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意见汇总
收获
- 专业视野得到了极大的拓展，在后续的学习和工作中，将拥有更多、更有效的数据分析手段。
- 在完成作业期间，我对代码的运行环境有了基本的理解，学会了配置一个正确的环境，并利用各种插件实现各种功能，能对代码进行简单地解读，学会使用github创建个人网页并根据自己的需求对网页进行调整。
- 通过vscode、R语言、git的学习，也逐渐学习到如何将数据可视化。
- 掌握了如何利用数据分析技术优化教学设计与学习评估。
- 学习使用学习管理系统（LMS）、问卷调查和在线测试工具收集学习行为数据，并运用Python或R进行清洗与可视化。
意见
学习过程中遇到的困难：
- 一方面，学生与老师知识储备存在差距，老师眼中简单基础的步骤与插件，学生却需耗费大量精力摸索。
- 另一方面，课堂学习时，学生常跟不上节奏，原因包括：运行代码前环境配置、插件安装等准备工作不到位，导致节奏脱节；老师认为简单的操作，基础薄弱或未接触过相关内容的学生难以理解，不清楚操作目的。
建议
- 搭建共享文档，统计学生预习和学习中的错误点，以便老师和助教开展针对性指导。
- 整理 GitHub 上的提问，构建常见问题集，借助关键词编号分类，支持学生自主解决问题，并持续更新。
- 在课程讲义中嵌入视频讲解，帮助学生理解知识点，完成作业。
- 教学聚焦一两个软件，助力学生熟练掌握软件操作及数据处理技能。
- 讲解理论知识时，为基础薄弱学生铺垫基础知识，引入多领域实际案例，强化理解。
- 深化小组合作学习模式，培养学生团队协作与沟通能力。
- 安排助教为每位学生的课堂作业打分，并组织学生互评，综合评定成绩。
- 优化课堂考勤，适当增加点到环节，按考勤给予平时分。
- 将授课地点改为机房，便于老师和助教及时纠正学生的操作错误，同时减轻学生本地设备的存储压力。
- 调整小组布局，方便学生向助教请教问题。
- 合理规划课程时长，避免 4 节课连堂带来的疲劳感。
2024******065
从整体上来说，这门课程的学习体验是充实且富有收获的。在完整地经历了整套课程的学习过程之后，我感觉自己在相关领域有了显著的成长。尽管在课程结束时，我可能还无法像老师那样熟练地编写代码或者对各种函数的功能做到运用自如，但不可否认的是，我的专业视野得到了极大的拓展，而且在后续的学习和工作中，我也将拥有更多、更有效的数据分析手段，这无疑为我的职业发展增添了有力的助力。
这门课程最大的亮点无疑是老师精心编写的讲义。毫不夸张地说，干货满满。我们一致认为，能够彻底理解这份讲义的人，都是在该领域有着深厚造诣的“大佬”级人物，这也从侧面反映了讲义的高质量和高难度。
不过，正因如此，老师的专业层次相对较高，这在一定程度上也增加了我们学习的难度。在学习过程中，我们常常发现，一些对于老师来说很简单基础的步骤或者插件，我们需要花费大量的时间和精力去摸索、去实践。因此，为了帮助我们更高效地掌握课程内容，我有一个小小的建议：希望老师能够考虑建立一个共享文档，用于统计我们在预习和学习过程中遇到的各种错误点。这样，老师和助教就能够根据这些汇总的错误信息，更加精准地定位我们的问题所在，从而提供更具针对性的指导和帮助，进一步提升教学效果。
2024******066
作为一个此前没有系统学习过R以及python等语言的学生，这门课程无疑是为我打开了新世界的大门。以前觉得深不可测的代码、不明觉厉的编程，在学习完这门课程后都变得不再那么神秘，在完成了几次作业后，也窥得这“虚拟”的代码世界的天宫一角。在完成作业期间，我对代码的运行环境有了基本的理解，学会了配置一个正确的环境，并利用各种插件实现各种功能，能对代码进行简单地解读，学会使用github创建个人网页并根据自己的需求对网页进行调整。
课程内容与我们的实际科研与学习生活密切相关，这使得课堂不仅完成了知识的传播，更成为了切实的实践场所，避免了理论与实际的脱节。我觉得一些知识在我们学习完成之后会随着时间推移逐渐淡化出我们的脑海是一件非常扫兴的事，但我想这节课上完之后的结果只会是很大程度上拓展了我的学习生活以及工作方式，为我提供了更多的可能性和实现途径，因为我们真的可以在方方面面用到这些内容。
高老师讲课很好，详细实操了完成一个工程项目需要的操作，这跟着在网上自己学很不一样，更有实时更进的感觉。加上老师的讲义编写的非常棒，步骤很全，内容衔接上做的很好，我自己在用PS的时候也做过类似的笔记（主要是给自己看），老师的这份讲义也给了我启发。
关于上课的时候遇到的一些问题，有时候会跟不上，这个我自己总结是两方面的原因，一是一些需要的条件没有配置好，导致慢慢地跟课堂节奏脱节，例如在运行代码时需要将环境配置好，把必要的插件安装好，这点可以提前准备，二是老师觉得很简单的步骤或者操作可能在我们没有接触过或者基础薄弱的同学看来有些不能理解，不明白这一步的目的是干啥。
再就是一些个人的建议，希望能对老师加强课堂建设有帮助：可以整理同学们在github中的提问，做成一个常见问题集，通过关键词结合对这些问题进行编号或者划分，让这个问题集不断更新并让同学们相互解决，后来的同学如果遇到类似问题可以自行解决，或者加入新的问题。
2024******078
高老师您好，我学习数据驱动这门课收获良多，我学会了如何用R studio运行代码并以PDF导出，下载各种插件运行程序，制作个人网页，也能够对各种代码进行简单解读。
下面我想对这门课提出几点建议:
第一，建议您整体教学时只讲述一两个软件，这样您在教学时不会有较大压力，学生学习起来也不会有较大困难，最终能够让学生熟练掌握该软件的使用，并掌握在该软件处理自己数据的能力；
第二，我认为您分配的助教管理到的每个小组，可能并没有让每个学生完全掌握操作的能力。我认为您在下次教学时尽量让助教给每个学生的学习成果（课堂作业）打出成绩，也应让学生之间进行互评，这样能够综合评定学生的成绩；
第三，课堂的二维码不到场的同学也可以扫，建议您适当增加点到，可以一次点十几个同学，给予平时分。
第四，如果条件允许，我认为教室改为机房较为合适，这样您和助教可以及时查看每个学生的操作页面并适当进行纠正，避免学生的错误操作，一错再错。
第五，普通学生理解课程讲义有较大困难，如果下次您能够在讲义上增加视频讲解，学生就能够更好的理解讲义上的知识点，更好地完成课程作业。
这次课程匆匆开始又匆匆结束，我觉得还有很多东西并未真正理解，今后如果使用到您教学的软件，我会更加认真的学习，争取能够达到较高水平。
2024******072
在《数据驱动的可重复性研究》这门研究生课程中，我收获颇丰。理论知识层面，了解了数据驱动研究的基本概念以及其在我们专业领域的应用前景。实操方面，重点掌握了两个R包的训练、两个人工智能的演示等实践操作。通过实际案例和项目，学会运用特定的编程语言和工具对数据进行处理，将理论知识转化为实际操作能力。课程内容丰富且实用，紧密结合当前数据驱动研究的前沿趋势，涵盖了从基础理论到高级应用的多个层次，为我们构建了较为完整的知识体系。 老师采用理论讲解与实践操作相结合的教学方法，通过案例分析和小组讨论等形式，引导学生积极参与课堂互动，有助于学生更好地理解和掌握课程内容。高老师具备扎实的专业知识和丰富的教学经验，讲解清晰易懂，能够耐心解答学生的问题。在实践指导中，高老师能够及时发现学生的问题并给予针对性的建议，对我们的学习起到了很好的促进作用。
建议：部分理论知识讲解较为深入，对于基础薄弱的同学可能存在一定的理解难度，建议在讲解时适当增加一些基础知识的铺垫。增加案例分析：可以引入更多不同领域的实际案例，拓宽学生的视野，加深对数据驱动研究在实际应用中的理解。加强小组合作：进一步强化小组合作学习的模式，鼓励学生之间的交流与合作，培养学生的团队协作能力和沟通能力。
通过这门课程的学习，我不仅掌握了数据驱动研究的相关知识和技能，也对未来的研究方向有了更清晰的认识。相信在老师的指导和课程的不断完善下，这门课程将为更多学生的学术研究和职业发展提供有力的支持。
2024******122
在这门课程的学习过程中，对于初学者而言是充满好奇且艰难的。但跟随老师的一步一步讲解学习，也逐渐掌握了一些方法，虽然不能很顺利的去写代码或运用各种软件应用，但也学到了很多，通过vscode、R语言、git的学习，也逐渐学习到如何将数据可视化、学会了如何配置环境、如何创建自己的个人网页、如何利用各种插件，且对于课程中学到的知识可以应用到以后的研究生工作中，也能很大的提高工作效率。
老师的课程讲解也十分细致、课程讲义丰富！关于课程建议，因为大部分都为初步接触的同学，基础薄弱，建议高老师可以从基础理论知识讲起，课程进度慢一点，以一种软件为主，通过具体的例子的操作，能够让大家听懂且掌握；其次希望老师可以提供更多的学习资源，以视频或者其他方式帮助大家更好地理解课程中的知识，对于大家遇到的问题可以及时反馈给助教并集中解决。
总体来说，在这门课程学习中还是收获满满的，对于日后的学习也有很大的帮助，也相信这门课程能给大家带来新的学习体验!
2024******048
学完“数据驱动的可重复性研究”这门课，收获良多。以前从未了解过如此多的数据处理软件，在上完这门课程后，甚至知道了如何运行代码，知道了如何生成一个特色的人工智能软件，知道了如何制作自己的简历网页。这些对于以前的我，觉得非常高深莫测的东西，变得不再遥不可及，打开了新世界的大门。在上完这门课程后，虽然还是不喜欢和电脑、数据有关的东西，但感受到了高老师想上好这门课的真诚，以及想上好这门课的决心。
就是学的过程中感觉有些地方还能改进。首先是指定小组助教，平常小组坐得非常分散，可能离助教太远。但好在助教们都很好，逮到哪个可以问哪个。其次，课程最好可以上到机房去，下载太多东西电脑感觉要爆了，特别是如果下载的东西以后不一定用得上。最后是课程时间的安排，4节课有点太长了。
2024******023
本学期修读高老师讲授的《数据驱动的可重复性研究》课程，作为一名此前缺乏编程基础的学生，我系统性地学习了数据分析工具的核心逻辑，并对科学研究中的可重复性理念建立了深刻认知。课程内容设计精良、教学方法科学，兼具技术深度与学术视野，对我的学术思维与研究能力提升帮助显著。
课程结构体现出清晰的递进性。针对零基础学生，教师从R与Python的基础语法切入，通过理论讲解与上机实践并行的模式，逐步过渡到数据处理、可视化及基础建模等核心技能。教学案例覆盖多学科领域的公开数据集，强调从具体问题中抽象出分析方法论的通用逻辑。例如，在数据清洗环节，教师不仅演示代码操作，更通过解析数据缺失、格式错误等常见问题，引导我们理解“干净数据”对研究结论可信度的影响。这种“工具应用与科学思维并重”的教学策略，有效避免了单纯的技术灌输。
课程始终贯穿“可重复性研究”的核心目标。教师通过对比传统研究与可重复性研究的差异，结合期刊的规范化案例，系统阐释了研究透明度的重要性。在实践项目中，我们被要求使用R Markdown等工具生成包含完整代码、数据与解释的分析报告，同时初步接触Git等版本控制工具。这些训练不仅强化了技术能力，更让我体会到：可重复性并非额外的学术负担，而是通过规范化流程提升研究质量、建立学术公信力的必要路径。教学实施充分兼顾学生差异。教师对编程基础薄弱的学生给予充分关注：理论课上以通俗类比解释复杂概念（如将数据框类比为结构化表格），实践环节提供分步骤的代码模板，课后更通过在线平台及时答疑。课程评价体系也注重过程性考核，阶段性作业使技术难点得以分散消化。
2024******062
在高老师的课上，我收获颇丰。通过数据驱动课程的学习，我掌握了如何利用数据分析技术优化教学设计与学习评估。学习使用学习管理系统（LMS）、问卷调查和在线测试工具收集学习行为数据，并运用Python或R进行清洗与可视化。 学会了设计个人网站。课程提升了我的数据素养，使我能够以实证方式优化教学，实现精准教育干预。
2024******029
在数字化浪潮席卷各行业的当下，掌握数据驱动可重复性分析技能已成为数据工作者的必备素养。通过系统学习这门课程，我在数据处理、分析流程标准化以及结果验证等方面收获颇丰。
课程伊始，深入浅出地讲解了数据驱动可重复性分析的基本概念与重要性，让我认识到在数据量呈指数级增长的时代，可重复性不仅是确保分析结果可靠性、可信度的关键，更是推动数据科学从经验走向科学的基石。随着课程推进，对数据预处理、探索性分析、模型构建与验证等核心环节的细致剖析，结合实际案例，使抽象理论变得直观易懂，我逐步构建起完整的知识体系。
在实践操作上，课程安排的编程练习与项目实战，让我亲身体验了可重复性分析的全流程。从数据清洗、缺失值处理，到运用统计方法、机器学习算法进行深入分析，再到通过代码模板、文档规范确保流程可复制，我不仅提升了编程与分析能力，还养成了严谨规范的工作习惯。尤其是小组作业与讨论环节，与同学们交流不同见解、分享实用技巧，拓宽了思路，也加深了对知识的理解与应用。