infojournalИнформатика и образованиеInformatics and education0234-04532658-7769Publishing House Education and Informatics10.32517/0234-0453-2023-38-3-16-23infojournal-953Research ArticleПЕДАГОГИЧЕСКИЙ ОПЫТPEDAGOGICAL EXPERIENCEРазвитие навыков визуализации и визуальной аналитики в курсе информатикиDeveloping visualization and visual analytics skills in informatics coursehttps://orcid.org/0000-0003-1809-3615ШамсутдиноваТ. М.ShamsutdinovaT. M.

Шамсутдинова Татьяна Михайловна, канд. физ.-мат. наук, доцент, доцент кафедры цифровых технологий и прикладной информатики, экономический факультет

г. Уфа

Tatiana M. Shamsutdinova, Candidate of Sciences (Physics and Mathematics), Docent, Associate Professor at the Department of Digital Technologies and Applied Informatics, Faculty of Economics

Ufa

tsham@rambler.ruБашкирский государственный аграрный университетРоссияBashkir State Agrarian UniversityRussian Federation2023020720233831623Copyright © Шамсутдинова Т.М., 20232023Шамсутдинова Т.М.Shamsutdinova T.M.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://info.infojournal.ru/jour/article/view/953

В статье исследуются теоретические и практические вопросы развития навыков визуализации данных и визуальной аналитики в курсе информатики (в том числе на примере задач построения аналитических, табличных и визуальных моделей с использованием диаграмм).Статья включает в себя обзор библиографических источников по проблемам формирования навыков визуализации и визуальной аналитики в ходе учебной и научной деятельности, а также разработку структуры компетенции визуализации и визуального анализа. В ходе исследования применялись методы моделирования (аналитические и графические модели), методы визуализации и систематизации данных. В частности, предложены и проанализированы такие компоненты компетенции визуализации и визуального анализа, как аналитический, критический, абстрактно-логический, наглядно-образный, пространственно-образный, ассоциативный, системный, алгоритмический. Кроме того, рассмотрены методы формирования данной компетенции в курсе информатики.В статье дается не только описание, но и анализ проблем, связанных с формированием компетенции визуализации и визуального анализа. В исследовании представлены также методические указания для лабораторного практикума, разработанного для обучения студентов экономического факультета Башкирского государственного аграрного университета навыкам графической аналитики в курсе информатики.Статья ориентирована на широкий круг специалистов в области аналитики и визуализации данных, включая преподавателей информационных дисциплин, научных работников и др.

The article explores theoretical and practical issues of developing skills in data visualization and visual analytics in informatics course (including examples of constructing analytical, tabular and visual models using diagrams).This study includes a review of bibliographic sources on the problems of developing visualization and visual analytics skills in the course of educational and scientific activities. It also includes development of a visualization and visual analysis competency structure. In the course of the study were applied methods of modeling (analytical and graphical models), methods of visualization and data systematization. In particular, such components of the competency of visualization and visual analysis as analytical, critical, abstract-logical, visual-figurative, spatial-figurative, associative, systemic, algorithmic were proposed and analyzed. The methods of forming this competency in the course of informatics were also considered.The article not only describes but also analyzes the problems, connected with formation of visualization and visual analysis competency. The study also presents methodological guidelines for the laboratory practical work, developed to teach the skills of graphic analytics in the informatics course, intended for students of the Faculty of Economics of the Bashkir State Agrarian University.The article is aimed at a wide range of specialists in the field of data analytics and visualization, including IT teachers, researchers, etc.

визуальный анализвизуализациякомпетенцииинформатикамоделированиедиаграммыvisual analysisvisualizationcompetenciesinformaticsmodelingdiagramsReferencesThomas J. J., Cook K. A. Illuminating the path: Research and development agenda for visual analytics. New York, USA, National Visualization and Analytics Ctr; 2005. 190 p.Thomas J. J., Cook K. A. Illuminating the path: Research and development agenda for visual analytics. New York, USA, National Visualization and Analytics Ctr; 2005. 190 p.Черняк Л. Визуальная аналитика и обратная связь. Открытые системы. СУБД. 2013;(6):14–17. EDN: SDFQSTChernyak L. Visual analytics and feedback. Open Systems. DBMS. 2013;(6):14–17. (In Russian.) EDN: SDFQSTОрлова А. Ю., Сорокин А. А. Роль визуальной аналитики в управлении данными. Вестник Северо-Кавказского федерального университета. 2021;(6(87)):108–114. EDN: UTMPFH. DOI: 10.37493/2307-907X.2021.6.12Orlova A. Yu., Sorokin A. A. The role of visual analytics in data management. Newsletter of North-Caucasus Federal University. 2021;(6(87)):108–114. (In Russian.) EDN: UTMPFH. DOI: 10.37493/2307-907X.2021.6.12Vieira C., Parsons P., Byrd V. Visual learning analytics of educational data: A systematic literature review and research agenda. Computers and Education. 2018;122:119–135. DOI: 10.1016/j.compedu.2018.03.018Vieira C., Parsons P., Byrd V. Visual learning analytics of educational data: A systematic literature review and research agenda. Computers and Education. 2018;122:119–135. DOI: 10.1016/j.compedu.2018.03.018Chen C. Top 10 unsolved information visualization problems. IEEE Computer Graphics and Applications. 2005;25(4):12–16. DOI: 10.1109/MCG.2005.91Chen C. Top 10 unsolved information visualization problems. IEEE Computer Graphics and Applications. 2005;25(4):12–16. DOI: 10.1109/MCG.2005.91Tversky B., Morrison J. B., Betrancourt M. Animation: Can it facilitate? International Journal of Human-Computer Studies. 2002;57(4):247–262. DOI: 10.1006/ijhc.2002.1017Tversky B., Morrison J. B., Betrancourt M. Animation: Can it facilitate? International Journal of Human-Computer Studies. 2002;57(4):247–262. DOI: 10.1006/ijhc.2002.1017Захарова А. А., Вехтер Е. В., Шкляр А. В. Методика решения задач анализа данных при использовании аналитических визуальных моделей. Научная визуализация. 2017;9(4):78–88. EDN: VPYXJY. DOI: 10.26583/sv.9.4.08Zakharova A. A., Vekhter E. V., Shklyar A. V. Methods of solving problems of data analysis using analytical visual models. Scientific Visualization. 2017;9(4):78–88. (In Russian.) EDN: VPYXJY. DOI: 10.26583/sv.9.4.08Matsushita M., Kato T. Interactive visualization method for exploratory data analysis. Proc. V Int. Conf. on Information Visualisation. London, UK, IEEE; 2001:671–676. DOI: 10.1109/IV.2001.942128Matsushita M., Kato T. Interactive visualization method for exploratory data analysis. Proc. V Int. Conf. on Information Visualisation. London, UK, IEEE; 2001:671–676. DOI: 10.1109/IV.2001.942128Zakharova A. A., Vekhter E. V., Shklyar A. V., Krysko A. V., Saltykova O. A. Quantitative assessment of cognitive interpretability of visualization. Scientific Visualization. 2018;10(4):145–153. EDN: GHKDGY. DOI: 10.26583/sv.10.4.11Zakharova A. A., Vekhter E. V., Shklyar A. V., Krysko A. V., Saltykova O. A. Quantitative assessment of cognitive interpretability of visualization. Scientific Visualization. 2018;10(4):145–153. EDN: GHKDGY. DOI: 10.26583/sv.10.4.11Eppler M. J., Burkhard R. A. Visual representations in knowledge management: Framework and cases. Journal of Knowledge Management. 2007;11(4):112–122. DOI: 10.1108/13673270710762756Eppler M. J., Burkhard R. A. Visual representations in knowledge management: Framework and cases. Journal of Knowledge Management. 2007;11(4):112–122. DOI: 10.1108/13673270710762756Магалашвили В. В., Бодров В. Н. Ориентированная на цели визуализация знаний. Образовательные технологии и общество. 2008;11(1):420–433. EDN: IIYTIHMagalashvili V., Bodrow W. Goal-oriented knowledge visualization. Educational Technology & Society. 2008;11(1):420–433. (In Russian.) EDN: IIYTIHНовикова Е. С., Гурьянов Д. Ю. Проектирование лабораторного практикума по дисциплине «Данные и визуальная аналитика». Современное образование: содержание, технологии, качество. Материалы XXIII международной научно-методической конференции. СПб.: Издательство СПбГЭТУ «ЛЭТИ»; 2017;2:228–230. EDN: YSZXXBNovikova E. S., Gurjanov D. Yu. Design of the practical works for discipline “Data and visual analytics”. Modern Education: Content, Technology, Quality. Proc. XXIII Int. Scientific and Methodological Conf. Saint Petersburg, Saint Petersburg Electrotechnical University (“LETI”); 2017;2:228–230. (In Russian.) EDN: YSZXXBСас К. П. Роль визуализации учебного материала при дистанционном обучении. Информатика и образование. 2021;(5):28–34. EDN: VSVZGB. DOI: 10.32517/0234-0453-2021-36-5-28-34Sas K. P. The role of visualization of educational material in distance learning. Informatics and Education. 2021;(5):28–34. (In Russian.) EDN: VSVZGB. DOI: 10.32517/0234-0453-2021-36-5-28-34Полякова Е. В. Применение способов и методов визуального мышления в современном образовании. Известия ЮФУ. Технические науки. 2012;(10(135)):120–124. EDN: PEVLOJPolyakova E. V. Application of visual thinking methods in modern education. Izvestiya SFedU. Engineering Sciences. 2012;(10(135)):120–124. (In Russian.) EDN: PEVLOJШорина Т. В. Обоснование визуального компонента информационных образовательных ресурсов высшего образования. Современные проблемы науки и образования. 2021;(2):81. EDN: HYCDNL. DOI: 10.17513/spno.30720Shorina T. V. Argumentation of the visual component of information educational resources of higher education. Modern Problems of Science and Education. 2021;(2):81. (In Russian.) EDN: HYCDNL. DOI: 10.17513/spno.30720Pilyugin V. V., Milman I. Visual analytics and its use in the NRNU MEPhI “Scientific Visualization” laboratory activities. Scientific Visualization. 2019;11(5):46–55. EDN: GYDDHB. DOI: 10.26583/sv.11.5.05Pilyugin V. V., Milman I. Visual analytics and its use in the NRNU MEPhI “Scientific Visualization” laboratory activities. Scientific Visualization. 2019;11(5):46–55. EDN: GYDDHB. DOI: 10.26583/sv.11.5.05Clements M. A. Fifty years of thinking about visualization and visualizing in mathematics education: A historical overview. Mathematics & Mathematics Education: Searching for Common Ground. Springer, Dordrecht; 2014:177–192. DOI: 10.1007/978-94-007-7473-5_11Clements M. A. Fifty years of thinking about visualization and visualizing in mathematics education: A historical overview. Mathematics & Mathematics Education: Searching for Common Ground. Springer, Dordrecht; 2014:177–192. DOI: 10.1007/978-94-007-7473-5_11Varankina V. I., Lubyagina E. N., Markov R. V., Petrov A. A., Shirokov D. V. Computer visualization in the course “Abstract algebra”. Scientific Visualization. 2019;11(5):83–100. EDN: VHDRXB. DOI: 10.26583/sv.11.5.08Varankina V. I., Lubyagina E. N., Markov R. V., Petrov A. A., Shirokov D. V. Computer visualization in the course “Abstract algebra”. Scientific Visualization. 2019;11(5):83–100. EDN: VHDRXB. DOI: 10.26583/sv.11.5.08Боброва А. С. Чему учат диаграммы? Рассуждения и восприятие. Логические исследования. 2018;24(2):70–77. EDN: ISYVRP. DOI: 10.21146/2074-1472-2018-24-2-70-77Bobrova A. S. What do diagrams teach? Reasoning and perception. Logical Investigations. 2018;24(2):70–77. (In Russian.) EDN: ISYVRP. DOI: 10.21146/2074-1472-2018-24-2-70-77Рябинин К. Разработка мультиплатформенной библиотеки построения и визуализации диаграмм. Научная визуализация. 2014;6(1):51–67. EDN: SDELPXRyabinin K. Development of multiplatform charting library. Scientific Visualization. 2014;6(1):51–67. (In Russian.) EDN: SDELPX

The authors declare that there are no conflicts of interest present.