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意见汇总

收获

• 课程注重培养学生实操能力，通过教授 R、VSCode 等工具的使用，提升学生编程与数据分析水平，服务于科研数据管理与分析。
• 学生借此掌握 GitHub、R 语言等多项基本技能，并在网站搭建等实操项目中，将理论用于实践，体悟团队合作的重要性。​
• 此外，丰富的案例分析与实战演练，锻炼了学生的问题解决能力与创新思维。
• 学生还学会 RMarkdown 编写、个人主页制作、API 申请等技能，收获诸多实用工具，为未来科研提供更多选择。

意见

• 课程对零基础学生不够友好，编程知识讲解抽象，难以建立知识与科研需求的联系。
• 大量复杂理论和实操内容，加上较快的课程进度，学生一旦跟不上就难以继续学习。
• ​课堂学生众多，代码运行问题频发，教师难以快速响应并解决每个学生的问题。
• 软件安装与环境配置缺乏详细指导文档，致使学生将大量时间消耗在工具调试上，影响核心知识的学习。
• 大教室授课，学生人数多，课堂互动有限，且四节课连堂，学生容易产生疲惫感，降低学习效率。​作业难度较低，形式单一，难以全面锻炼学生能力，且反馈不够及时，无法有效帮助学生改进学习。

### 建议

• 为软件安装、环境配置提供带图文的详细步骤教程，帮助零基础学生顺利上手。
• ​在课程讲义中增加详细代码，并解释其功能作用；
• 分解复杂代码示例，分步讲解。
• ​结合视频教程、在线文档等多元资源，方便学生沟通学习。
• 精简课程内容，聚焦一门编程语言，进行精细化教学，帮助学生扎实掌握软件用法。
• ​在算法讲解中引入前沿算法在可重复性研究中的应用案例；
• 强化人工智能模型评估指标与可重复性的关联分析；
• 开展语言开发不同语言对比实操。让助教提前学习课程内容，建立包含助教和学生的大群，方便交流指导。​
• 将每个小组分配对应助教，便于课后联系答疑。
• ​在基础知识入门阶段，安排学生现场实操，加深理解。
• ​优化课程，增加互动环节，开展小班辅导，解决大教室互动难题。

2024******043

这门课程内容丰富，涵盖了从基础数据分析到高级机器学习技术，如R语言、神经网络和GitHub协作等。课程设计注重理论与实践结合，通过课堂演示和实战项目帮助学生深入理解并应用所学知识。同时，课程关注技术趋势，包括大模型API调用等前沿主题，有助于学生掌握现代数据分析技能。建议能够拉长学习时间，增加互动，更加丰富课程提供的资源和操作机会，以获得最佳学习效果。建议增加课程互动和小组讨论，小组作业能容可以更加丰富一下，作业任务更加多元，并且结合专业知识进行个性化的作业设计，充分发挥学生的主观能动性，但是课堂欸容有些难理解，希望能够多给些时间消化和实际应用。并且，每个人的电脑设备不一样，对于软件的下载应用存在差异，实际操作对电脑性能有要求，特别是课程时间较长，实际应用时，大家的电脑电量等可能不耐用，希望能够有专门的机房或者增设充电插口等。

2024******053

我认为本课程对于那些没有编程基础的同学来说是比较困难的，并且课程的学生很多，在代码运行过程中会出现各种各样的问题，老师无法很快的一一解答。有时候助教也无法解决此问题。因此，我建议每次课程之前应当让助教提前学习课程的内容，以便能够更好地教会其他同学。并且可以建一个大群，包含有助教和助教名下的学生。

此外，该课程学习的内容很多，并且比较杂乱，学的比较粗糙，无法完全掌握软件的用法。我认为以后的课程可以只学习一门语言，讲的比较精细一点儿。

2024******016

我认为本课程注重实践与理论结合，通过课堂教授和课下作业的方式，可以更好的掌握知识。但是，对于没有基础的学生来说，这堂课掌握起来就很困难，比如说我，就是学起来很吃力，但是，这堂课对我以后的实验数据分析提供了挺大的启发。

2024******006

这门课在计算机算法、人工智能与语言开发方面亮点突出。在计算机算法层面，课程深入剖析了如何利用算法确保数据处理的准确性与可重复性，为后续研究筑牢根基，助力我理解算法在整个研究流程中的核心作用。于人工智能领域，详细阐述了模型训练数据的可重复性要点，这对深入掌握人工智能技术意义重大。在语言开发上，课程通过实例展示不同编程语言在数据处理中的运用，让我明白语言工具在实现可重复性研究里的多样性。然而，课程可进一步优化。比如在算法讲解时，增加前沿算法在可重复性研究中的应用案例；人工智能部分，强化模型评估指标与可重复性的关联分析；语言开发方面，开展不同语言对比实操，加深理解。如此能更好提升我们在这些关键领域的实践能力。

2024******038

我认为本课程教会我们使用R和vscode等工具来提高学生的编程和数据分析能力，有助于我们在科研过程中的数据管理和分析，但是对于初学的我们而言，存在一定的难度，需要时间和耐心，我的建议是可以录制基础操作的视频教程，对常见问题进行解答等方式来帮助我们理解概念，寻循渐进处理数据。

2024******089

我认为这节课涉及到的代码逻辑相当复杂，对于零基础的同学而言，难度较大，难以理解。课程内容有很多复杂的理论知识和实践操作，实际应用过程中步骤繁多，课程进度较快，有一处没跟上就难以继续。 另外，我认为在后续课程讲义中，可以增加些详细的代码，解释其功能和作用；除了课堂讲解，还可以结合视频教程、在线文档等，让同学们能够及时沟通学习；将复杂的代码示例分解成小部分，逐步讲解每一部分的功能和实现方式，让学生能够跟上节奏。在这一个多月的时间里，也是跟随老师学习到了如何使用R、处理数据等，以前看不到的各种代码，现在也是可以看明白了一些。

2024******032

这门课程为我打开了一扇通往数字世界的大门，虽然对我来说些许困难。但是课程内容丰富，结构合理，通过深入浅出的方式，让我掌握了一些基本技能，如使用GitHub、VSCode、以及R语言的应用。特别是在网站搭建部分，通过实际操作项目，我不仅学会如何将理论知识应用于实践，还深刻体会到团队合作的重要性。课程中的案例分析和实战演练，极大地提升我的问题解决能力和创新思维。老师认真负责，课堂互动性强，总能及时解答疑惑，给予了我很大的帮助。总体来说这门课非常实用且富有挑战性，它不仅可以增强专业技能，也可以激发对数据科学领域的浓厚兴趣，有着很强的的指导意义。不过确实对0基础的我确实有一点难度，多次借住ai答疑才能解决一些基础但确实是我没遇到过的困难。这门课程作为一门实用性很强的课程，如果可以外加一点网课介绍基础操作，再辅以线下实操，可能会让我这种小白更容易上手吃的更透。

2024******019

这门课程为我们提供了极具实践价值的学习内容，向我们展示了R语言、VS Code等工具的实战应用。

然而，作为零基础学习者，课程初期面临很大挑战。软件安装与环境配置（如R包依赖处理、VS Code插件调试）缺乏详细的指导文档，导致大量时间耗费在工具调试而非核心内容学习上。此外，课程对编程概念的讲解相对抽象，初学者难以快速建立工具应用与科研需求之间的关联性。若能增加基础操作的分阶段教学（例如提供常见报错解决方案手册），或通过梯度式案例（从单一功能演示到综合项目实战）逐步引导，将更有利于我们新手跨越入门门槛。

总体而言，课程内容设计贴合科研实际需求，但在教学适普性上仍有优化空间。

2024******039

这学期的数据分析课程让我收获不少，但也有些地方可以改进。课程内容丰富，涵盖R语言、git和VScode等工具，但难度较大。大教室上课，同学多、互动少，连续四节课容易让人疲惫。作业能巩固知识，但难度较低且缺乏多样性，反馈也不够及时。建议优化课程内容，增加互动环节和小班辅导，缓解大教室互动难题。作业方面，老师教的有时不符合自己的配置，需要详细点的教程，同时，及时反馈和个性化指导也非常重要，能帮助我们更好地掌握知识。

2024******015

这门课的内容很丰富，通过这个课程我也收获了很多，包括GitHub的使用、复现别人的开源代码、了解了Rmarkdown并能简单地编写一些rmd文件、制作个人主页和学会申请api来更便捷地使用ai来辅助自己阅读文献等，了解到了很多工具，在未来的科研路上能够多一些选择。但是这门课的人数多，老师也没办法解决每个人的问题，之后希望可以将每个组分配到对应的助教，这样的话课下联系答疑可能会方便一些会有具体的对象；二是对于没有基础的人来说，安装各种环境和工具时可能也会遇到一些问题，一些课上跟着演示的部分也有可能会太快没跟上，如果会有带图文的步骤教程的话会好一些；此外，在前面的基础知识入门那块，如果能够让同学们现场跟着动一动手而不是光听会更好。