Easing Learners into Data Science via Visualization of Concepts and Computations
Easing Learners into Data Science via Visualization of Concepts and Computations
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通过概念和计算的可视化让学习者轻松掌握数据科学
DOI：
10.1145/3230977.3231026
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Sundin L
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sundin L
在我的研究中，我将探索将算法可视化和视觉类比文献应用于数据科学入门概念和计算教学的潜力。使用由现有的大量多媒体原理文献提供的计算机化教程，我将探索视觉伪代码是否可以超越数学符号所提供的便利，促进数据算法的模拟和应用。该研究将把学科间课堂干预与远程学习和学科内实验室研究结合起来。该论文将提供详细的证据，说明哪些类型更有效以及如何在整个社区中实施。我主要感兴趣的是讨论与如何在这样的多维设计空间中进行比较相关的方法论问题。
In my research, I will explore the potential of adapting the literature on algorithm visualization and visual analogy to the teaching of concepts and computations in introductory data science. Using computerized tutorials informed by the extensive literature on multimedia principles already available, I will explore if a visual pseudo-code facilitates simulation and application of data algorithms, beyond the facilitation afforded by mathematical notation. The research will combine between-subject classroom interventions with distance learning and within-subject laboratory studies. The dissertation will give fine-grained evidence on which types are more effective and how it could be implemented in the community at large. I am primarily interested in discussing methodological issues relating to how to make comparisons in such a multi-dimensional design space.
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DOI：
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--
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通讯作者：
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