Data-driven learning analytics can surface trends across a student cohort over time, helping instructors improve the learning environment. WordStream, a visualization idiom for topic evolution, has been instantiated in two platforms toward this goal: the Journal Data Dashboard, for analyzing formative assessments, and WordStream Maker, for authoring custom visualizations. Where the prior work built these platforms for education (Vis4Ed), here we examine the reverse direction (Ed4Vis): what can qualitative education research tell us about building better visualization tools? We conducted a mixed-methods expert study (n=10) in which STEM education researchers with expertise in qualitative methods and classroom assessment used both platforms to analyze student journal responses from a data visualization course. Across two cycles of thematic analysis with confirmatory checking, we report themes spanning tool experience, disciplinary context of use, and, most importantly, a core epistemological dissensus. Some instructor-researchers regarded frequency-based visualization as a productive entry point to qualitative analysis; others cautioned it can obscure rare but critical responses. We synthesize these findings into design implications for future tools that better integrate quantitative technique with qualitative inquiry. All Supplementary Materials are available at https://osf.io/z2f8d.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
<好书推荐> -《Pro Deep Learning with TensorFlow》分享
深度学习与NLP
12+阅读 · 2018年9月13日
李宏毅-201806-中文-Deep Reinforcement Learning精品课程分享
深度学习与NLP
15+阅读 · 2018年6月20日
国家自然科学基金
21+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
25+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 6月22日
VIP会员
最新内容
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
8+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
10+阅读 · 9月1日
《理解认知战:超越信息》
专知会员服务
14+阅读 · 9月1日
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
10+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
5+阅读 · 8月31日
《美陆军野战手册(2026年):特种部队》
专知会员服务
10+阅读 · 8月31日
相关VIP内容
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
21+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
25+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员