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总体评价
同学们普遍认为这门课程内容丰富且实用，涵盖了数据管理、分析流程、可重复性工具以及研究伦理等多个方面，对科研和学习有很大帮助。课程通过实际案例和动手实践，增强了同学们的数据处理和报告撰写能力，尤其是在使用版本控制工具和自动化流程方面受益匪浅。然而，课程难度较高，对于基础薄弱的同学来说有一定挑战。
感受
- 同学们通过课程学习，接触到了许多以前未涉及的知识，如R语言、Python、Git、GitHub等，对这些工具和方法有了初步的了解，并知道如何将它们运用到自己的研究和生活中。
- 课程帮助同学们逐步建立起对编程环境的认知框架，初步掌握了相关基本操作和使用方法，同时领会到授课内容与未来科研工作之间的内在联系。
- 对于一些基础薄弱的同学来说，虽然学习过程较为艰难，但在老师的悉心指导下，他们也逐渐掌握了基础知识，感受到了数据驱动研究的魅力。
意见
- 课程难度：课程内容较为前沿且难度较高，对于没有编程基础的同学来说有一定挑战。部分同学建议课程可以适当降低入门难度，增加更多基础内容的讲解。
- 课程进度：课程进度较快，部分工具和概念的讲解不够深入，对于基础薄弱的同学可能有些吃力。
- 教学内容：建议课程可以调整节奏，先集中夯实基础操作再推进项目，或者提供现成的项目模板减少配置时间。
- 教学资源：建议增加更多基础操作的演示和练习时间，并提供更详细的参考资料，以便学生更好地消化内容。
建议
- 增加衔接课程：建议增加一些衔接课程，从简单入手，逐步深入，帮助基础薄弱的同学更好地过渡到课程内容。
- 分学期教学：建议将课程分成两学期，第一学期专注于基础工具的使用，第二学期逐步引入更高级的内容，拓展工具应用的广度和深度。
- 优化教学节奏：建议调整课程节奏，先集中夯实基础操作再推进项目，或者提供现成的项目模板减少配置时间。
- 明确助教职责：建议明确助教具体负责的小组，以便学生在遇到问题时能够及时联系到助教，提高解决问题的效率。
- 增加基础知识铺垫：建议在教学过程中适当增加零基础学生的基础知识铺垫和个别辅导。
2024******080
初次接触编程课程时，由于缺乏相关基础，感受到一定的学习挑战。但经过这段时间的学习，已逐步建立起对编程环境的认知框架。通过系统的课堂学习，初步掌握了相关基本操作和使用方法，同时逐步领会到授课内容与未来科研工作之间的内在联系。若能扎实掌握这些编程基础，相信能为后续学术研究提供有力的帮助。
2024******115
这门课程内容丰富，主要是在科研上能帮助我们完成数据分析、制图等各种操作，对学习和科学研究非常有帮助，但整体上来说难度相对较高，对于初学者只能做到依葫芦画瓢，无法很快上手化为己用，我的建议是把这门课改成两学期的课，第一学期专注于先教学工具的简单使用，把后续内容放到下一个学期中去，来让我们能够更好的上手。通过第一学期的扎实学习，学生可以建立起较为牢固的基础，对数据分析和制图有一个初步的认识和实践经验。在第二学期，再逐步引入更高级、更复杂的内容，拓展工具应用的广度和深度，并结合更具挑战性的科研案例进行实战演练。 这样的课程设置，既能保证课程内容的完整性和系统性，又能兼顾初学者的学习特点和接受能力，让学生能够更好地适应课程节奏，循序渐进地掌握各项技能，最终真正做到学以致用，将课程所学应用于实际科研工作中，从而更大程度地发挥这门课程的价值。
2024******085
《数据驱动的可重复性研究》课程围绕数据科学在学术研究中的规范化、标准化与可验证性展开，系统讲解了数据采集、处理、分析及结果复现的全流程。课程以数据生命周期为核心，结合实际案例阐述了如何通过标准化流程设计、工具应用（如Python）和质量管理（如数据清洗、验证）保障研究的可重复性。同时，课程强调了数据伦理与隐私保护的重要性，并通过实际项目演练深化学生对可重复性关键环节的理解。 课程优势在于理论与实践结合紧密，生动展示了数据驱动的可重复性在跨学科中的应用，并引入漏斗分析、用户路径建模等工具增强技术落地能力。然而，部分内容如复杂模型的可复现技术（如机器学习算法调试）及跨平台协作工具（Git）很有用。 总体而言，本课程为数据驱动的科研方法论奠定了扎实基础，若进一步强化技术深度与跨领域实践，将更贴合前沿研究需求。
2024******135
总结:《数据驱动的可重复研究》这门课程内容丰富且实用，涵盖了数据管理、分析流程、可重复性工具以及研究伦理等多个方面，帮助我系统地理解了如何确保研究的透明性和可重复性。
评价:课程通过实际案例和动手实践，增强了我的数据处理和报告撰写能力，尤其是在使用版本控制工具和自动化流程方面受益匪浅。如git。
意见:然而，课程节奏有时较快，部分工具和概念的讲解不够深入，对于没有编程基础的同学可能有些吃力。
建议:建议增加更多基础操作的演示和练习时间，并提供更详细的参考资料，以便学生更好地消化内容。
总体而言，这门课程对提升研究质量和规范性非常有帮助，值得推荐。
2024******055
这门课程对我来说挑战很大，例如GitHub、R Studio和VSCode这些工具光是“啃下来”就花了不少力气，不过磕磕绊绊中也算摸到了门道，比如代码注释规范化和环境配置记录这些细节确实能让分析流程更可靠。如果能调整下节奏就更好了——比如先集中夯实基础操作再推进项目，或者提供现成的项目模板减少手忙脚乱的配置时间，可能更适合我这种边补基础边跟课的菜鸟。
2024303120087
老师讲课非常认真，但是不知道是不是我零基础的原因，听课略有吃力，但总体上课体验非常棒 建议老师在教学过程中适当增加零基础学生的基础知识铺垫和个别辅导
2024******115
这门课程内容丰富，主要是在科研上能帮助我们完成数据分析、制图等各种操作，对学习和科学研究非常有帮助，但整体上来说难度相对较高，对于初学者只能做到依葫芦画瓢，无法很快上手化为己用，我的建议是把这门课改成两学期的课，第一学期专注于先教学工具的简单使用，把后续内容放到下一个学期中去，来让我们能够更好的上手。通过第一学期的扎实学习，学生可以建立起较为牢固的基础，对数据分析和制图有一个初步的认识和实践经验。在第二学期，再逐步引入更高级、更复杂的内容，拓展工具应用的广度和深度，并结合更具挑战性的科研案例进行实战演练。 这样的课程设置，既能保证课程内容的完整性和系统性，又能兼顾初学者的学习特点和接受能力，让学生能够更好地适应课程节奏，循序渐进地掌握各项技能，最终真正做到学以致用，将课程所学应用于实际科研工作中，从而更大程度地发挥这门课程的价值。
2024******077
课程内容丰富且实用性很强，教授的工具能够帮助我们解决很多问题，让我们的学习工作更加便利。但是在学习的过程中会发现难度较高，对于基础较为薄弱的人来说，过程比较复杂。建议可以在更加注重基础的掌握，然后再一步步地推进各种工具的使用。
2024******060
在本门课程中我学到了一些关于R语言、Python、Git以及github的基础知识还实际操作了数据分析项目以及人工智能项目，也让我对编程有了新的认知，之前一直认为只有和计算机有关的专业才能学得懂、使用到，没想到编程运用好了对我们的科研也有事半功倍的效果。作为一个“电脑小白”对这门课程的建议就是，希望老师您在讲课演示的时候再慢一些，因为每次我们一低头看自己电脑操作的进程，再一抬头就跟不上了（差不多就和听高数课一样），虽然有讲义但在操作过程中每个人的电脑性能啥的都不一样，所以出现的问题也不一样。或者老师您可以明确一下助教具体负责那几个组的答疑，每次有不懂的地方可以及时的联系到助教，可以更快的解决问题，效率也会更高一点。以上是我对本门课程的总结以及一些小小的建议。