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在视觉分析研究生课程中利用多学科性。

Leveraging multidisciplinarity in a visual analytics graduate course.

作者信息

Elmqvist Niklas, Ebert David S

出版信息

IEEE Comput Graph Appl. 2012 May-Jun;32(3):84-7. doi: 10.1109/MCG.2012.55.

DOI:10.1109/MCG.2012.55
PMID:24806004
Abstract

Demand is growing in engineering, business, science, research, and industry for students with visual analytics expertise. However, teaching VA is challenging owing to the multidisciplinary nature of the topic, students' diverse backgrounds, and the corresponding requirements for instructors. This article reports best practices from a VA graduate course at Purdue University, where instructors leveraged these challenges to their advantage instead of trying to mitigate them.

摘要

工程、商业、科学、研究和工业领域对具有视觉分析专业知识的学生的需求正在不断增长。然而,由于该主题的多学科性质、学生背景的多样性以及对教师的相应要求,视觉分析教学具有挑战性。本文报告了普渡大学一门视觉分析研究生课程的最佳实践,在该课程中,教师们将这些挑战转化为优势,而非试图减轻这些挑战。

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