知识可视化的几种工具
知识可视化的几种工具（转载）
关键词：知识可视化
（一）概念图(Concept Map) 概念图是康乃尔大学的诺瓦克（J.D. Novak）博士（Novak, J. D. & Gowin, D. B，1984）
根据奥苏贝尔(David P. Ausubel)的有意义学习理论提出的一种教学技术。根据诺瓦克（J.D. Novak）博士的定义，概念图是用来组织和表征知识的工具。它通常将某一主题的有关概念置于圆圈或方框之中，然后用连线将相关的概念和命题连接，连线上标明两个概念之间的意义关系。概念图是使用节点代表概念、连线表示概念间关系，由包含一个概念的节点及连接组成。连接被贴上标签并用箭头符号指示方向，被贴上标签的连接解释节点之间的关系，箭头描绘关系的方向，“概念-连接词-概念”这样一个三元组形成了一个命题。另外，概念图是具有层次结构的，最高级的概念处在顶端。人们可以用适合的关联词来说明不同层次的概念之间的关系，并确定不同分支之间的横向联系。概念图这种知识可视化方法最大的优点在于对知识的体系结构（概念及其概念之间的关系）一目了然的表达出来，还突出表现了知识体系的层次结构。概念图还是很好的结构化知识评估工具。为了方便使用计算机辅助创建和评估概念图，美国评估、标准和学生测试中心（Center for Research on Evaluation, Standards, and Student Testing，简称CRESST）对概念图的概念和连接词进行了预定义，提出了知识地图（Knowledge Maps）。
（二）思维导图（Mind Map）思维导图最初是20世纪60年代英国人托尼·巴赞（Tony Buzan）（1999）创造的一种笔记方法。托尼·巴赞（1999）认为：传统的草拟和笔记方法有埋没关键词、不易记忆、浪费时间和不能有效的刺激大脑四大不利之处，而简洁、效率和积极的个人参与对成功的笔记有至关重要的作用。在草拟和笔记的办法成效越来越小的情况下，需要一种可以不断增多回报的办法，这种办法就是思维导图。尽管思维导图的初始目的只是为了改进笔记方法，它的作用和威力还是在日后的研究和应用中不断显现了出来，被广泛应用于个人、家庭、教育和企业。托尼?巴赞认为思维导图是对发散性思维的表达，因此也是人类思维的自然功能。他认为思维导图是一种非常有用的图形技术，是打开大脑潜能的万能钥匙，可以应用于生活的各个方面，其改进后的学习能力和清晰的思维方式会改善人的行为表现。
（三）认知地图（Cognitive Maps）认知地图也被称为因果图（Causal Maps），是由Ackerman & Eden（2001）提出的，它将“想法”（ideas）作为节点，并将其相互连接起来。想法不同于概念（concepts），它们大多是句子或段落。认知地图（Eden, 1988；Eden，1992）是以个体建构理论（Personal Construct Theory）为基础提出的，其中的“想法”都是通过带箭头的连接线连起来，但连接上没有连接词，连接线的隐含意思是“因果关系”或“导致”，且没有层次的限制。Cognitive Maps用来帮助人们规划工作，促进小组的决策。
（四）语义网络（Semantic Networks）在心理学中，语义网络被定义为词语或概念的语义相似性或相关程度。然而，Fisher(1990)将其定义为节点和连接组成的网络，有连接词但不严格限制在层次结构上。这样，语义网络更像概念图，而不像主流心理学和计算机科学中定义的那样。与概念图一样，语义网络以概念和有意义的、不受限的连接词为基础，形成基本的实例或命题。Fisher(2000)认
为语义网络可以被看成多维的，而非二维的。语义网络可以非常大，包含成百上千的相互关联的概念。由于它非常大，使用者在某一时刻只能看到其中的一个部分，也就是与中心概念直接关联的概念。
（五）思维地图（Thinking Maps）Thinking Maps（Thinking maps，2004）是由David Hyerle博士1988年开发了帮助学习的语言。在这种语言中，教师和学生一共可以使用8种图，用以帮助阅读理解、写作过程问题解决、思维技巧提高。Thinking Maps的软件工具目前也可获得。这8种图都是以基本的认知技巧为基础的，这些技巧包括比较和对比、排序、归类、和因果推理。与木匠使用一套工具类似，学生在建构知识时要使用多个图以用于提高基本的阅读、写作、数学以及问题解决能力和高级思维能力。大量的研究和发表的论文既笼统地支持使用不同的视觉工具，也支持特定的Thinking Maps。最新大脑研究提供了为什么学生使用Thinking Maps时表现更好的证据。图表 4 Thinking Maps的8种图（源自Thinking maps（2004））这8种图分别是：括弧图（Brace Map）、桥接图（Bridge Map）、起泡图（Bubble Map）、圆圈图（Circle Map）、双起泡图（Double Bubble Map）、流程图（Flow Map）、复流程图（Multi-Flow Map）和树状图（Tree Map）。学生使用括弧图分析物理对象，在左侧的线上是整个对象的名称或图像，在右侧的第一个括弧的线上是对象的主要组成部分；桥接图为学生提供了看类比的过程的工具；起泡图用来描述形容词（和形容短语）的使用；圆圈图用来进行头脑风暴以及通过提供情景信息呈现一个主题的先前知识；双起泡图是比较和对比的工具；流程图用来对信息进行排序；复流程图用于显示和分析因果关系；中间矩形表示的是事件，左边是时间发生的原因，右边是事件产生的影响；则树形图用于对事物和观点进行归类。
知识语言文字图像肢体其他
文字图像声音动画
知识可视化工具用来辅助教学目标分析，
教学中可以用思维导图对实验活动的预测和观察活动中的数据进行记录
在进行语文教学中可以利用思维导图建立课文导图，理顺课文知识，清晰梳理课文脉络。单元复习或总复习时，思维导图整理课本知识，体现重点和难点，不断加深理解和加强记忆，复习的效果也十分好的。
思维导图用在复习知识点上：先画思维导图，把课本的重点和难点体现在思维导图上，然后不断加深理解和加强记忆，复习的效果也是分常好的。
工具是指能够方便人们完成工作的器具
可视化流程图软件
如何用最少的投入取得最大的产出，这是每个企业办理者都在研究的发展方向。加强作业流程建设，能够减少或许消除无效劳动，然后节约作业时间，提升作业质量和作业效率。不仅是企业，就个人 来讲，假如能正确使用好流程图，优化自己的作业流程，也能够极大的进步自己的作业效率，能够 说几乎一切的高效人士都是优异的流程图使用者。 根据维基百科，流程图根据不同的用户群体，可以大体划分为四类：文档流程图、数据流程图、系统流程图和程序流程图。不同的职业角色所需要绘制的流程图也不一样，或许你会问，这么多流 程图是否有明确的分类标准呢?其实流程图作为图形化的表达工具，我们运用的过程其实是帮助我们思考系统在某个层面信息节点的控制。所以，不必纠结它所属的种类，只需要结合实际情况使用和 理解就好。 丰富的流程图模板和符号，有效提升工作效率
亿图图示是一款专业绘制流程图的软件，它含有丰富的模板和例子，不仅满足我们画各类流程图的需求，如数据流程图、时间流程图和工作流程图等，还有几十种例子可供我们选择，极大方便了我们二次修改和创作工作。 还有海量的符号满足流程图的绘制需求，简单布局设置，只需要我们在画布左侧剪贴画里面，拖动需要的符号，即可直接使用，极大的提升了我们的办公效率。
我们以亿图图示为工具以绘制业务泳道图为例，教大家绘制简单好看的流程图。 第一步，下载并安装亿图图示，打开软件新建一个空白文档。在左侧符号库里找到“水平跨职能 图形状”，将符号直接拖进画布。再将鼠标移动至画板中泳道图符号右上方即可设置添加或删除行数。 第二步，添加符号。在左侧符号库中有绘制基本流程图形状所需要的各种符号，选中你需要的 直接鼠标拖到泳道中。 第三步，添加连接线和关键文字说明。菜单栏上方有连接线功能，鼠标双击图形符号，即可编
综合大作业(记事本)可视化程序设计
郑州轻工业学院实验报告 实验课程：可视化程序设计基础实验名称： Windows窗体设计 班级：计算机科学与技术01—1班学号： 541007010157 姓名：郑峰弓实验日期： 2011年11月24日 一、实验目的 1．掌握窗体设计步骤、窗体调用。 2．根据自己所做的实验内容可适当增加条目。 3．熟悉本学期学习的各种控件，上交作业。 二、实验内容 2. 仿MS word （或Windows 系统记事本） ，实现一个文本编辑系统： 读取的文件类型可以是txt、rtf等自定义格式 ，不一定用doc格式 实现文本字体、颜色等格式的设置 实现文件保存、打开、新建等功能 实现有关菜单的设计、工具栏的设计和状态 栏的设计（状态栏显示光标所在行、列等） 三、程序开发操作步骤 1. 启动Visual Studio 2008 。 2. 创建项目。设置项目名为“记事本可视化程序设计”。 3. 添加控件。创建过，出现设计界面，此时会出现一窗体Form1,此时窗体时空的，不包含任何控件的。单击“工具箱”的公共控件选项卡，选择MenuStrip控件，将其放在窗口上，创建两个MenuStrip1，MenuStri2，再选择RichTextBox 控件，将其放在窗口上，调整大小及其位置。再工具箱中的所有Window窗体中选择OpenFileDialog,SaveFileDialog,ColorDialog,FontDialog,StatusStrip控件，将其放在窗口上。 4. 设置控件属性。点击窗口，在属性中的text设置为‘记事本’，将Startposition 设置成Centerscreen。点击MenuStrip1，在窗体上加菜单栏，分别为文件，格式，查看，编辑，在文件，格式，查看，编辑，下又建立子菜单，如下图所示。在子菜单下各自设置各自的热键和快捷键，在MenuStri2上添加8个button，分
知识可视化应用于学科教学的新观点
知识可视化应用于学科教学的新观点——访瑞士知识可视化研究开拓者马丁·爱普教授 2015-06-29 MOOC 本文由《开放教育研究》杂志授权转载 作者：本刊特约记者赵慧臣、王淑艳 编者按 随着多媒体技术的发展，如何有效应用知识可视化优化教学过程，成为图像时代教学面临的重要挑战。瑞士卢加诺大学马丁·爱普(Martin J.Eppler)教授是推动知识可视化研究的重要开拓者，在促进知识可视化的教学应用方面成绩显著。2004年，他界定了知识可视化的定义，提出视觉传播与视觉认知是知识可视化的理论基础，推动知识可视化正式成为新的研究领域。2005年，他整合形式多样的视觉表征形式，形成“可视化方法周期表”，用以揭示不同形式视觉表征的异同。他和团队构建了“视觉素养”在线学习教程，提供可视化教学设计方案和案例，大力推动知识可视化在专业教学中的应用，为利用可视化方式优化教学过程提供了参考。他开发了知识传播网(https://www.wendangku.net/doc/1917974071.html,)、视觉素养网(https://www.wendangku.net/doc/1917974071.html,)等知名网站，利用网络课程提升教师、学生的视觉素养，推广知识可视化及其教学应用成果。他与多所高校合作，
开展知识可视化的综合研究，对不同学校、不同学科人员如何开展协同研究具有参考价值。借助于本次访谈，我们能了解马丁·爱普教授如何看待知识可视化教学应用的最新发展与未来趋势，及其研究团队如何利用知识可视化优化教学的。 关键词：知识可视化；可视化教学；知识传播 记者：马丁·爱普教授，很荣幸您能接受我们的采访。您是知识可视化研究方面的权威，在知识可视化及其教学应用方面开展了卓有成效的研究。您能否先向中国读者简单介绍一下知识可视化是什么？具有什么优势？ 马丁·爱普：很高兴接受您的访问。知识可视化指应用视觉表征手段，促进群体知识的创造和传播。我们通过绘制草图、知识图表、视觉隐喻等视觉方式表征知识，促进人际间的知识传播和创新。在多媒体技术支持下，知识可视化制作工具越来越多，方法更简易。常用的知识可视化工具有思维导图软件Mind manager和概念图软件Inspiration 等。 知识可视化的优势可体现在社会、情感和认知三方面。在社会方面，它有助于推动知识在生产者和学习者之间的传播；在情感方面，它引导学习者主动探究图形的意义，有助于从文化情感层面促进知识创新和迁移；在认知方面，它可以呈现新旧知识间的联系，引导学习者记
6个方面分析知识图谱的价值和应用
6个方面分析知识图谱的价值和应用 知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力和理解能力。构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，理解这个世界。一、知识图谱无处不在说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等，各行各业都在研发底层技术和寻求AI场景，却忽视了当下最时髦也很重要的AI技术：知识图谱。当我们进行搜索时，搜索结果右侧的联想，来自于知识图谱技术的应用。我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务，也来自于知识图谱技术的应用。搜索、地图、个性化推荐、互联网、风控、银行……越来越多的应用场景，都越来越依赖知识图谱。二、知识图谱与人工智能的关系知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模。通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构，对机器来说就是图谱。形成知识图谱的过程本质是在建立认知、理解世界、理解应用的行业或者说领域。每个人都有自己的知识面，或者说知识结构，本质就是不同的知识图谱。正是因为有获取和形成知识的能力，人类才可以不断进步。知识图谱对于
人工智能的重要价值在于，知识是人工智能的基石。机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类更强，比如：狗的嗅觉。而“认知语言是人区别于其他动物的能力，同时，知识也使人不断地进步，不断地凝练、传承知识，是推动人不断进步的重要基础。”知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力。而构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，去理解这个世界。 三、图数据库知识图谱的图存储在图数据库（Graph Database）中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图，为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。目前市面上较为流行的图数据库有：Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。不同于关系型数据库，一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”，与传统的关系型数据库相比，图数据库更擅长建立复杂的关系网络。图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。四、知识图谱的价值知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种
数据分析与可视化知识分享
数据分析与可视化
数据分析与可视化 1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信 息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、 数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分 析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客 户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析 手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过 程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前 必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于 数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现 因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一 要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序 列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。 5、数据展现 一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表 不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建 议。 常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩 阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告
可视化程序设计试卷(含答案)
2014年春季学期 《可视化程序设计》试卷A 一．选择（每道小题2分，共20道小题，合计40分） 1.在C++语言的if 语句中，用作判断的表达式为（ ）。 A 、关系表达式 B 、逻辑表达式 C 、算术表达式 D 、任意表达式 2.设i 和k 都是int 类型，则以下for 循环语句（ ）。 for(i=0,k=-1;k=1;i++,k++) cout << "****\n"; A 、判断循环结束的条件不合法 B 、是无限循环 C 、循环体一次也不执行 D 、循环体只执行一次 3.下列关于this 指针的说法正确的是（ ） A 、this 指针存在于每个函数之中 B 、在类的非静态函数中this 指针指向调用该函数的对象 C 、this 指针是指向虚函数表的指针 D 、this 指针是指向类的函数成员的指针 4.若给出以下程序，其输出为（ ）。 #include
常见的知识可视化的几种工具简介
常见的知识可视化的几种工具简介 （一）概念图(Concept Map) 概念图是康乃尔大学的诺瓦克（J.D. Novak）博士（Novak, J. D. & Gowin, D. B，1984） 根据奥苏贝尔(David P. Ausubel)的有意义学习理论提出的一种教学技术。根据诺瓦克（J.D. Novak）博士的定义，概念图是用来组织和表征知识的工具。它通常将某一主题的有关概念置于圆圈或方框之中，然后用连线将相关的概念和命题连接，连线上标明两个概念之间的意义关系。概念图是使用节点代表概念、连线表示概念间关系，由包含一个概念的节点及连接组成。连接被贴上标签并用箭头符号指示方向，被贴上标签的连接解释节点之间的关系，箭头描绘关系的方向，“概念-连接词-概念“这样一个三元组形成了一个命题。另外，概念图是具有层次结构的，最高级的概念处在顶端。人们可以用适合的关联词来说明不同层次的概念之间的关系，并确定不同分支之间的横向联系。概念图这种知识可视化方法最大的优点在于对知识的体系结构（概念及其概念之间的关系）一目了然的表达出来，还突出表现了知识体系的层次结构。概念图还是很好的结构化知识评估工具。为了方便使用计算机辅助创建和评估概念图，美国评估、标准和学生测试中心（Center for Research on Evaluation, Standards, and Student Testing，简称CRESST）对概念图的概念和连接词进行了预定义，提出了知识地图（Knowledge Maps）。 （二）思维导图（Mind Map）思维导图最初是20世纪60年代英国人托尼·巴赞（Tony Buzan）（1999）创造的一种笔记方法。托尼·巴赞（1999）认为：传统的草拟和笔记方法有埋没关键词、不易记忆、浪费时间和不能有效的刺激大脑四大不利之处，而简洁、效率和积极的个人参与对成功的笔记有至关重要的作用。在草拟和笔记的办法成效越来越小的情况下，需要一种可以不断增多回报的办法，这种办法就是思维导图。尽管思维导图的初始目的只是为了改进笔记方法，它的作用和威力还是在日后的研究和应用中不断显现了出来，被广泛应用于个人、家庭、教育和企业。托尼·巴赞认为思维导图是对发散性思维的表达，因此也是人类思维的自然功能。他认为思维导图是一种非常有用的图形技术，是打开大脑潜能的********，可以应用于生活的各个方面，其改进后的学习能力和清晰的思维方式会改善人的行为表现。（三）认知地图（Cognitive Maps）认知地图也被称为因果图（Causal Maps），是由Ackerman & Eden（2001）提出的，它将“想法“（ideas）作为节点，并将其相互连接起来。想法不同于概念（concepts），它们大多是句子或段落。认知地图（Eden, 1988；Eden，1992）是以个体建构理论（Personal Construct Theory）为基础提出的，其中的“想法“都是通过带箭头的连接线连起来，但连接上没有连接词，连接线的隐含意思是“因果关系“或“导致“，且没有层次的限制。Cognitive Maps用来帮助人们规划工作，促进小组的决策。 （四）语义网络（Semantic Networks）在心理学中，语义网络被定义为词语或概念的语义相似性或相关程度。然而，Fisher(1990)将其定义为节点和连接组成的网络，有连接词但不严格限制在层次结构上。这样，语义网络更像概念图，而不像主流心理学和计算机科学中定义的那样。与概念图一样，语义网络以概念和有意义的、不受限的连接词为基础，形成基本的实例或命题。Fisher(2000)认为语义网络可以被看成多维的，而非二维的。语义网络可以非常大，包含成百上千的相互关联的概念。由于它非常大，使用者在某一时刻只能看到其中的一个部分，也就是与中心概念直接关联的概念。 （五）思维地图（Thinking Maps） Thinking Maps（Thinking maps，2004）是由David Hyerle
知识可视化的理论及其在教育教学中的应用
知识可视化的理论及其在教育教学中的应用 The Theoretical of Knowledge Visualization and Its Application in Teaching LU Rui1, WU Yu-qin2 (1.Wuhan University, Computer College, Wuhan 430072, China; 2. Ningde Teachers College, Ningde 443100, China) : This paper focus on the development of knowledge visualization and analysis the theoretical basis about it. The target and method in the how tovisualization to be concerned. We use the concept map in the teaching to help studentsunderstand the knowledge, and give teacher a reference to help the spread and innovation of knowledge. 1知识可视化的概念人们在认识事物的过程中大脑主要用于处理和分析视觉图像。与文本比较，大脑处理图像比处理文本具有更大的优势。基于人们认知过程中对图像等相关信息的敏感性，在20 世纪八十年代，美国国家自然科学基金会 ( National Science Foundation, 简称NSF首先提出了科学计算可视化(Visualization in Scie ntific Computi ng)的概念，其目的是将日益增多的海量 科学计算数据通过可视化的方法表现出来，以便于被人们利用和理解。 数据可视化( Data Visualization )将可视化对象由科学 数据进一步拓展到工程数据和测量数据的可视化，现代的数据可
基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统
基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统 发表时间：2019-07-22T15:42:14.883Z 来源：《基层建设》2019年第13期作者：刘力铭孟昉[导读] 摘要：基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统，利用知识图谱半监督的方式对学生职业能力进行关系抽取，通过深度学习的方式不断迭代抽取越来越多的职业能力评价实例，形成用于评价教学质量监控体系中职业能力达成度的各类诊断量表，构建代表学生职业能力综合评价的知识图谱。 广州合致信息科技有限公司广东广州 510000摘要：基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统，利用知识图谱半监督的方式对学生职业能力进行关系抽取，通过深度学习的方式不断迭代抽取越来越多的职业能力评价实例，形成用于评价教学质量监控体系中职业能力达成度的各类诊断量表，构建代表学生职业能力综合评价的知识图谱。并在系统中以可视化的方式展示出来，一方面用于学校了解人才培养过程质量，形成下一阶段人才培养工作目标；另一方面用于人才培养对象了解经过培养，自身与职业岗位需求差距，以及改进方法。关键词：知识图谱；半监督方式；职业能力诊断；职业能力评价 1 引言 迄今为止，我国职业教育人才培养质量评估主要是通过学校内部的教学质量评价和职业资格考试（鉴定）实现的，采用的评价指标体系达不到大规模质量监控的信度和效度要求，无法藉此进行校际间和区域间的比较。由于相关技术支持不足，评价结果无法全面反映人才培养的质量，更没有建立起对评价结果与人才培养模式间对应关系的解释模型。即使目前社会影响很大的技能大赛，在大规模推广时也遇到了经济成本以及评分者间信度和试题效度等技术问题。知识图谱在教育质量监控体系中职业能力达程度研究与应用对职业教育质量保障体系建设具有重要的参考价值。开展科学的职业能力测评（包括职业能力测评模型、测评实施方案以及测评结果分析研究），科学诊断学生职业能力、职业承诺和职业认同感的发展水平，对不同地区、不同院校间的课程与教学质量进行比较，可以获得人才培养质量的准确信息和重要参数，为各级政府制定政策提供依据，从而提高职业教育体系设计和教育质量控制水平，为在职业教育领域建立“能够迅速提醒决策者及时纠正任何不利趋势”（PISA 定义）的质量保障机制奠定方法论和技术基础。 2 研究目标 基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统为有效协助高职院校学生了解自我职业规划发展方向，强化专业与就业职业能力，结合职业规划探索及职业能力诊断，透过自我诊断，针对能力缺口进行学习，提高职场竞争力。针对职业兴趣量表的测验水平提升计划计有下列几项目标： ①进行职业兴趣量表的项目分析、信度分析与效度评鉴。对于题目质量进行诊断，必要时进行修题，确保量表题目的表面效度。 ②建构职业兴趣量表的双重计分系统，即16个专业兴趣倾向分数系统与6类职业性格取向分析系统。 ③建立16个专业职业兴趣索引。包括16个专业与目前高职校院科系对照索引，16个专业与Holland职业性格对照索引。 3 研究内容 3.1职业兴趣诊断与兴趣量表关联性分析依据国内产业及职业状况归纳发展出16大职业规划种类及20项就业途径。兴趣诊断内容则参考SCCI的兴趣诊断(Career Cluster Interest Survery)期包括三种问项“我最喜欢哪些活动”、“我认为自己有哪些特质”、“我喜欢哪些科目”，由受评者自我评量，选择自己认为最适合职业规划种类项目（可复选或不选），藉由比较其强弱落点，得出个人最感兴趣的职业类型范围。 3.2基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统配合职业能力分析部分，针对在职人士问卷调查结果回收后，将针对计划职业能力架构进行分析。 3.2.1 职业能力分析部分分为基本职业能力与专业职业能力两部分： 1. 基本职业能力分析项目： ①因素分析，检查基本职业能力向度的适应性； ②Cronbach α分析，删除低向度Cronbach α值的题目； ③统计检定（如：单一样本t检定检查该项基本职业能力的“常用程度” 以及“影响工作绩效的程度”是否显著大于量表的中位数），以确定该项职业能力确为常用且重要的基本职业能力。 ④建立各职业规划类型的基本职业能力剖面图。 2. 专业职业能力分析项目： ①检查子项的折半信度：将该就业途径下专业职业能力题目按单双数拆解，计算其相关系数以检查其内部一致性信度。 ②单一样本t检定：检查由在职人士评定的每一项专业职业能力的“常用程度”以及“影响工作绩效的程度”是否显著大于量表的中位数，删除于“常用程度”及“影响工作绩效的程度”皆不显著的子项，藉以确认专业职业能力子项的内容效度。 4 项目设计 4.1 项目量表设计基于上述的研究动机，本研究的具体工作主要透过数据分析方式，了解基于知识图谱的高职职业能力诊断的职业兴趣量表与全国职业能力测评中心进行信、效度的检验与分析，同时放入O*NET的工作价值观探索量表作为效标参照。因此，所采的数据搜集方式为纸本问卷法，资料搜集后，将进行信、效度的检查，并依数据分析出基于知识图谱的高职职业能力诊断职业兴趣量表中的16类职业类型与Holland的RIASEC关联程度。 表一：研究设计表
可视化图形编程的介绍
可视化图形编程的介绍 什么是可视化图形编程？. 所谓可视化图形编程，关于小孩们来讲，编程不再是枯燥复杂的 代码，反而更像是画画。在操作界面中代码编辑区相当于画布，五光十色 的程序块相当于颜料盒，小孩们通过拖拽的方式进行编程，“画”出一幅幅动态的画。如此，关于没有编程基础的小孩来讲，难度就降低专门多。 目前全球少儿可视化图形编程最常用到的工具是Scratch Scratch由麻省理工学院(MIT) 设计开发，基于Logo语言，跃过了高级语言中那些繁难的概念和语法，用图形化的表现和拖拽的交互来完成 编程的核心逻辑和成果交付。 整个编程就像儿童在搭有味的积木玩具，同时在Scratch的舞台区，会对小孩的积木式程序自动进行演示，小孩能够专门直观地看到各种脚本 设计所出现出来的实际成效。 学习图形化编程，小孩将有哪些收成？ zho 因为scratch不用学习代码，而是通过像积木一样的拖拽来实现编程。这又会给家长带来另一个担忧——学scratch会可不能学不到什么真正的东西？ 美国专家按照近10年来，小孩对scratch学习成效数据的分析，总结了学scratch的三大好处：
1、学习Scratch能够培养逻辑思维能力 在大年龄段小孩学习Scratch编程时，会涉及许多数学知识，小孩需要结合学校内学到的数学知识，来解决编程咨询题。因此，在持续探究 的过程中，小孩们的数学知识也会越累越丰富，创作能力也越来越强。 2、学习Scratch能够提升学习的主动性 小孩在创作的过程中不仅习得了Science（科学），Technology（技术），Engineering（工程），Arts（艺术），Maths（数学）等多个领域的知识，而且也获得了成就感和满足感。通过网络上传分享自己的编程作品，让小 孩们能够互相提出改进方法方式，那个过程大大鼓舞了小孩的成就感和学 习欲望。 3、学习Scratch能够激发制造力 Scratch软件的优势是易学且功能强大，有助于小孩们发挥自己的 想象力，而在动手创作过程中，他们的学习主动性、想象力和制造力会得 到极大的锤炼。小孩们能够用Scratch中已有的素材，发挥自己的想象力制作游戏、动画，还能够自己设计素材。 除此之外，小孩在学习图形化编程的过程中会持续地尝试、持续 地面对挑战、持续地经历失败，持续地从错误中学习，只有经历了这些， 才能最终获得程序的正确运行。这整个的过程，会锤炼小孩的挫折承担能 力。
知识可视化的几种工具
知识可视化的几种工具（转载） 关键词：知识可视化 （一）概念图(Concept Map) 概念图是康乃尔大学的诺瓦克（J.D. Novak）博士（Novak, J. D. & Gowin, D. B，1984） 根据奥苏贝尔(David P. Ausubel)的有意义学习理论提出的一种教学技术。根据诺瓦克（J.D. Novak）博士的定义，概念图是用来组织和表征知识的工具。它通常将某一主题的有关概念置于圆圈或方框之中，然后用连线将相关的概念和命题连接，连线上标明两个概念之间的意义关系。概念图是使用节点代表概念、连线表示概念间关系，由包含一个概念的节点及连接组成。连接被贴上标签并用箭头符号指示方向，被贴上标签的连接解释节点之间的关系，箭头描绘关系的方向，“概念-连接词-概念”这样一个三元组形成了一个命题。另外，概念图是具有层次结构的，最高级的概念处在顶端。人们可以用适合的关联词来说明不同层次的概念之间的关系，并确定不同分支之间的横向联系。概念图这种知识可视化方法最大的优点在于对知识的体系结构（概念及其概念之间的关系）一目了然的表达出来，还突出表现了知识体系的层次结构。概念图还是很好的结构化知识评估工具。为了方便使用计算机辅助创建和评估概念图，美国评估、标准和学生测试中心（Center for Research on Evaluation, Standards, and Student Testing，简称CRESST）对概念图的概念和连接词进行了预定义，提出了知识地图（Knowledge Maps）。 （二）思维导图（Mind Map）思维导图最初是20世纪60年代英国人托尼·巴赞（Tony Buzan）（1999）创造的一种笔记方法。托尼·巴赞（1999）认为：传统的草拟和笔记方法有埋没关键词、不易记忆、浪费时间和不能有效的刺激大脑四大不利之处，而简洁、效率和积极的个人参与对成功的笔记有至关重要的作用。在草拟和笔记的办法成效越来越小的情况下，需要一种可以不断增多回报的办法，这种办法就是思维导图。尽管思维导图的初始目的只是为了改进笔记方法，它的作用和威力还是在日后的研究和应用中不断显现了出来，被广泛应用于个人、家庭、教育和企业。托尼?巴赞认为思维导图是对发散性思维的表达，因此也是人类思维的自然功能。他认为思维导图是一种非常有用的图形技术，是打开大脑潜能的万能钥匙，可以应用于生活的各个方面，其改进后的学习能力和清晰的思维方式会改善人的行为表现。 （三）认知地图（Cognitive Maps）认知地图也被称为因果图（Causal Maps），是由Ackerman & Eden（2001）提出的，它将“想法”（ideas）作为节点，并将其相互连接起来。想法不同于概念（concepts），它们大多是句子或段落。认知地图（Eden, 1988；Eden，1992）是以个体建构理论（Personal Construct Theory）为基础提出的，其中的“想法”都是通过带箭头的连接线连起来，但连接上没有连接词，连接线的隐含意思是“因果关系”或“导致”，且没有层次的限制。Cognitive Maps用来帮助人们规划工作，促进小组的决策。 （四）语义网络（Semantic Networks）在心理学中，语义网络被定义为词语或概念的语义相似性或相关程度。然而，Fisher(1990)将其定义为节点和连接组成的网络，有连接词但不严格限制在层次结构上。这样，语义网络更像概念图，而不像主流心理学和计算机科学中定义的那样。与概念图一样，语义网络以概念和有意义的、不受限的连接词为基础，形成基本的实例或命题。Fisher(2000)认
18张最佳数据可视化图表
2014年18张最佳数据可视化图表 点击标题下「大数据文摘」可快捷关注摘自：快公司（FASTCOMPANY） 继“医疗大数据专栏”成立后，“数据可视化专栏”今日成立！大数据时代正在奔涌而来。在这个时代，数据，渗入到我们生活的每一个毛孔：购物、出行、饮食、娱乐、美容、求职、医疗、健身、婚恋、耕种、防洪、生产制造等等，不一而足。甚至是睡着了，你还在产生着数据。面对每天产生的数以T 计的数据，你是否做好了准备？你是否了解如何去“看”这些数据？你是否了解如何去“讲”这些数据？你是否知道如何让数据“舞蹈”和“歌唱”？在这里，盛情邀请你与我们一起，来到这大数据的世界，观看数据的美妙绽放，讲述数据的奇美故事，学会让数据为你翩翩起舞、引吭歌唱！ 如果您是专业人员，愿意与大家分享，请加入我们，我们一起把这个平台和专栏做得更好。 2014年，一些让人眼前一亮的图表让我们见识了图表的强大表现力，无论是严肃的政治话题还是轻松的动物趣谈，图表都给我们带来了更为直观和有趣的视觉体验。我们生活在一个信息大爆炸的时代，每天都有很多的新消息、新发现、新趋势向我们狂轰乱炸而来，如果想用“学海无涯苦作舟”的精神梳理清楚这些包含了各个领域（历史、心理、时事、文
学）的信息恐怕已经不太现实。不过聪明人总能化繁为简，深入浅出，数据图表天才们用简洁、直观又有趣的图表帮我们把大量的信息汇聚在小小的一张图表中。Co.Design版块定期会推介一些可视化数据的作品，我们也很高兴得看到今年涌现了很多佳作。这些作品的主题很广泛，有严肃的政治话题（国会是干什么的），也有轻松幽默的动物趣谈（数据告诉你哪个犬种最好）。当然还要特别推荐一下我们 Co.Design自己的作品：食物“杂交”组合图和美国最诡异的饮食习惯（显然我们是个吃货）。好了，下面就让我们一起来回顾盘点一下2014年最佳图表吧。史上27位伟人的作息时间《纽约》（New York）杂志根据梅森·柯里（Mason Currey）的著作《创作者的日常生活》（Daily Rituals）中的内容创作了这幅伟人作息时间表。我们常听说天才都是工作到三更半夜的夜猫子，因为当人感到疲劳的时候最有创造力，不过这个图表显示的数据完全推翻了这个传言——在这27位伟人中，绝大多数都保持了8小时的充足睡眠。图表的设计简直是神来之笔，做成挂钟的样子，直接用色条标出每个人的睡眠时段，清楚明了、易于阅读。军队为地方警局提供了多少武器装备？美国一名叫达伦·威尔逊（Darren Wilson）的警官枪击了手无寸铁的青少年迈克尔·布朗（Michael Brown）之后引发了强烈的社会反响。之后，媒体又曝出大量密苏里弗格森市的警察身穿迷彩服、带着防毒面具，全副武装得站
数据中心基础设施可视化运维管理
数据中心基础设施可视化运维管理 谁说高大上的机房不能炫！设备环境团队联合运营平台研发、网络、系统三、系统二等团队，历经一年的时间、7轮次需求细化讨论、11次版本更新，精雕细琢、倾尽洪荒之力打造了中国银行数据中心基础设施可视化平台！这是一个集才智美貌于一身，融合酷炫、可视等元素，高效、创新、高颜值的基础设施运维平台。平台包括两大功能模块： 一、基础设施运维数据模块 为了整合基础设施运维大数据资源，设备环境团队以严谨细致的态度，自主开发了基础设施运维数据模块，将分散的、手工维护的硬件设备、应用部署、机房资源和综合布线等各项基础环境资源的运维信息进行整合，累计整理各类数据10万多条，近50万字段，初步建成了IT设备生命周期管理体系。 二、基础设施可视化模块 在全面、准确的运维数据的基础上，基础设施可视化模块解决了以前需要多个系统、多张excel表格或者报表进行耗时耗力的分析和比对才能获取的信息，用三维的形式在一张视图内呈现，改变了传统运维信息展现的方式，其所带来的运维效率的大幅提升、故障的快速准确定位等，已经不是简单的炫所能表达的。（一）机房环境可视化 以黑山扈机房实际场景为原型，利用三维仿真技术，对机房内三百多种型号的设备设施逐一采集信息、模型建模，从细节入手，设备模型精确到端口级，实现了机房内三千多个机柜级设备和四千多个机架级设备的精确建模，构建了多视角、多维度分层呈现的虚拟现实环境。 （二）资产管理可视化 资产管理可视化可在机房三维场景中直接查询并精确定位设备设施，两万多条资产数据自动更新，点一下鼠标，位置、外观、型号、系统应用、容量、端口使用等设备信息即时呈现，精准、详细。 （三）容量管理可视化 机房资源的容量管理一直是个难题，往往需要兼顾空间、配电、硬件资源等多维度因素。现在可以在可视化场景中将环境、资源、配电、设备资源、PUE等信息多维度集中展现，两万五千余条实时采集数据，基础资源使用情况一目了然，再也不用只对着excel纸上谈兵了。 （四）运维管理可视化 联动一体化监控，硬件高等级事件自动定位至相关设备并显着提示，点击即可快速获取设备资产、运维（IP、系统、维护变更信息等）、配线连接等信息，有效提升故障定位、预判及处理效率。
可视化程序设计基础
上海工程技术大学 2009年硕士研究生入学考试《可视化程序设计基础》考试大纲 报考专业：服装设计与工程 考试科目：可视化程序设计基础 考试代码：806 考试参考书：向珏良.可视化程序设计基础.上海交通大学出版社，2003. 考试总分：150分 考试时间：3小时 一、考试目的与要求 可视化程序设计基础是服装设计与工程设计的工具，利用计算机软件技术为设计人员提供了良好的设计平台和编程工具。 要求学生系统掌握程序设计方法及可视化技术，养成良好的编程习惯。精通一种可视化平台及其软件开发技术，能按服装设计与工程设计要求进行具体的软件编码和设计。要求考生学会可视化程序设计工具的使用，掌握面向对象的程序设计方法、事件驱动的编程方式，能够设计、编制、调试实用的可视化程序。 二、考试内容 第一章 VB基本知识 的特点 （1）面向对象的程序设计方法 （2）程序界面的可视化设计 （3）事件驱动的程序设计机制 的集成开发环境 了解Visual Basic的启动与退出，环境界面 中对象的概念及对象的属性、事件和方法 VB中的基本概念：对象、对象的属性、对象的事件及其事件过程、对象的方法、
工程。 复习重点： ●理解VB程序的基本特点，VB与其他可视化程序的区别； ●掌握和了解VB的开发环境； ●理解对象的概念，知道对象的三要素，了解事件驱动的程序设计思想和面向 对象的程序设计方法。 第二章基本控件的可视化设计 1.标签、命令按钮、文本框 标签控件的属性、方法和事件；命令按钮控件的属性、方法和事件；文本框控件的属性、方法和事件。 2.复选框、单选框、框架 复选框、单选框、框架的主要属性、使用方法、所响应的事件，可视化的设计工具设计程序界面。 3.组合框、列表框、滚动条 组合框、列表框、滚动条主要属性及方法的运用。 复习重点： ●一些常用的基本控件相关的属性、方法和事件。标签、命令按钮、文本框的主要属性及使用方法，掌握用可视化的设计工具设计程序界面； ●复选框、单选框、框架的主要属性、使用方法及所响应的事件； ●组合框、列表框、滚动条主要属性及方法的运用。 第三章程序设计基础 1．基本语法 (1)基本数据类型 数据类型：数值型数据、字符串型数据、布尔型数据、对象型数据以及变体类型。 (2)常量与变量 两种形式的常量，即直接常量和符号常量；变量的命名规则、变量定义时应注
知识可视化
知识可视化的理论与方法 赵国庆黄荣怀陆志坚 北京师范大学知识工程研究中心，北京 100875 摘要：知识可视化是在科学计算可视化、数据可视化和信息可视化基础上发展起来的新兴研究领域，是指应用视觉表征手段，促进群体知识的传播和创新（Eppler, M.J. & Burkard, R.A., 2004）。本文首先介绍知识可视化的由来，分析知识可视化与数据可视化、信息可视化的联系与区别；紧接着论述知识可视化的理论基础——双重编码理论，并从知识制品的角度分析知识可视化的本质；然后分析知识可视化与教育技术、知识工程之间的关系；最后介绍知识可视化的研究框架和几种已有的知识可视化方法，并分析知识可视化的发展趋势。 关键词：知识可视化数据可视化信息可视化知识制品 一、知识可视化的由来 人类80%以上的信息是通过视觉获得的，常言道：“百闻不如一见”、“一图胜过千言”就是这个意思。可视化技术是指将抽象的事物或过程变成图形图像的表示方法。“可视化”一词，来源于英文的“visualization”，原意是“可看得见的、清楚的呈现”，也可译为“图示化”，如计算机编程的可视化界面（VB、VC等）。 “可视化”作为专业术语出现始于1987年2月，当时美国国家自然科学基金会（National Science Foundation，简称NSF）召开的一个专题研讨会，给出了科学计算可视化的定义、覆盖的领域以及近期、长期发展的方向。这标志着科学计算可视化作为一个学科在国际范围内已经成熟（潘云鹤，2001）。 按照潘云鹤（2001）的观点，科学计算可视化（Visualization in Scientific Computing）的基本含义是运用计算机图形学或者一般图形学的原理和方法，将科学与工程计算等产生的大规模数据转换为图形、图像，以直观的形式表示出来。数据可视化（Data Visualization）概念首先来自科学计算可视化，科学家们不仅需要通过图形图像来分析由计算机算出的数据，而且需要了解在计算过程中数据的变化。随着计算机技术的发展，数据可视化概念已大大扩展，它不仅包括科学计算数据的可视化，而且包括工程数据和测量数据的可视化。现代的数据可视化技术指的是运用计算机图形学和图像处理技术，将数据换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机辅助设计、计算机视觉及人机交互技术等多个领域。 一般说来，科学计算可视化是指空间数据场的可视化，而信息可视化（Information Visualization）则是指非空间数据的可视化（黄志澄，1999）。随着社会信息化的推进和网络应用的日益广泛，信息源越来越庞大。除了需要对海量数据进行存储、传输、检索及分类等以外，更迫切需要了解数据之间的相互关系及发展趋势。实际上，在激增的数据背后，隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。Card et al. (1999) 将信息可视化定义为：“使用计算机支持的、交互性的视觉表示法，对抽象数据进行表示，以增强认知。” Eppler, M.J. & Burkard, R.A.（2004）认为：知识可视化(Knowledge Visualization)是在科学计算可视化、数据可视化、信息可视化基础上发展起来的新兴研究领域，应用视觉表征手段，促进群体知识的传播和创新。一般来讲，知识可视化领域研究的是视觉表征在提高两个或两个以上人之间的知识传播和创新中的作用。这样一来，知识可视化指的是所有可以用来建构和传达复杂知识的图解手段。除了传达事实信息之外，知识可视化的目标在于传输见解（insights）、经验（experiences）、态度（attitudes）、价值观（Values）、期望（expectations）、观点（perspectives）、意见（opinions）和预测（predictions）等，并以这种方式帮助他人正确地重构、记忆和应用这些知识。