这幅画的?
在评估的世界里，我们经常被数据淹没. 通常，这些数据只对少数经常使用这些数据的人有意义. 通过数据可视化, 你可以把你的关键数据的故事讲给更广泛的受众——无论是教员, 学生, 利益相关者, 或认可机构.
为什么视觉效果?
视觉效果问题. 对我们大多数人来说，我们是健全视力的人. 我们每天以视觉方式处理大部分信息. 如果你想想开车，大多数标志都是视觉上的. 它加快了我们的处理时间，克服了语言障碍, 用来快速清晰地沟通重要的事情.
研究还表明，数据可视化在机构设置中很重要. 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自己的学习.
将视觉效果与评估数据联系起来的好处
那么我们如何利用这种强大的讲故事的方法，并将其与我们的交流联系起来 评估过程 以及总体叙述? 数据可视化是一种让人们关心数据和讲述学生故事的好方法, 在课程和学习中进行教学. 作为一名评估专家, 你可以把你的一排排数据转化成对那些不会说评估语言的人来说有意义的东西. 你可以很容易地证明并清楚地传达我们的项目正在产生影响, 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. 数据可视化是 结合从循证实践中收集的数据, 无论是教学还是项目, 用视觉来讲述一个更有影响力的故事, 是否属于该类, 通过程序提高学习能力, 或者任何你需要与更广泛的受众交流的东西. 这是一种非常有效的方式，可以将电子表格中的信息传递给那些可能没有参与这个项目的公众.
可视化数据前要问的5个问题
这不是在创建任何旧的图表. 这是一个精细的过程，专注于对故事至关重要的数据和真正重要的东西. 它没有留下任何数据，使我们能够专注于要点. 在我们开始进行数据可视化之前，有5个问题需要问自己.
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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. Examples could include quantitative and qualitative data; including student scores, 预测考试, 来自雇主和校友调查的调查数据和其他指标. 评论部分和时间线也可以创造好的视觉效果. 当你收集数据时，问问自己——是否还有更多的分析要做?
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您的数据准备好可视化了吗?
你的数据只是电子表格上的数字吗, 或者它们需要被分析才能活过来, 有意义, 然后开始讲故事? 作为评估专家，您很可能已经做了一些这样的分析. 你需要对这些数据做额外的统计吗? 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. 百分比或平均分数是否比普通数据更有效? 有什么范围可以帮助说明你的主要观点吗? 任何引用或图片，将讲述一个更好的故事?
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你的信息的关键点是什么?
当你在构思故事的具体信息时, 想清楚为什么你被要求创造这个视觉效果. 是为了免费送2000试玩金的目的吗? 院长让你做年度报告了吗? 记住要点，让你的整个故事深入人心, 如果这些关键点回答了你最初要解释的问题. 注意，你也不必在可视化上走极端. 你的目标是清晰而不是数量. 也, 考虑从外部角度来看你目前所构建的内容，看看你的数据是否符合你的关键点和整体故事.
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多么重要的事实常常被忽视?
作为一名评估专家，你对你的数据非常了解. 你很可能对在演示和最终报告中可能被忽视的内容有很好的洞察力, 或者你的信息没有有效地传达到关键点上. 我们不希望潜在的观众用事实和支持数据玩“沃尔多在哪里”的游戏. 如果有任何模糊或令人困惑的地方，考虑添加视觉效果来帮助澄清.
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好的视觉效果是什么样的?
在回答了前四个问题并弄清楚你要传达的信息之后, 支持这一信息的关键点是什么, 以及在这种叙述中可能被忽视的东西, 你已经准备好开始创建你的第一个视觉效果了. 当你开始时，这里有一些有用的设计原则来制作一个引人注目和有效的视觉效果.
迪特·拉姆斯设计原则(根据数据修改)
这些原则是由Dieter Rams起草的，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，
好的数据可视化是:
- 创新、现代、时尚
- 使 data 有用的
- 赏心悦目
- 使 data 可以理解的
- 不引人注目或分散-作为一个麦克风，而不是一个扩音器为您的数据
- 诚实-不要改变轴或改变视觉来动摇或扭曲你的分析和观点
- 经久耐用，经得起时间的考验
- 彻底到最后的细节-图形的每个方面都是经过考虑和有意的
- Economically 友好-如何使这些视觉效果易于创建?
- 简单，涉及尽可能少的设计-少即是多
总之
数据可视化提供了一种以不同方式查看数据的方法，并为我们提供了更好的机会来检测模糊的模式和联系. 视觉效果是你工具箱中的一个强大工具，可以帮助你的听众更好地理解你在你的机构所做的良好评估工作.
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有关此主题的更详细信息，包括一些逐步示例，请观看 评估数据可视化的资源与方法 会议记录.
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考特尼·文格林博士.D.
Dr. 考特尼·文格林(Courtney Vengrin)是兽医学院课程评估和教学支持主任, 兽医临床学系助理教学教授. 然而，她很快指出，她内心深处是一个社会科学家和数据书呆子. Dr. Vengrin有个M.S. 农业推广教育专业，博士学位.D. 农业、领导力和社区教育，都来自弗吉尼亚理工大学. 她喜欢说自己是一名“正在康复”的高中教师，并试图应对她在10年前的今年开始了自己的教育生涯的事实. Dr. Vengrin的研究兴趣包括评估和评估文化, 技术强化教育实践, 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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