這篇論文探討了VILA管道的開發，該管道能自動生成多選視覺化項目，以評估視覺化素養。作者創建了1,404個候選項目，涵蓋12種圖表類型和13種視覺化任務，並與專家合作制定評估規則，最終形成約1,100個高品質的VILA資料庫。研究指出VILA管道的局限性，強調人類監督的重要性。此外，作者還開發了VILA-VLAT測試，顯示出良好的效度。最後，論文提供了對VILA的應用建議及實用指導，相關材料可在線獲取。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在智能視覺化系統中有很大潛力，尤其在專業應用上，但整合時面臨挑戰，包括領域特定問題、視覺化過程及用戶互動。為解決這些問題，我們提出了一個框架，利用微調的LLMs來改善視覺互動。 在教育領域，智能視覺化系統能支持初學者的自我調節學習。我們介紹了Tailor-Mind，一個互動式視覺化系統，幫助AI初學者進行自我調節學習。研究顯示，Tailor-Mind能提供個性化建議，增強學習體驗，驗證了我們框架的有效性。 PubMed DOI

這篇論文探討了自然語言轉視覺化（NL2VIS）的挑戰，並指出大型語言模型（LLMs）在此領域的潛力。作者提到，缺乏全面的基準測試使得評估LLMs的視覺化能力變得困難。為了解決這個問題，他們提出了名為VisEval的新基準測試，包含來自146個資料庫的2,524個查詢，並附有準確的標籤。此外，還引入了一種自動評估方法，評估有效性、合法性和可讀性。透過VisEval的應用，作者揭示了共同挑戰，並為未來的NL2VIS研究提供了重要見解。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-4的視覺能力，特別是在視覺素養任務上的表現。結果顯示，GPT-4能識別趨勢和極端值，對視覺設計原則有一定理解，但在沒有原始數據的情況下，對簡單數值檢索表現不佳，且在區分圖表顏色時也有困難，可能出現幻覺和不一致的情況。研究反映了模型的優缺點，並探討了未來在視覺化研究中的潛力。所有相關資料可在提供的連結中找到。 PubMed DOI

這項研究探討誤導性圖表的問題，這些圖表可能會扭曲數據解讀，影響決策。研究強調需要有效的自動檢測方法，特別是在多模態大型語言模型（LLMs）技術進步的情況下。研究分析了一個包含誤導性圖表的數據集，並測試四種不同的LLMs，使用九種提示來識別超過21種圖表相關問題。結果顯示，這些LLMs能理解圖表並批判性解釋數據，顯示它們在對抗誤導性資訊和提升視覺素養方面的潛力。整體而言，研究強調了LLMs在解決誤導性圖表問題上的重要性。 PubMed DOI

這段文字探討了DracoGPT的開發，這是一種從大型語言模型中提取視覺設計偏好的方法。主要擔心的是，如果這些模型無法準確編碼設計知識，建議可能不可靠。DracoGPT有兩個流程：DracoGPT-Rank和DracoGPT-Recommend，模擬如何對視覺編碼進行排名或推薦。研究顯示，DracoGPT能模擬LLM的偏好，但排名和推薦之間的一致性中等，且與人類實驗的指導方針有顯著差異。未來可增強知識庫，以捕捉更廣泛的偏好，提供更可靠的視覺設計方案。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT進入教育領域，將透過創新的對話方式改變學習體驗。為了幫助學生更好利用ChatGPT，教師需了解學生的互動方式，但缺乏相關數據使得這一點變得困難。 為了解決這個問題，我們在碩士資料視覺化課程中收集了48名學生的對話數據，並創建了編碼方案來分析互動模式。我們開發的StuGPTViz視覺分析系統能追蹤學生提問時間及ChatGPT回應質量，為教育者提供有價值的見解。研究顯示，StuGPTViz能增強教師對ChatGPT教學價值的理解，並開啟AI驅動的個性化學習解決方案的研究機會。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）因為能用簡單的提示處理各種自然語言任務而受到廣泛歡迎，讓非專家也能輕鬆使用。不過，撰寫有效的提示卻不容易，因為需要特定知識。為了幫助用戶改善提示，我們開發了PROMPTAID，這是一個互動式的視覺分析系統，能讓用戶創建、精煉和測試提示。PROMPTAID透過協調視覺化，促進關鍵字擾動、意義重述和選擇最佳範例，並經過專家意見和用戶研究驗證，讓用戶能輕鬆迭代提示，生成多樣選項，並有效分析提示表現。 PubMed DOI

這篇論文評估了兩個大型語言模型（LLMs）的視覺素養，分別是 OpenAI 的 GPT 和 Google 的 Gemini。研究目的是建立它們在視覺化能力上的基準。雖然這些模型在生成描述和圖表設計上有潛力，但它們的視覺化評估能力仍未被充分檢視。透過修改過的 53 項視覺素養評估測試（VLAT），結果顯示這些 LLMs 的視覺素養水平低於普通公眾，且在回答問題時多依賴先前知識，而非視覺化呈現的信息。 PubMed DOI

這篇論文提出 InsightLens 系統，專為解決用大型語言模型分析資料時，洞見難以管理和追蹤的問題。InsightLens 能自動記錄、整理並視覺化對話中的資料洞見，讓分析師更方便管理和查找。研究結果顯示，這系統能減少手動整理的麻煩，降低認知負擔，提升分析效率。 PubMed DOI