设计视觉学习分析以支持STEM课堂中的公平性
人机交互
2024-01-17 v1
摘要
支持公平教学是关注多样化STEM课堂的教师面临的一个重要问题。视觉学习分析结合有效的学生调查措施，可以为教师提供及时反馈，使教学对所有学生更具文化相关性。我们采用以用户为中心的方法，让七名中学科学教师参与迭代测试三十个数据可视化图表，这些图表按性别和种族等标记进行分解，以便在视觉学习分析工具——学生电子出口票（SEET）中实现选定的显示。这个过程帮助我们深入了解教师在识别与性别和种族相关的学生数据模式、选择和改进SEET反馈显示设计方面的意义建构。
引用
@article{arxiv.2401.07209,
title = {Designing Visual Learning Analytics for Supporting Equity in STEM Classrooms},
author = {Ali Raza and William R. Penuel and Tamara Sumner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.07209},
year = {2024}
}