TopoLA：面向解释不确定性的拓扑学习分析仪表盘架构与设计原则

研究团队开发了 TopoLA 仪表盘系统，将 Zigzag Persistent Homology 应用于学习管理系统数据，并提出三条面向新兴分析方法的解释支持设计原则：客观测量与情境解释分离、从指标到模式再到反思提示的渐进式披露、明确标注方法论不确定性。系统采用特征提取、拓扑计算、解释支持三阶段模块化流水线，可扩展至其他分析方法。