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이것은 Zhang Xinyi의 학부 프로젝트 "교육 데이터 시각적 분석 시스템의 설계 및 구현"의 프런트 엔드입니다.
(교육 데이터 시각화 시스템 설계 및 구현)
전통적인 교육 환경에 맞는 교육 데이터 시각적 분석 시스템을 제안합니다. 교육 데이터 분석 및 시각화를 통해 학생의 인물 사진, 행동 패턴 및 특성, 시험 점수, 발전 가능성 방향 등의 중요한 정보를 표시하여 교사가 교육 내용을 더 잘 파악할 수 있도록 합니다. 정보화를 통해 학생 개개인과 전반적인 상황을 보다 직관적으로 이해하고, 특별한 주의가 필요한 학습자를 파악하며, 성적 동향, 행동 습관, 능력, 관심 분야 등 학생의 발전을 적시에 파악합니다.
사용된 교육 데이터는 Alibaba Cloud Tianchi 대회 "디지털 지능 교육" 데이터 시각화 혁신 대회에서 가져온 것입니다. 이 대회에서는 교사 정보, 학생 정보, 시험 정보, 출석 정보 등을 포함하는 7개의 CSV 테이블이 제공되며 모두 Ningbo Xiaoshi에서 가져온 것입니다. 저장성 중학교 최근 몇 년간의 교육 활동 및 학생 활동에서 생성된 실제 데이터입니다.
링크: https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231704/information
본 논문에서는 수업과 수업 내 개인을 분석 단위로 하고, 주로 학생 성과 데이터에 초점을 맞춘 교사/교장을 위한 교육 데이터 시각화 시스템을 제안하며, 시스템이 해결하고자 하는 요구 사항과 문제점은 다음과 같은 4가지 측면으로 나누어진다. :
R1: 수업의 전반적인 성과를 직관적으로 이해합니다. 원본 데이터에서 많은 학생의 수업, 많은 시험, 많은 과목의 수행을 종합적으로 이해하는 것은 매우 어렵지만, 수업 수행을 이해하고 교수 개입을 제안하며 교수법을 개선하는 데 매우 유용합니다. .무게중심이 중요합니다. 따라서 위의 다차원적인 정보를 시각화를 통해 요약, 개관하고 수업수행상황에 대한 전반적인 이해를 제공하고자 합니다.
R2: 학급에서 특별한 관심이 필요한 개인을 빠르게 찾아보세요. 비정상적인 수행 경향이 있고 교육 개입이 긴급하게 필요한 수업 내 개인을 식별함으로써 교사는 도움이 필요한 학생에게 시기적절한 교육 지도를 제공하고, 주요 도움이 필요한 개인을 식별하며, 이를 기반으로 개인화된 교육 계획을 제안 및 개선할 수 있습니다. 다양한 개인의 특성.
R3: 수업에 참여하는 각 개인의 세부 사항을 포괄적으로 이해합니다. 개인의 세부 사항을 숙지하는 것은 개인의 특성을 발견하는 데 필요한 전제 조건입니다.
R4: 개별 클래스의 전반적인 성능 개발 추세를 이해합니다. 과목별, 시기별 발전 동향 등 다양한 차원의 개인 성과 발전 추세는 개인의 발전 추세를 반영하며, 개인의 현재 성과와 미래 발전 추세를 직관적으로 이해할 수 있도록 도와줍니다.
