Group 1
意见汇总
收获
- 掌握数据驱动研究的可重复性原则与方法，提升数据分析、特征选择等科研能力；
- 学习 Jupyter Notebook、Git 等工具及工程化实践技能，构建数据预处理到模型部署的全链路知识体系；
- 通过项目驱动和实战训练，增强解决实际问题能力，理解科研规范性和严谨性。
意见
- 课程节奏较快、内容密度大，零基础学生实际操作中难以消化，知识掌握不扎实；
- 跨专业学生需求差异大，通用知识与专业细分内容平衡待优化，实践误区针对性指导少。
建议
- 讲解核心模块时放缓节奏，穿插零基础专属详细操作演示；
- 适当精简内容，聚焦核心模块，采用 “通用知识 + 分专业拓展” 模式；
- 引入通俗案例与跨学科场景讲解技术原理，降低理解难度；
- 引入通俗案例与跨学科场景讲解技术原理，降低理解难度
2024******106
数据驱动课程是教育领域借助大数据技术发展起来的一种新型课程模式，它为教学活动带来了诸多革新，同时也存在一些有待完善之处。
从优势来看，数据驱动课程拥有无可比拟的精准性。通过对学生学习过程中产生的海量数据，如作业完成情况、课堂互动频率、测试成绩等进行深入分析，教师能够清晰地了解每个学生的学习进度、知识掌握程度以及薄弱环节。基于这些精准洞察，教师可以为学生量身定制个性化的学习方案，推送适配的学习资源，实现真正意义上的因材施教，极大地提升学习效率。例如，系统发现学生在函数知识板块频繁出错，便自动为其推荐更多针对性的练习题与讲解视频。
不过，数据驱动课程并非十全十美。一方面，它过度聚焦于可量化的数据，容易忽视学生学习过程中的情感、态度、兴趣等难以用数字衡量却对学习效果影响深远的因素。学习并非单纯的知识输入输出，学生的内在学习动力和情绪状态同样关键。另一方面，数据的准确性和安全性也是不容忽视的问题。数据采集过程中可能存在偏差，分析模型也并非绝对完美，一旦数据有误，会误导教学决策。同时，学生大量的个人学习数据存储在系统中，若遭遇黑客攻击或数据泄露，将对学生隐私造成严重侵害。
总体而言，尽管数据驱动课程存在一定局限性，但不可否认其在推动教育精准化、个性化发展方面的巨大潜力。只要在应用过程中合理规避风险，充分发挥其优势，数据驱动课程必将在教育领域发挥更大的价值，助力学生实现更好的学习成果。
2024******092
“数据驱动的可重复性研究”是一门内容前沿、实践性强的创新课程，高老师的讲解为我们提供数据科学和研究方法的全面训练。但是存在技术门槛较高对于没有相关背景的学生来说，学习难度较大、实践指导不足等问题，可以通过增加基础培训、细化操作指导、引入跨学科案例等改进措施进一步提升课程的适用性和实用性，成为数据驱动研究领域的标杆课程。
2024******081
评价
该课程学习内容对于研究生科研很有帮助，老师在课程学习过程中给予学生最大的帮助，并且老师对于课程准备非常充分，开拓了我对于一个科研工具的认识，感谢这门课的开设以及老师在学习过程中给予的帮助。
意见
对于我及大部分同学来说，对于该工具处于一知半解的状态，基本属于没有入门，建议老师在以后的教学中可以降低难度，举例更加易懂一些。内容可以稍微减少一些，课程进度慢一些，可以引导学生入门，对其有基本的掌握。
2024******130
通过这门课程我学会了很多东西，唯一的不足之处是课程节奏较快，内容比较难掌握。
2024******084
首先非常感谢老师本学期的悉心教导！这门课学到了很多高级的操作，老师授课时认真负责、耐心细致，教学内容设计得非常专业且有深度，能感受到您为课程投入了大量心血。但作为没有相关基础的学生，我个人在学习过程中感觉课程节奏略微偏快，在实际操作中跟不上老师的节奏。如果未来课程能在讲解核心模块时适当放缓节奏，或穿插一些针对零基础学生的详细操作演示，可能会让不同起点的同学都能更扎实地吸收知识。以上仅是个人浅见，若有表述不当之处还请老师谅解。
2024******103
提升研究能力：通过学习这门课程，学生能够掌握数据驱动研究中的可重复性原则和方法，提高自己在数据分析、特征选择等方面的能力，从而在未来的研究中能够更加科学、严谨地开展工作。
培养科学素养：课程强调可重复性的重要性，使学生认识到科学研究的严谨性和规范性。这种科学素养的培养对学生今后从事任何科学研究工作都具有重要意义，有助于他们树立正确的科研价值观。
2024******111
对课程的一些建议：
- 课程难度较高，对于没有编程基础的同学较有难度。
- 建议讲课之前增加一些基础课程环节的讲解。
- 老师讲课讲的也是很尽心尽力，还是很辛苦的，但是大家各自专业、课题都不一致，对于功能的追求都不一样，建议综合各个专业的共同点，讲一些通用性知识，再外加一些个别精专的知识讲解。
2024******118
本课程以实战驱动的方式构建数据科学知识体系，系统解析从数据预处理到模型部署的全链路技术要点。教学内容涵盖Jupyter Notebook、PyCharm、Git、Docker等现代化开发环境配置，并延伸至自动化脚本编写、API接口开发等工程化实践。授课团队采用”概念精讲+代码演练”双轨模式，通过分步骤演示梯度下降实现、Django框架搭建等18个核心模块，有效破除初学者的畏难心理。
课程设计突出场景化训练，，要求学员在GitHub平台完成代码提交与协作开发。教学团队独创”错题沙盘”机制，针对常见编程误区进行实时调试演示，每周安排3次线上代码评审会强化工程规范。为提升知识迁移能力，特别设置Kaggle竞赛复盘、企业级数据中台架构解析等拓展单元，帮助学员建立从实验环境到生产环境的系统认知。
2024******059
数据驱动的可重复性研究课程强调数据和代码的规范化，课程注重数据和代码的规范化管理，以确保研究的可重复性。以项目为导向，课程采用项目驱动的教学方式，每次课程围绕一个独立但相互关联的项目展开，注重实际应用场景。课堂组织形式多样，课程包括课堂讲解、实践操作、小组讨论和课后作业等多种形式，以提高学生的实践能力和团队协作能力。
数据驱动的可重复性研究课程对于提高学生的科研能力和实践能力具有重要意义。通过该课程的学习，我们可以掌握数据驱动的可重复性研究的基本概念和方法，了解如何在实际应用中实施可重复性研究，并培养数据分析和代码编写的能力。这些能力对于未来的科学研究和职业发展都具有重要的推动作用。