32、数据可视化与高等教育学生绩效分析中的前沿技术应用

数据可视化与高等教育学生绩效分析中的前沿技术应用

一、增强虚拟现实在数据可视化中的应用

1.1 数据科学平台技术架构

在数据科学平台的构建中，不同层次采用了多种技术，具体如下表所示：
| 层次 | 技术 | 描述 |
| — | — | — |
| 数据 | MongoDB | 用于平台中非结构化数据的注册 |
| 数据 | MySQL | 基于关系数据结构，支持平台的数据仓库 |
| 数据 | Python | 支持所有ETL（提取、转换和加载）过程 |
| 分析 | NodeJs | 平台的API和所有微服务使用该技术构建，以支持部分逻辑过程 |
| 缓存和可视化 | VueJs | 平台的Web界面基于Vue.js构建，具有跨平台支持能力 |
| 缓存和可视化 | AmCharts | 用于平台的仪表盘开发 |
| 缓存和可视化 | Ar.js | 用于平台数据可视化模块的增强现实实现，是一个轻量级的Web增强现实库，具有图像跟踪、基于位置的AR和标记跟踪等功能 |
| 缓存和可视化 | A - Frame | 补充AR.js和WebXR，是一个用于构建虚拟现实体验的Web框架 |
| 缓存和可视化 | WebXR | 提供构建增强和虚拟现实体验的必要接口，是访问AVR设备（包括传感器和头戴式显示器）的工具 |

1.2 增强现实数据可视化模块的实现

人类视觉每小时能够处理约三万六千比特的信息，但传统仪表盘在分析和可视化数据以支持决策时，所能提供的数据量相对较少。而增强现实（AR）应用于数据可视化能够解决这一问题，因为计算机或手机上仪表盘的