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意见汇总

意见

  • 课程实用性虽强，但实操指导不够精细，课堂互动较少，未能充分激发学生提问积极性，导致学生难以通过实践加深对理论知识的理解。
  • 部分代码示例未注释，增加学生自学难度；
  • 缺少针对不同学科背景、编程基础学生的分层指导与学习资源。
  • 课程整体难度较大，对编程零基础学生不友好，部分基础概念引入仓促；
  • 课程节奏前松后紧，期末学生压力较大。缺乏清晰的评估标准，学生难以准确把握最终项目的具体要求；
  • 实操过程中，教师无法及时为学生提供针对性反馈与解决方案，影响实践效果。

建议

  • 课程开篇设置基础概念导入模块，借助生动实例讲解核心概念；
  • 开发课程知识图谱，帮助学生搭建体系化知识框架。
  • 提供在线讲义、视频、互动教程等课程材料，录制关键操作短视频，方便学生课后复习；
  • 建立常见问题（FAQ）和错误解决方案库，助力学生自主学习。
  • 提供推荐阅读、在线工具和软件教程等额外学习资源；
  • 针对编程基础薄弱的学生，提供补习资源。

2024******140

课程意见

  1. 理论内容与实践操作的平衡：
    • 学生可能希望课程中有更多的实践操作，以便更好地理解理论知识。
  2. 课程材料的可访问性：
    • 学生可能需要更易于访问的课程材料，如在线阅读材料或视频讲座。
  3. 互动性和参与度：
    • 学生可能希望课程中有更多的互动环节，如讨论会、小组项目等。
  4. 课程难度和进度：
    • 学生可能觉得课程内容太难或太容易，或者课程进度太快或太慢。
  5. 评估和反馈：
    • 学生可能希望有更清晰的评估标准和更及时的反馈。
  6. 课程资源和工具：
    • 学生可能需要更多的资源和工具来完成课程项目，如软件、数据库访问等。
  7. 教师的指导和支持：
    • 学生可能希望教师提供更多的指导和支持，特别是在项目和研究工作中。

改进措施

  1. 增加实践环节：
    • 在课程中加入更多的实验室工作、案例研究和项目，以增强学生的实践技能。
  2. 优化课程材料：
    • 提供在线课程材料，如讲义、视频和互动教程，以提高材料的可访问性和易用性。
  3. 提高互动性：
    • 引入在线讨论板、实时问答环节和小组项目，以提高学生的参与度和互动性。
  4. 调整课程难度和进度：
    • 根据学生的反馈调整课程内容的难度和进度，确保课程对大多数学生来说是可管理的。
  5. 明确评估标准：
    • 提供清晰的评估标准和评分细则，让学生了解如何准备和评估他们的工作。
  6. 提供额外资源：
    • 提供额外的学习资源，如推荐阅读、在线工具和软件教程，以支持学生的学习。
  7. 增强教师支持：
    • 提供更多的教师办公时间、在线问答和项目指导，以帮助学生克服学习中的困难。
  8. 定期收集反馈：
    • 定期通过调查问卷、讨论会等方式收集学生和教师的反馈，并根据反馈进行课程改进。
  9. 跨学科合作：
    • 鼓励与其他学科的教师合作，提供跨学科的视角和方法，以丰富课程内容。
  10. 鼓励创新和研究：
    • 鼓励学生进行创新思维和独立研究，提供研究项目和创新竞赛的机会。

2024******096

课程意见

  1. 最终项目展示要求完整的文档和代码，模拟真实科研流程。
  2. 课程内容紧密结合数据科学前沿，实用性强。

课程改进建议

  1. 录制关键操作（如Git冲突解决）的短视频供课后复习。
  2. 在课程初期增加编程基础摸底测试并提供补习资源。

2024******099

课程意见

  1. 难度有点大。
  2. 课堂互动较少，学生提问积极性未被充分激发。
  3. 课程节奏前松后紧，期末压力较大。

课程改进建议

  1. 可以适当增加课程随堂检测。
  2. 增设“可重复性研究”主题的辩论赛或论文竞赛。
  3. 在课程网站添加常见问题（FAQ）和错误解决方案库。

2024******087

课程意见

  1. 部分代码示例未注释，自学时理解困难。
  2. 对编程零基础同学不太友好，很难上手。
  3. 缺少针对不同学科背景学生的分层指导。

课程改进建议

  1. 优化课程节奏，避免期末作业堆积。
  2. 先对同学们的计算机水平进行摸底，调整课程难度。
  3. 开发课程知识图谱，帮助学生建立体系化认知。
  4. 适当增加小组共同协作作业，提高同学参与度。

2024******091

课程意见

  1. 步骤简洁，对于零基础的同学来说，不容易上手。
  2. 对软件的理解不到位，根本懂如何操作
  3. 整体课程内容具有一定的深度，但部分基础概念引入较为仓促，对于没有相关背景知识的学生来说，入门存在一定困难。例如，在讲解一些复杂的数据模型时，直接跳到公式推导，缺少对模型原理通俗易懂的铺垫。
  4. 实践指导不够精细，教师在学生实操过程中，不能及时为每个小组遇到的具体问题提供针对性解决方案，部分学生实践效果不佳

课程改进建议

  1. 在课程开篇设置专门的基础概念导入模块，用生动形象的实例、类比等方式讲解核心概念，帮助学生夯实基础。如用日常生活中的数据统计现象解释数据模型基本原理 。
  2. 增加实践课程时长，调整理论与实践课时比例至 1:1 左右，保证学生有充足时间将理论知识付诸实践。
  3. 为实践课程配备更多助教，助教深入各小组指导，实时解决学生遇到的问题，提高实践质量。
  4. 降低书面考试权重，提高实践项目、课程报告、课堂展示等考核形式的占比，全面考查学生能力。

2024******129

课程建议

  1. 结合讲授法、案例分析法、小组讨论法等多种教学方法，激发学生的学习兴趣和主动性。例如，通过讲授法传授理论知识，案例分析法引导学生思考和应用，小组讨论法促进学生之间的交流和合作
  2. 安排充足的实践环节，让学生亲自动手进行数据收集、整理、分析和结果解释，提高其实际操作能力和解决问题的能力
  3. 鼓励学生自主探索数据驱动的重复性研究领域的新知识、新技术和新方法，培养其自主学习和终身学习的能力

课程改进建议

  1. 通过问卷调查、访谈、焦点小组等方式，定期收集学生对课程的意见和建议，了解课程的实施效果和存在的问题
  2. 根据收集到的反馈信息，结合教育理论和实践的发展，对课程进行持续的优化和改进，不断提升课程质量和教学效果
  3. 加强对学生学习过程的评估，及时发现学生在学习过程中存在的问题，并给予针对性的指导和反馈，促进学生的持续进步