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数据故事化:数字时代学生综合素质评价的新思路被引量：4: 1; 作者曹渡帆朱德全《远程教育杂志》 CSSCI 北大核心 2024年第5期35-42,112,共9页; 随着教育评价数字化转型的纵深推进,数据凭借着其直观精准、丰富精细、便捷高效的特性成为学生综合素质评价的新型革命力量。在此背景下,“如何呈现与挖掘学生综合素质评价数据的潜在价值”成为新的时代课题。数据故事化作为数据科学的... 展开更多; 关键词数字时代数据故事化教育评价学生评价综合素质评价; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于可解释性结果的数据故事化关键技术分析、融合与应用被引量：1: 2; 作者靳庆文李美静《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2024年第11期129-138,共10页; [研究目的]明确可解释性结果用于数据故事化的关键技术类型,探索技术融合框架辅助数据故事化的应用流程,对于深度挖掘数据潜在价值、实现解释结果的故事化呈现具有重要意义。[研究方法]为建好可解释性结果与数据故事化的连接,提出了LIM... 展开更多; 关键词可解释性结果数据故事化关键技术技术融合技术识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

数据故事化:教育数据要素价值转化的新视角被引量：13: 3; 作者汪维富闫寒冰毛美娟《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2023年第5期13-19,28,共8页; 随着教育数字化转型在向数据纵深推进,对于教育数据要素的见解提取与价值转化不仅是分析人员的工作范畴,而且开始依赖处在数据生成与应用现场的教育者、学习者。然而,这些用户在数据要素的认知解读及决策转化上还存在较大挑战。数据故... 展开更多; 关键词数据故事化价值转化学习分析数据要素设计事理叙事模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向网络欺凌文本检测模型的算法解释及其故事化呈现研究被引量：2: 4; 作者靳庆文李胡蓉徐红霞《现代情报》 CSSCI 北大核心 2024年第9期59-70,共12页; [目的/意义]利用可解释性技术与故事化方法研究网络欺凌检测有助于识别欺凌内容、参与网络言论治理以及净化网络生态。[方法/过程]详细分析LIME解释算法的选择依据与文本解释原理,并提出LIME算法在网络欺凌检测模型中的“钻石结构式”... 展开更多; 关键词网络欺凌文本检测 LIME算法算法解释数据故事化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于故事模型的“数据+故事”融合转化机制被引量：5: 5; 作者张晨孙智中靳庆文《现代情报》 CSSCI 2023年第7期23-34,共12页; [目的/意义]数据故事建模是数据故事化过程的关键环节,在调研并分析故事模型的基础上,探索数据如何融入故事并转化得到数据故事,对于完善数据故事化的理论体系具有重要意义。[方法/过程]本研究首先梳理现有的数据故事化模型,识别出其中... 展开更多; 关键词数据故事融合转化机制数据故事化数据故事模型传统故事模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名数据故事化:数字时代学生综合素质评价的新思路被引量：4: 1; 作者曹渡帆朱德全; 机构西南大学西南民族教育与心理研究中心西南大学教育学部; 出处《远程教育杂志》 CSSCI 北大核心 2024年第5期35-42,112,共9页; 基金教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“新时代教育评价改革的实现路径研究”(项目编号:22JZD046) 2023年重庆市博士研究生科研创新项目“智能时代教育评价的风险检视与防范机制研究”(项目编号:CYB23151)的研究成果。; 文摘随着教育评价数字化转型的纵深推进,数据凭借着其直观精准、丰富精细、便捷高效的特性成为学生综合素质评价的新型革命力量。在此背景下,“如何呈现与挖掘学生综合素质评价数据的潜在价值”成为新的时代课题。数据故事化作为数据科学的“最后一英里”问题,旨在通过叙事的方式让受众从对数据的表面感知转向对数据的深度认知,具有易于记忆、认知和体验的优势,它能将学生综合素质评价的数据以故事形式呈现,是驱动学生综合素质评价创新发展的关键要素。基于此,研究构建了数据故事化支撑下的学生综合素质评价逻辑框架并阐释其实践设想。框架包括数据搜集、数据分析、故事呈现与受众行动四个阶段,每个阶段相互叠加递进,共同赋能学生综合素质评价的输入、分析、输出与反馈环节。该框架不仅推动了学生综合素质评价的科学开展,还充分彰显了学生综合素质评价的人文价值,有助于评价主体在最大程度上挖掘评价数据的潜在价值,真正发现和认识学生,并关注学生的持续性“生长”。; 关键词数字时代数据故事化教育评价学生评价综合素质评价; Keywords Digital Age Data Storytelling Educational Evaluation Student Evaluation Comprehensive Quality Evaluation; 分类号 G420 [文化科学—课程与教学论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于可解释性结果的数据故事化关键技术分析、融合与应用被引量：1: 2; 作者靳庆文李美静; 机构数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学) 中国人民大学信息资源管理学院; 出处《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2024年第11期129-138,共10页; 基金教育部人文社会科学研究规划基金项目“基于数据科学的信息资源管理研究范式创新”(编号:20YJA870003)研究成果。; 文摘 [研究目的]明确可解释性结果用于数据故事化的关键技术类型,探索技术融合框架辅助数据故事化的应用流程,对于深度挖掘数据潜在价值、实现解释结果的故事化呈现具有重要意义。[研究方法]为建好可解释性结果与数据故事化的连接,提出了LIME改进技术、要素关联技术、高潮点识别技术和故事化自动生成技术,并进一步构建基于四种关键技术的融合框架和故事化流程。[研究结论]LIME改进算法的拟合优度由之前的0.50提高到0.82,且与原始LIME方法相比,残差降低了95%,识别出的高潮点相较于初始样本点,其特征变化幅度在局部区域保证最小。本研究实现了基于特征变化的数据故事的自动化生成,证明技术融合框架在实现故事化解释方面是有效的。; 关键词可解释性结果数据故事化关键技术技术融合技术识别; Keywords interpretability results data storytelling key technologies technology fusion technology identification; 分类号 G350 [文化科学—情报学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名数据故事化:教育数据要素价值转化的新视角被引量：13: 3; 作者汪维富闫寒冰毛美娟; 机构江西师范大学新闻与传播学院华东师范大学开放教育学院江西外语外贸职业学院电子商务学院; 出处《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2023年第5期13-19,28,共8页; 基金国家社会科学基金2019年度教育学一般课题“面向工作胜任力的教师培训精准测评体系研究”(课题编号:BCA190083) 2021年度江西省教育厅科学技术研究项目“职教学生综合能力的数字画像原型开发与应用研究”(项目编号:GJJ215106)。; 文摘随着教育数字化转型在向数据纵深推进,对于教育数据要素的见解提取与价值转化不仅是分析人员的工作范畴,而且开始依赖处在数据生成与应用现场的教育者、学习者。然而,这些用户在数据要素的认知解读及决策转化上还存在较大挑战。数据故事化为教育数据要素的开发利用与价值转化研究提供了新视角。研究概述了数据故事化的概念内涵与构成要素,重点刻画了数据故事化的设计参考模型,分析了数据故事化对于教育大数据价值转化的启示。研究认为,数据故事化是数据价值转化的深度设计逻辑,主张整合叙事要素、模型与方法,对抽象数据进行叙述化编排、情境化再植、策展性解释,通过拓展设计要素、厘清设计特征、关注设计事理等新给养,支持非数据专业用户对教育数据的深度认知与价值转化。; 关键词数据故事化价值转化学习分析数据要素设计事理叙事模型; Keywords Data Storytelling Value Transformation Learning Analytics Data Element Design Rationale Narrative Model; 分类号 G434 [文化科学—教育技术学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向网络欺凌文本检测模型的算法解释及其故事化呈现研究被引量：2: 4; 作者靳庆文李胡蓉徐红霞; 机构中国人民大学信息资源管理学院; 出处《现代情报》 CSSCI 北大核心 2024年第9期59-70,共12页; 文摘 [目的/意义]利用可解释性技术与故事化方法研究网络欺凌检测有助于识别欺凌内容、参与网络言论治理以及净化网络生态。[方法/过程]详细分析LIME解释算法的选择依据与文本解释原理,并提出LIME算法在网络欺凌检测模型中的“钻石结构式”应用流程,进一步构建了“数据层—模型层—解释层—叙事层”的故事化呈现框架,最后通过实验验证了该框架的有效性。[结果/结论]可解释性技术辅助网络欺凌检测模型有利于提高模型应用价值与可信度,权衡模型准确性与可解释性二者的关系,而基于数据分析及解释结果的故事化呈现方法为网络信息平台数据治理提供可信、可靠、可理解依据。; 关键词网络欺凌文本检测 LIME算法算法解释数据故事化; Keywords cyberbullying text detection LIME algorithm algorithm interpretation data storytelling; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于故事模型的“数据+故事”融合转化机制被引量：5: 5; 作者张晨孙智中靳庆文; 机构中国人民大学信息资源管理学院; 出处《现代情报》 CSSCI 2023年第7期23-34,共12页; 基金国家自然科学基金项目“预测性分析结果的数据故事化描述方法及关键技术”(项目编号:72074214) 中国人民大学2021年度拔尖创新人才培育资助计划成果。; 文摘 [目的/意义]数据故事建模是数据故事化过程的关键环节,在调研并分析故事模型的基础上,探索数据如何融入故事并转化得到数据故事,对于完善数据故事化的理论体系具有重要意义。[方法/过程]本研究首先梳理现有的数据故事化模型,识别出其中存在的关键问题及迫切需求,接着对具有代表性的传统故事模型展开调研,同时讨论了传统故事模型在数据故事化中的应用效用,基于此构建“数据+故事”的融合转化机制,并以Tableau典型数据故事作为案例说明此机制的实现模式。[结果/结论]本研究将传统故事模型归纳为故事要素、故事叙事、故事影响力3类,并从资源域、转换域和应用域划分数据要素提取层、故事要素提取层、故事脚本生成层、故事产品转化层和故事产品应用层,构建了“数据+故事”的融合转化机制。; 关键词数据故事融合转化机制数据故事化数据故事模型传统故事模型; Keywords data story fusion transformation mechanism data storytelling data story model traditional story model; 分类号 G203 [文化科学—传播学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	数据故事化:数字时代学生综合素质评价的新思路	曹渡帆朱德全	《远程教育杂志》 CSSCI 北大核心	2024	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于可解释性结果的数据故事化关键技术分析、融合与应用	靳庆文李美静	《情报杂志》 CSSCI 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	数据故事化:教育数据要素价值转化的新视角	汪维富闫寒冰毛美娟	《电化教育研究》 CSSCI 北大核心	2023	13	在线阅读下载PDF 职称材料
4	面向网络欺凌文本检测模型的算法解释及其故事化呈现研究	靳庆文李胡蓉徐红霞	《现代情报》 CSSCI 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于故事模型的“数据+故事”融合转化机制	张晨孙智中靳庆文	《现代情报》 CSSCI	2023	5	在线阅读下载PDF 职称材料