論文の概要: Automating Visualization Quality Assessment: a Case Study in Higher Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00077v1
• Date: Mon, 31 May 2021 19:52:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-02 14:11:00.149173
• Title: Automating Visualization Quality Assessment: a Case Study in Higher Education
• Title（参考訳）: 可視化品質評価の自動化 : 高等教育における事例研究
• Authors: Nicolas Steven Holliman
• Abstract要約: 本稿では、可視化品質評価にマシン+人間混合インテリジェンスを応用したケーススタディを提案する。 画像情報アルゴリズムのセットは、学生の可視化のマシン分析を生成する。 画像インフォマティクスのアウトプットからの洞察は,作業評価の指標として有用であることが証明され,その成果の報告の一部として学生に提供された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a case study in the use of machine+human mixed intelligence for visualization quality assessment, applying automated visualization quality metrics to support the human assessment of data visualizations produced as coursework by students taking higher education courses. A set of image informatics algorithms including edge congestion, visual saliency and colour analysis generate machine analysis of student visualizations. The insight from the image informatics outputs has proved helpful for the marker in assessing the work and is also provided to the students as part of a written report on their work. Student and external reviewer comments suggest that the addition of the image informatics outputs to the standard feedback document was a positive step. We review the ethical challenges of working with assessment data and of automating assessment processes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高次教育課程を受講した学生によるデータ視覚化の人為的評価を支援するために,自動可視化品質指標を応用した,機械+人混合インテリジェンスを用いた可視化品質評価のケーススタディを提案する。 エッジの混雑、視覚的満足度、色分析を含む画像情報処理アルゴリズムのセットは、学生の可視化のマシン分析を生成する。 画像インフォマティクスのアウトプットからの洞察は,作業評価の指標として有用であることが証明され,その成果の報告の一部として学生に提供された。 学生と外部のレビュアーのコメントは、標準フィードバック文書への画像情報出力の追加は肯定的なステップであったことを示唆している。 評価データと評価プロセスの自動化に関する倫理的課題を概観する。

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