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Using Interactive Data Visualizations for Exploratory Analysis in Undergraduate Genomics Coursework: Field Study Findings and Guidelines

机译：在本科基因组学课程中使用交互式数据可视化进行探索性分析：实地研究发现和指南

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Life scientists increasingly use visual analytics to explore large data sets and generate hypotheses. Undergraduate biology majors should be learning these same methods. Yet visual analytics is one of the most underdeveloped areas of undergraduate biology education. This study sought to determine the feasibility of undergraduate biology majors conducting exploratory analysis using the same interactive data visualizations as practicing scientists. We examined 22 upper level undergraduates in a genomics course as they engaged in a case-based inquiry with an interactive heat map. We qualitatively and quantitatively analyzed students’ visual analytic behaviors, reasoning and outcomes to identify student performance patterns, commonly shared efficiencies and task completion. We analyzed students’ successes and difficulties in applying knowledge and skills relevant to the visual analytics case and related gaps in knowledge and skill to associated tool designs. Findings show that undergraduate engagement in visual analytics is feasible and could be further strengthened through tool usability improvements. We identify these improvements. We speculate, as well, on instructional considerations that our findings suggested may also enhance visual analytics in case-based modules.
机译：生命科学家越来越多地使用视觉分析来探索大型数据集并产生假设。生物学专业的本科生应该学习这些相同的方法。然而，视觉分析是本科生物学教育中最不发达的领域之一。本研究试图确定与研究科学家使用相同的交互式数据可视化方法进行探索性分析的本科生物学专业的可行性。我们在基因组学课程中检查了22名高年级本科生，他们通过交互式热图进行基于案例的研究。我们定性和定量分析了学生的视觉分析行为，推理和结果，以识别学生的表现模式，共同的效率和任务完成情况。我们分析了学生在将与视觉分析案例相关的知识和技能以及相关知识和技能的空白应用于相关工具设计时的成功和困难。研究结果表明，本科生参与视觉分析是可行的，并且可以通过工具可用性的改进得到进一步加强。我们确定了这些改进。我们还基于教学上的考虑推测，我们的发现建议也可能会增强基于案例的模块中的视觉分析。

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