ビジュアルピアレビュー

発展と歴史

ビジュアルピアレビューは、2017年にフリードマンとローゼンが行った教室研究^[1]で初めて紹介されました。この研究では、学生が構造化されたルーブリックを用いて、ピアレビューで作成したデータビジュアライゼーションをどのように評価するかが調査されました。データビジュアライゼーション、情報ビジュアライゼーション、教育テクノロジーという幅広い分野で開発されたこのシステムは、明確なラベル付け、視覚的な整合性、そして不要なチャートの削減を重視していました。学生はルーブリックスコアを付け、説明文を記入することで、ピアレビューの確立された原則に沿った活動を行いました。

フォローアップ研究では、この枠組みの方法論的側面と分析的側面の両方が拡張されました。フリードマン氏らは、ピアレビューテキストに自然言語処理（NLP）を適用し、品詞パターン、文の複雑さ、コメントの長さを分析しました。^[2]これらの分析は、学生がどのように批判を表現し、コアとなる設計原則にどのように関与したかについての洞察を提供しました。その後の研究では、ピアレビューネットワークやレビュー担当者の類型を含むシステムレベルの行動を評価するために、高度な統計モデルが組み込まれました。^[3]

2021年から2024年にかけて、このフレームワークは、インターフェース設計、行動ナッジ、レビュアーのエンゲージメント、ソーシャルネットワークのダイナミクスを調査する一連の研究を通じて、反復的な改良が行われました。^[4]このシステムは、コンピューター支援ピアレビュー、特にサウスフロリダ大学のジョー・モクスリーが開発したルーブリックベースのライティング評価プラットフォームであるMy Reviewersの初期の研究の影響を受けています。 ^[5]モクスリーのプラットフォームがテキストベースのフィードバックに重点を置いていたのに対し、Visual Peer Reviewは、そのコア構造を適応させて、DataVisとビジュアル分析の批評をサポートしました。

構造化された分析とフィードバックを導くために、フリードマンとローゼンは、視覚化の目的、タスクの調整、およびエンコード戦略の理解を強調する、リューとスタスコ（2010）によって導入された「何を、なぜ、どのように」というフレームワークも活用しました。^[6]

フレームワークとコンポーネント

Visual Peer Reviewは、データ可視化、ビジュアルアナリティクス、および教育テクノロジーの関連分野に焦点を当てたコースにおける批評、考察、学習を支援するために設計されています。このシステムは相互に連携したコンポーネントで構成されています。コアコンポーネントには以下が含まれます。

• 視覚的成果物：学生はR（例：ggplot2）、Tableau、Python、Adobe Illustratorなどのソフトウェアを用いて、独自の視覚化を作成します。これらの成果物には、統計グラフ、ダッシュボード、デザイン志向のインフォグラフィックなどが含まれます。
• ルーブリックに基づく評価：ピアレビュー担当者は、ビジュアライゼーション理論とデザインヒューリスティックスに基づいた構造化されたルーブリックを用いて、提出されたビジュアライゼーションを評価します。ルーブリックの項目には通常、以下のものが含まれます。
  • ラベルと軸スケールの使用
  • チャートジャンクと乱雑さの最小化（タフテの原則に従う）^[7]
  • データとインクの比率の最適化
  • 正確な表現による視覚的完全性の維持（嘘の要素）
• ピアレビューの書面コメント：採点に加えて、査読者は自身の推論を説明する叙述的なフィードバックを提供します。これらのコメントは、デザインリテラシーの向上、視覚的推論の強化、そして教育現場におけるピアレビューに共通する学習プロセスを支援することを目的としています。^[8]
• 講師向け分析ダッシュボード：講師は、コース全体のピアレビュー活動を表示する分析ダッシュボードにアクセスできます。指標には、コメントの長さ、ルーブリックの適用範囲、参加パターン、そして潜在的な離脱指標が含まれます。これらの機能により、このフレームワークは学習分析の領域に位置付けられ、視覚化されたデータを用いて講師が学生の進捗状況を把握し、サポートニーズを特定できるようになります。

進行中の開発

現在、ルーブリック構造の強化、ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）の原理の統合、データビジュアライゼーション（DataVis）の活用、学習分析機能の拡張に注力しています。現在進行中の研究では、インターフェースデザイン、レビュアーの行動、そして教室環境がフィードバックの質と全体的な学習意欲にどのような影響を与えるかを調査しています。継続的な開発により、Visual Peer Reviewはデータビジュアライゼーション教育、ピアアセスメント、そして教育テクノロジーの交差点に位置付けられています。

参考文献

1. Friedman, A., & Rosen, P. (2021). 視覚化教育におけるピアレビューの活用：新たなモデルの提案. https://doi.org/10.48550/arXiv.2101.07708
2. Beasley, ZJ, Friedman, A., Rosen, P. (2021). 「鏡を通して：ピアレビューテキストの感情分析による視覚化教育学への洞察」IEEE Computer Graphics and Applications, 41(6), 59-70.
3. Friedman, A., Hawley, K., Rosen, P., & Rahman, MD (2024年5月). ビジュアルリテラシーコースにおける予測モデルを用いた学生フィードバックの強化. 2024 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON) (pp. 1-7). IEEE. https://arxiv.org/abs/2405.15026
4. Dinh,L., Friedman,A., & Hawley,K. (2024).ERGMを用いた高等教育ビジュアルコミュニケーションコースにおけるピアレビューネットワークダイナミクスの検証、Computers and Education. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100222.
5. Beasley, Z., Friedman, A., Pieg, L., & Rosen, P. (2020年6月). ピアフィードバックを活用した可視化教育の改善. 2020 IEEE Pacific Visualization Symposium (PacificVis) (pp. 146-155). IEEE https://arxiv.org/pdf/2001.07549
6. Liu, Z., & Stasko, J. (2010). 情報視覚化におけるメンタルモデル、視覚的推論、インタラクション：トップダウンの視点. IEEE 視覚化およびコンピュータグラフィックスに関する論文集, 16(6), 999-1008
7. タフテ、ER (1991)。情報を想定しています。検眼と視覚科学、68(4)、322-324
8. Moxley, JM, & Eubanks, D. (2016). 「スコアの記録について：46,689のエッセイに対する教員と学生のルーブリック評価」WPA: ライティングプログラム管理 - ライティングプログラム管理者協議会ジャーナル、39(2)

外部リンク

• 公式サイト