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意见汇总

收获

  • 学会 R 语言、VS Code 等工具的使用，代码调试与运行能力显著提升；
  • 通过真实案例和阶梯式任务，实现理论知识与实际应用衔接，体验行业级开发流程；
  • 掌握代码规范性（如命名规则、注释标准）和调试技巧，了解 Git 版本控制等高效工具

意见

  • 课程偏难，教学项目较多、速度较快，无编程和 R 语言基础的同学因环境配置、文件读取问题犯难；
  • 案例多集中在特定领域，对其他领域学员针对性不足；
  • 课件内容与实际操作不一致，代码关键步骤讲解缺乏具体案例说明；
  • 部分理论讲解和案例难度较高，初学者理解困难

建议

  • 课程开始时增加 R 语言基础知识讲解（数据类型、函数使用、常见语法）；
  • 推荐相关书籍、论文、在线课程、工具软件，提供课程资料下载、在线讨论功能；
  • 讲解代码时结合具体案例说明关键步骤的意图和实现方式，多引入简单案例；
  • 放慢演示速度，增加不同领域案例，针对不同专业（如资环、地信、研一学生）分组教学；
  • 完善课件内容，确保与实际操作一致，增加代码编写流程讲解和多功能代码示例；增加互动环节（在线讨论、小组作业等），促进学员交流合作

2024******089

一、此课程偏难：

  1. 教学项目较多；
  2. 教学速度较快；
  3. 对于没有编程基础和R语言基础的同学，在上课时会因为部分环境配置或者读取文件问题犯难。

二、此课程更改建议：

  1. R语言是资环与环境学院学生希望学会并用于数据处理的。可以在基础作图和微生物代谢组学方面手把手教学。进行示例文件Run不合适后期学生自行使用。
  2. 对于AI大模型的使用可以征求学生意见，分组学习。比如说，针对研一学生，部分未开展试验，仍以阅读文献为主的，以AI批量阅读文献进行教学，建立自己的文献数据库。针对地信的同学，以大模型绘图，空间相关为主。
  3. 在课件中教学内容不全。比如在进行网页制作，PPT中的内容和实际操作有很多不一致的地方，有待改进。 请老师认真考虑，并适当予以采纳。

2024******113

我建议此课程：

  1. 对博士研究生开放；
  2. 老师上课十分认真，教的比骄仔细。
  3. 但是有些东西对我们来说还是太难了，建议出更加详细的教程。

2024******145

  1. 推荐相关的书籍、论文、在线课程、工具软件等，方便学生课外学习和参考。
  2. 提供课程资料下载、在线讨论等功能，方便学生学习和交流。

2024******098

  1. 在课程开始时，增加一些R语言基础知识的讲解，例如数据类型、函数使用、常见语法。这可以帮助我们更好地理解后续的代码逻辑。
  2. 在讲解代码时，对涉及数据处理的关键步骤，如果能结合具体案例说明代码的意图和实现方式，会更容易理解。
  3. 多结合一些实际的数据分析案例，这样不仅能让我们理解代码的作用，还能了解实际应用场景。

2024******117

课程评价及建议：

  • 数据驱动课程评价是未来教育发展的重要趋势，能够有效提升教学质量和学习效率。
  • 老师在课堂上进行手把手的教学，让根本不了解此类课程的我们更快捷的掌握相关app的使用方法，并利用课后作业和小组分工等形式让我们在课余时间也能够巩固课堂中的内容。
  • 此节课程具有拓展学生视野面以及加强学生对新兴学习工具的使用的作用。

2024******064

这门以“数据驱动”为核心的编程课程让我受益匪浅，尤其对代码调试与运行能力的提升效果显著。课程内容设计系统且实用，从开发环境搭建、基础语法到数据处理与可视化层层递进，结合数据分析、个人网页等真实案例，使理论知识与实际应用紧密衔接。

教学中不仅注重代码规范性（如命名规则、注释标准）和调试技巧的强化训练，还引入了VS Code等高效工具以及Git版本控制，让我体验到行业级的开发流程。实践环节尤为突出，每节课通过数据清洗、API调用等阶梯式任务，以问题驱动模式引导自主编码，教师实时共享屏幕演示调试过程，帮助我快速掌握异常处理、算法优化等核心技能。

配套资源也相当完善，从多系统环境配置指南到代码模板、调试手册，辅以响应迅速的在线答疑，极大降低了学习门槛。通过学习，我对VS Code有了一定的了解以及实操基础。若能在课程中进一步讲解代码的编写流程，教会我们如何根据自己需要编写出自己的代码，或者是编写出一套多功能代码会更好。

总体而言，这是一门兼具实践性与体系性的优质课程，对培养数据领域的工程化思维极具价值，值得给予4.5星推荐！

2024******138

数据驱动的可重复性研究课程可以让我们深入理解数据分析的可重复性理念，掌握如何组织和结构化数据分析以提高其可重复性。同时，课程还涉及了如何使用现代工具和方法。课程不仅讲解了可重复性研究的理论知识，还通过实际案例和工具的使用，让我能够将理论应用于实践中。但是虽然课程中提供了实际案例，但这些案例可能主要集中在特定领域，对于其他领域的学员来说，可能缺乏足够的针对性。对于一些初学者来说，课程中涉及的工具和技术可能具有一定的学习难度，需要同学们具备一定的编程和数据分析基础。建议增加更多不同领域的案例，帮助同学们更好地理解和应用数据驱动的可重复性研究方法，增加课程中的互动环节，如在线讨论、小组作业等，促进学员之间的交流和合作，提高学习效果。

2024******074

演示的时候慢一点，上课讲的案例用简单一点的例子，讲一点基础内容。