科学网—多关注可视化教育的双面性
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2024-11-12 10:25
| 个人分类: 科研杂文 | 系统分类: 教学心得
多关注可视化教育的双面性
偶尔俺刷微信视频时，看了一些有关数模、逻辑、哲理等的可视化短视频，开始看了觉得还挺有意思，但冷静思考一下，就发现绝多数表达的内容都过于简单化、理想化，经不起复杂一点的问题介入和仔细推敲，因而也想起就此问题说几句。
多年来，可视化一直是教育技术的一个重要发展方向，也是科学研究所追求的一个重要方向！
在教育领域，可视化技术通过图形、图像、动画等视觉元素，将信息和知识转化为更加直观、易于理解的形式。大多数人认为这种技术的应用不仅提高了教学效果，还能丰富学生的学习体验，甚至可以做到寓教于乐。对于初学者的教育来说，个人也认同这种评价。例如：在教学中，可视化技术通过将抽象的概念、原理和过程用可视化方式呈现，帮助学生更快地理解和掌握这些内容。而且，随着可视化技术的不断更新和升级，虚拟现实等技术为教育带来沉浸式和交互式的可视化体验，可以提高学生的学习兴趣和参与度，进而帮助他们更好地理解和应用所学知识。
可视化教育技术的应用范围非常广泛：可以展示机械部件运动关系、装配过程；可以展示算法、数据结构、编程逻辑；可以展示原子结构、分子运动、电磁场分布等抽象概念；可以展示化学反应过程、分子结构、化学键的形成与断裂；可以展示细胞结构、生物大分子、生物过程；可以展示几何图形变换；可以展示函数图像、代数表达式的几何意义；可以展示历史事件、人物关系、时间脉络；可以展示地形地貌、气候分布、人口迁移等地理现象；可以展示单词之间的语义关系；可以展示文学作品中的人物关系、情节发展、主题变化；还可以展示设计作品效果、色彩搭配；等等。
可视化教育的确有很多优点！
然而，迄今可视化教育仍存在有很多问题。一方面，由于世界是复杂多变的，可视化技术也不是万能的，很多情况下可视化技术是无法表达的；另一方面，人类的感知能力本身是非常有限，许多知识或规律要适应人类的有效感知功能去开展可视化技术表达，如对很多复杂问题在可视化之前都需要经过许多的简化，才能把结果以人眼能感知的形式呈现。因而，能可视化的知识往往都是比较粗浅的，是经过简化的，只可以作为学习者的初步或入门。反过来说，入门的东西比较适合做可视化，有深度的东西往往可视化不了。由此看出，可视化教育的主要存在问题。
可视化教育对高阶思维锻炼不足，如果过度依赖可视化教育，会导致学习者对知识只会进行低阶的整合加工，而缺乏高阶思维的锻炼，进而会影响学习者深入学习和解决问题的能力，以及创新思维的培养。其次，过多的视觉刺激更容易引起学习者视觉疲劳，生需上需要同时处理大量视觉信息，从而出现信息过载，学习效果下降。可视化元素如果与教学内容无关或过于花哨，甚至可视化设计不当，还会分散学习者的注意力，影响他们对核心内容的关注。可视化教育还严重依赖于多媒体技术和设备，如果这些设备更新不及时，也会影响教学效果。可视化教育一般很难紧跟科学技术前沿，为了使实现可视化教学，往往需要花费大量的时间之后才能实现。
个人觉得，当一个人长期习惯可视化学习，其思维会被简单化，人的兴趣会被理想化，进而缺乏探索和深度思考的训练，即会慢慢变得愚蠢起来。从这些年的经验看，能被可视化知识的表达大都缺乏深度。当科学问题能够被表征成模型，特别是数学模型时，其可视化才能达到一个飞跃，才可以有无穷多种状态呈现给人眼。但在许多规律未能被表达成数学模型之前，有些数学模型需要再经过理想化之后才能用可视化的形式呈现，因而其可视化展现就存在着不足和甚至会引起误导。只喜欢可视化的人，大都是不太深思的人；课堂教学只喜欢可视化的学生，大都是不太善于深度思考。
近年 AI 大模型很热，也有一些研究者开展 大模型可以可视化研究 ，希望 让大家 能够 更好地理解大模型的内部机制和工作流程，从而让 AI 大模型科普化。个人觉得，如果 AI 大模型的工作机制能完全可视化或透明化，其表达的东西可能就不是真正意义的智能化大模型了。
在高等教育中，针对可视化教育带来的问题，我们还是需要平衡可视化与非可视化教学方式，在使用可视化教学手段的同时，更要结合文字材料培养学生阅读和理解及撰写文字的能力；更要引入一些需要深度思维和逻辑推理的问题，鼓励学生进行思考和讨论；更要提供一些需要学生进行自主探索和发现的学习任务，激发他们的分析能力和创造能力；更要在教学中引导学生对可视化信息进行批判性思考，分析信息的准确性和可靠性，提出自己的观点和质疑，培养他们的批判性思维和解决问题能力。
因此，也请不要忽视可视化教育的问题和不足！
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