Hvordan og hvorfor modellerer og visualiserer man data?
Forløbet omhandler datavisualisering: Hvordan data struktureres, omsættes til visuelle repræsentationer og tilpasses forskellige målgrupper samt de etiske overvejelser ved at præsentere data visuelt. Til dette bruges et datasæt omkring musik.
Introduktion
Forløbet omhandler datavisualisering med udgangspunkt i musikdata. I grupper skal eleverne udforske, hvordan man kan omdanne data om sange til visualiseringer ved hjælp af et blokbaseret værktøj. Mens eleverne arbejder, kan de hele tiden se, hvordan deres visualiseringer udvikler sig på deres telefoner, og de har mulighed for at eksperimentere med forskellige tilgange.
Forløbet adresserer kernestof omkring ”Modellering” og “Repræsentation og manipulation af data” samt kompetenceområdet ”Computational tænkning og modellering”.
Forløbet er lavet af forskere på Aarhus Universitet ved Institut for Datalogi i samarbejde med Videnscenter for Digital Teknologiforståelse (tekforstaa.dk).
Forløbet adresserer kernestof omkring ”Modellering” og “Repræsentation og manipulation af data” samt kompetenceområdet ”Computational tænkning og modellering”.
Forløbet er lavet af forskere på Aarhus Universitet ved Institut for Datalogi i samarbejde med Videnscenter for Digital Teknologiforståelse (tekforstaa.dk).
Aktivitetens længde
Forløbet tager ca. 90-120 min. Dette afhænger af, hvorvidt der indlægges klassediskussioner undervejs som foreslået i den medfølgende lektionsplan. Uden klassediskussioner tager forløbet ca. 90 min, men det ca. tager 120 min med klassediskussioner
Materialer
Du modtager en detaljeret manual, der beskriver både CoTinker-platformen, der beskriver hvordan du bruger teacher view. Derudover medfølger en lærerguide, som indeholder: En introduktion til datavisualisering for nybegyndere (også egnet til gymnasieelever), en beskrivelse af læringsaktiviteten, en ordbog med fagbegreber inden for datavisualisering, et forslag til en lektionsplan samt forskelligt ekstramateriale (links til andre gode ressourcer og eksempler på manipulerende datavisualiseringer.
Derudover får du adgang til en introduktionsvideo, der giver et visuelt overblik over CoTinker og dets pædagogiske tilgang. Videoen hjælper dig med at forstå platformens muligheder og hvordan den understøtter samarbejdslæring.
Det centrale værktøj for dig som underviser er teacher view – et særligt link til et interface, hvor du kan oprette og administrere elevgrupper. Gennem teacher view kan du oprette op til 5 elever per gruppe med unikke gruppenavne, dele gruppelinks til eleverne, og følge gruppernes fremgang visuelt gennem forløbet. Du kan også flytte grupper til specifikke steps i aktiviteten og få adgang til statistik over gruppernes aktivitet. Teacher view gemmer automatisk al data, så forløbet kan spredes over flere lektioner uden at eleverne mister deres fremgang.
Alle materialer kræver kun Chrome-browseren – der skal ikke installeres software, hvilket gør det nemt at implementere i undervisningen.
Derudover får du adgang til en introduktionsvideo, der giver et visuelt overblik over CoTinker og dets pædagogiske tilgang. Videoen hjælper dig med at forstå platformens muligheder og hvordan den understøtter samarbejdslæring.
Det centrale værktøj for dig som underviser er teacher view – et særligt link til et interface, hvor du kan oprette og administrere elevgrupper. Gennem teacher view kan du oprette op til 5 elever per gruppe med unikke gruppenavne, dele gruppelinks til eleverne, og følge gruppernes fremgang visuelt gennem forløbet. Du kan også flytte grupper til specifikke steps i aktiviteten og få adgang til statistik over gruppernes aktivitet. Teacher view gemmer automatisk al data, så forløbet kan spredes over flere lektioner uden at eleverne mister deres fremgang.
Alle materialer kræver kun Chrome-browseren – der skal ikke installeres software, hvilket gør det nemt at implementere i undervisningen.
Aktivitetens sværhedsgrad
Lav
Beskrivelse af aktiviteten
Eleverne starter med at reflektere over, hvilke data man kan indsamle om sange, og arbejder derefter med at forstå datatyper og strukturering gennem en tabel med musikdata. Herefter introduceres det blokbaserede værktøj, hvor eleverne skal bygge søjlediagrammer, linjediagrammer og punktdiagrammer ved at koble visuelle egenskaber som farve og position til variabler fra datasættet. Eleverne skal sammenligne diagramtyperne og reflektere over deres forskelle. Slutteligt arbejder eleverne med at målrette visualiseringer til specifikke målgrupper og udforsker manipulationsteknikker som akseskift og vildledende titler for at forstå etiske gråzoner i datavisualisering.
Afprøvning
Forløbet er pr. december 2025 ikke afprøvet endnu, men bliver afprøvet med omkring 5 gymnasieklasser ultimo januar.
Forslag til forbedring
Forløbet kan bruges som et tværfagligt forløb mellem informatik/matematik/samfundsfag, da opgaverne indenfor datavisualisering så at sige strækker sig over de tre fag. I den medfølgende lærerguide er der eksempler på manipulerende datavisualiseringer, som kan bruges i undervisningen. Der er i lærerguiden også en række ekstra ressourcer i form af forslag til bøger og links til hjemmesider, som kan inddrages i undervisningen.
Information om forløbet
Forfatter
- Line Have Musaeus
- Institut for Datalogi, Aarhus Universitet
- Thomas Thomsen
- Institut for Datalogi, Aarhus Universitet
Materialer
Teknologier
Årgange
Forskningsbaseret forløb
- AU
- CoTinker
