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これは、Zhang Xinyi の学部プロジェクト「教育データ視覚分析システムの設計と実装」のフロントエンドです。
（教育データ可視化システムの設計・導入）
従来の教育環境向けの教育データ視覚分析システムを提案します。教育データの分析と視覚化を通じて、教師が生徒のポートレート、行動パターンと特性、テストの得点、潜在的な成長の方向性などの重要な情報を表示します。データを活用して、生徒の個人的および全体的な状況をより直感的に理解し、特別な注意が必要な学習者を特定し、成績の傾向、行動習慣、能力、興味などを含む生徒の成長をタイムリーに把握します。
使用される教育データは、Alibaba Cloud Tianchi コンペティション「デジタル インテリジェンス教育」データ視覚化イノベーション コンペティションからのものであり、このコンペティションでは、教師情報、学生情報、試験情報、出席情報などを含む 7 つの CSV テーブルが提供されており、これらはすべて寧波暁市のものです。浙江省の中学校 近年の教育活動や生徒活動から生成されたリアルデータ。
リンク: https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231704/information
本稿では、クラスとクラス内の個人を分析単位とし、主に生徒の成績データに焦点を当てた教師/校長向けの教育データ可視化システムを提案します。システムが解決しようとするニーズと課題は次の 4 つの側面に分けられます。 :
R1: クラスの全体的なパフォーマンスを直感的に理解します。授業中の多数の生徒、多数の試験、多数の科目の成績を元データから包括的に把握することは非常に困難ですが、授業の成績の把握、指導介入の提案、指導改善に非常に役立ちます。 . 重心は重要です。そこで、上記の多面的な情報を可視化することで集約・俯瞰し、授業のパフォーマンス状況を全体的に把握できるようにしたいと考えています。
R2: クラス内で特別な注意が必要な人物を迅速に発見します。クラス内で異常な成績傾向があり、教育的介入が緊急に必要な個人を特定することで、教師が必要な生徒にタイムリーな指導指導を提供し、重要な支援が必要な個人を特定し、それに基づいて個別の指導計画を提案および改善するのに役立ちます。さまざまな個人の特性。
R3: クラスの各個人の詳細を包括的に理解します。各個人の詳細をマスターすることは、個人の特性を発見するために必要な前提条件です。
R4: 個々のクラスの全体的なパフォーマンスの発展傾向を理解します。科目や時間の発達傾向を含む、さまざまな側面での個人のパフォーマンスの発達傾向は、個人の発達傾向を反映しており、個人の現在のパフォーマンスと将来の発達傾向を直感的に理解するのに役立ちます。
