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意见汇总
收获
- 通过本课程学习，收获颇丰。
- 在工具技能上，掌握了 GitHub、VSCode 在数据分析中的应用，学会运用 R、Python 等软件开展数据处理、分析及可视化工作。
- 成功完成软件下载与环境配置，实现手搓神经网络复现、个人网站搭建。
- 同时，借助 R Markdown、VSCode 达成 “分析 - 报告” 一体化输出。
- 在研究理念上，对数据可重复性研究理解更为深刻，从 “结果优先” 转变为 “过程可溯”，养成代码注释、Git 版本控制的良好习惯，提升了研究可信度。
- 这些知识与技能的积累，不仅激发了对计算机语言的探索兴趣，还为未来两年的学习及实际操作筑牢了基础，有助于解决后续数据处理与分析过程中遇到的各类问题。
意见
- 数据驱动与处理课程对学生编程基础要求较高，零基础学生入门困难。
- 在课程起始的环境搭建阶段，学生遭遇无法复现的步骤，耗费大量精力仍未解决，进而产生挫折感。
- 课程初期，R 语言、Python 等多种编程语言及 RStudio、Visual Studio Code 等多款工具同时涌入，学生难以招架，畏难情绪滋生。
- 由于学习内容繁杂，学生精力分散，在学习不同工具时，易出现抵触心理。
- 课堂学习过程中，零基础学生一旦走神，就难以跟上教学节奏，对部分操作步骤理解困难。
- 在软件安装环节，即便参照教程操作，仍会出现步骤不一致的问题，进一步增加学习难度。
建议
- 前几节课详细介绍软件用途及使用方法，课堂上多进行实操演示，放慢操作与讲解语速，引导学生运行代码，帮助学生消化吸收知识。
- 分小组学习，安排有相关软件使用经验的学生担任组长，辅助小组成员学习，确保每位学生掌握教学内容。
- 引导学生预习，课堂上一步步带领学生入门，让学生亲手跑通简单代码，获得即时成果反馈，激发学习热情。
- 针对初学者增设图形化工具入门模块，降低编码门槛；
- 课程初期聚焦一款软件深入教学，帮助学生触类旁通。放慢课程进度，适当降低课程难度，照顾无相关经验的学生。
- 侧重数据处理与分析教学，补充非理工科案例与真实数据集复现训练，拓宽学生应用视野，强化全流程能力。
- 课后将实战操作细化，把操作中出现的问题及解决方法整理到讲义中，并设计变式训练。
- 安排课程在机房进行，避免学生因本地电脑安装过多软件导致卡机，影响学习效果。
2024******044
课程评价
数据可重复性研究课程教学效果良好。通过学习，我掌握了 Git 和 VSCode 在数据分析中的应用，对数据可重复性研究有了更深刻的理解。课程内容丰富，理论与实践结合紧密，教师讲解清晰，能够引导学生逐步掌握相关技能。
建议
零基础入门较难，希望可以在前几节课了解软件的的用途和如何使用，循序渐进去掌握每个软件，老师可以多演示一下操作步骤，解答学生的疑惑。
2024******046
课程评价
数据驱动与处理这门课程需要学生对编程代码等有一定的基础，老师以为我们本科都有接触，所以一上来就一定的难度有关python，gthub，Rstudio，VS code等，特别是我，电脑小白，听的是天花乱坠，只好下功夫去找相关视频学习，虚心的一遍遍请教老师和助教，才得以完成该课程的基础运行。
提出建议
老师可以多实践操作，像之前上课实操一样，语速再放慢一点，一步一步教我们如何运行跑一段代码，再让我们消化吸收每节课的含义，而不是只是为了完成一份作业，拿到该学分，才导致很多人都抄袭同一份作业。
2024******033
课程评价
数据可重复性研究课程设置在研一下学期非常及时且具有实效。研一上学期，我们从初入校园的新手，经过一个学期的学习与锻炼成为了对研究生三年的学习任务有了初步认知的入门弟子。而这门课程，能帮助我们解决在未来两年学习中，使用 R、Python、GitHub、Rstudio、VS code 等软件进行数据处理、分析以及可视化呈现等多方面可能遇到的问题 。当下对这些知识和技能的学习，为日后的实际操作打下了坚实基础，极大地方便了未来实践。
提出建议
深知此门课程开展不易，教学展示体系上也很难落实到让每一个学生都基本入门数据可重复性实战演练成功，但我个人认为可从以下几点做出改变，让下学期研习的学生能更快速的掌握这门课程
- （1）不易入门弟子尚且还不能灵活融会贯通使用上述众多高深软件，建议老师放慢课程进度
- （2）分小组学习，建议分组时，组长为使用过R、Python、GitHub、Rstudio、VS code 等软件的学生，确保这些学生掌握本节课教学内容，在上课时分配下去辅助本族其他学生习得。
- （3）由于研一各位学生自己的导师仍有派活，学生自身压力负担并不小在课后自学去提交作业耗时太长没人教学，建议老师课堂实操演练，让下面的大多数学生能够一步步跟着老师来操作，作业能在课堂上完成。
2024******047
课程评价
本课程构建Quarto-Markdown标准化文档框架，完成Python环境配置（成功率100%）、神经网络复现（CIFAR-10准确率82.3%）及GitHub自动化部署，代码与实验数据开源可验，实证开发即研究方法论的科学性与可扩展性。课程从 quarto、markdown 等工具讲起，在老师指导下，我完成软件下载、环境配置等操作，实现手搓神经网络复现和个人网站搭建，感受到计算机语言魅力，认识了 GitHub，激发了探索兴趣。
改进建议
课程虽然实用，但是对于新手小白来说，难度还是很大，建议课下将实战操作细化以及补充操作过程中出现的问题，保存在讲义当中，以便出现问题知道自己错在哪一步了，最后再加以变式训练，相信训练的更加得当。
学习体会
从零开始搭建个人网站的过程很有成就感；通过跑代码，学习到了一些基本的知识。
2024******028
课程评价
课程聚焦数据可重复性核心问题（如实验设计标准化、代码共享、文档规范），结合R/Python工具实操，适合科研与工业场景需求；对复杂场景的可重复性方法讨论较浅；以R语言为核心的自动化报告生成（如RMarkdown），展示了代码、数据、文档一体化的可重复性实践，适用于生物、医学、社会科学等多领域；可增加细分领域专题，如农业土壤数据建模。
改进建议
针对初学者增设图形化工具入门模块，降低编码门槛；高阶课程则聚焦API接口开发、持续集成等工业化标准；补充非理工科案例，拓宽学生应用视野； 补充真实数据集复现训练（如CodeOcean平台案例），强化从数据清洗到结果验证的全流程能力。
学习心得
从“结果优先”转向“过程可溯”，养成代码注释、版本控制（如Git）的习惯，显著提升研究可信度；掌握R Markdown、VS code等工具，实现“分析-报告”一体化输出，减少人为操作误差。
2024******025
课程评价
本课程老师认真负责，不仅教授我们如何应用R，Python语言还有Github来进行分析制作网站，而且还让我们进行个人网站的建立以及如何利用人工智能进行协作，收获很多，我觉得最重要的是我可以利用R语言和人工智能来进行今后的实验数据分析，做出来的图也是很好看，非常实用，感谢老师的辛苦付出！
改进建议
课程可以多偏向于数据处理，如何让学生学会用不同的软件和语言来进行数据分析以供学生挑选，因为这种人工智能最后落实到学生今后的应用方面还是数据分析，所以课程的侧重肯定还是这方面，当然，这门课的数据分析我也学到了很多，感谢老师。
2024******017
课程评价
在几次课程实践作业，总体上对RStudio、visual Studio Code、Git等有了一定的使用经验，也能独自完成老师布置的作业，虽然过程比较艰辛。对于一个初学小白来说，此课程开拓了我的视野，激发了兴趣，也提升了一定的编程水平和自学能力。
提出建议
对于一个零基础的我而言，编程属于比较难的事情。以下是我学习过程中遇到的问题以及一些建议。
- （1）在最开始进行环境搭建时，遇到一个无法复现的步骤，去寻找解决办法，耗费了大量的精力，最终还是没能攻克，致使产生一种挫折感，建议：老师让同学们预习后，一步步引导大家入门，让同学们亲手把最简单的代码跑起来，看到即时的成果反馈，会极大地激发同学们的学习热情；
- （2）我刚开始接触编程相关知识，一下子就碰到了 R 语言、Python、RStudio、Visual Studio Code、Git 这些内容，有些应接不暇。对每一个都不太了解，要学的东西太多，难免会产生畏难情绪。就拿工具来说，我才刚摸索清楚RStudio的基本用法，马上又得转过头去学习Visual Studio Code，感觉学习精力有点分散，产生抵触心理。我琢磨着，能不能先挑其中一个软件深入学习，把它吃透，说不定触类旁通，另外几个软件使用起来也能顺手许多。毕竟它们也有相通之处，精通一个，其余几个上手就快了。
2024******022
课程评价
数据驱动的可重复性研究课程内容丰富，学习使用R、Python、GitHub、Rstudio、VS code等软件进行数据分析处理、可视化，作为小白经过本学期的课程学习之后对其有了认识和了解，但是此课程的学习对于学生小白来说较难掌握。
提出建议
该课程的开设对于学生小白难度较大，建议老师课堂理论讲解稍慢一些，内容再细化一些，实践时带着学生同步操作训练。
2024******034
课程评价
该课程具有很强的实用性，对于研究生的学习有着巨大的帮助。任课老师细心负责，有一定的演示操作步骤。
提出建议
- 建议该课程在机房操作，许多学生的电脑安装过多软件容易卡机。
- 该课程对于没有相关经验的同学来说难度较大，建议适当降低难度。
- 希望老师操作演示时适当降低速度，使同学们更好的跟上脚步。
2024******037
课程评价
通过数据驱动课程，我认识了Git、R语言、quarto等软件网站的基本流程和方法，但对于零基础的我来说，还是有点太难了，有些时候开下小差，就不知道老师讲到哪里了，对于有些步骤还是不明白，对于安装有些软件，尽管按照步骤安装，却还是在有些步骤跟教程不一样。总的来说，这门课程让我学到很多，受益匪浅。
建议
零基础入门较难，希望可以小班教学，逐步引导学生学习，在加上课后练习，相信能让学生更快的掌握这门课。