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汇总

核心收获

  1. 技能提升
    • 零基础掌握R/Python数据分析全流程（数据清洗→分析→可视化）
    • 熟练使用Git版本控制、VSCode开发等科研工具
    • 完成首个可复现研究项目/数据分析报告
  2. 思维转变
    • 建立规范化科研工作流意识（代码注释、版本追踪、文档化）
    • 理解”可重复性”对科研质量的核心价值

现存问题

  1. 学习门槛
    • 前3周基础薄弱学生存在明显适应困难（编程语法+工具配置）
    • 案例演示节奏与实操练习不同步
  2. 支持不足
    • 报错调试等实操环节缺乏即时指导
    • 助教参与度不足

优化建议

  1. 课程设计
    • 增设2周编程基础先修模块（R/Python+Git）
    • 按学生基础分班实施分层教学
  2. 教学实施
    • 采用”教师演示→分步指导→自主练习”三阶段教学
    • 关键操作录制5分钟微课片段
    • 机房授课实现屏幕同步演示

2024******120

一、课程总结

1. 核心收获

  • 掌握R数据处理与可视化，完成从数据清洗到报告生成的全流程。
  • 通过GitHub协作解决问题。
  • 制作出自己的第一个网站。

2. 项目实践

  • 使用R，集成代码与分析，实现“项目复现”。
  • 使用代码，完成部分项目的分析。

二、课程评价

  • 优势: 案例贴近科研实际，工具链覆盖完整（数据→代码→文档）。

三、改进建议

  1. 增加基础知识讲解，对于初学者，可以在课程开始时加入基础知识讲解，如R的基本语法、GitHub的基本操作等，帮助学生更快上手。
  2. 实行翻转课堂，开展小班化教学。
  3. 根据学生的不同水平，提供基础、中级和高级内容，满足不同层次学生的需求。
  4. 在课程进行过程中，定期收集学生的反馈，及时调整课程内容和节奏。
  5. 通过在线讨论、问答环节或小组讨论，增加学生与教师、学生与学生之间的互动，提升学习氛围。

2024******120

这门数据分析课程非常实用，通过结合R语言和Visual Studio Code软件，让我在实践中快速掌握了数据分析的核心技能。课程内容丰富，案例生动，老师讲解清晰，能帮助初学者快速上手。尤其是对R语言的深入讲解和代码实操练习，让我对数据分析有了更深刻的理解，收获颇丰！

2024******081

总结：在参与数据驱动课程的这段时间里，我收获颇丰，尤其是在软件操作方面，学到了许多实用技能，学习了python、R语言、git、vs code等软件操作，为我的专业学习和未来职业发展打下了坚实基础。学习了很多软件操作，以 Python 为例，作为一门编程语言，它有着严谨的语法规则和逻辑结构，对于没有编程基础的我来说，学习初期简直是困难重重。尽管软件操作难度较大，但在课程学习过程中，我也采取了一些方法来克服困难。我会充分利用课程提供的学习资源，向同学和老师请教，积极完成课程作业，通过实际项目来巩固所学的软件技能，在实践中不断积累经验，逐渐提高应对复杂问题的能力。我认为本课程内容丰富，理论与实践并重，采用很多行业案例和实操环节，让我深入理解数据驱动大模型的应用与创新，学习了很多项目还有很多软件的基本操作，是一门值得推荐的课程，但作为大课程，加上老师操作快，有点跟不上，建议改成小点的课程，希望助教的作用更大一些。

2024******093

一、课程总结

数据驱动可重复性研究课程为我们打开了一扇通往严谨、高效科研世界的大门。课程从数据驱动研究的基本理念出发，深入浅出地讲解了可重复性在现代科学研究中的重要性。通过大量实际案例，我们了解到数据管理、代码版本控制、实验设计与记录等环节对确保研究可重复性的关键作用。课程中还引入了多种数据驱动工具和技术，如 R语言、Python、Git 等，让我们在实践中掌握了如何构建可重复的研究流程。此外，课程组织的小组项目让我们有机会将所学知识应用于实际问题，通过团队协作完成一个完整的可重复研究案例，进一步巩固了对课程内容的理解。

二、课程评价

（一）优点

  • 内容丰富且实用 课程涵盖了数据驱动可重复性研究的多个方面，从理论到实践，从工具使用到项目实施，内容全面且具有很强的实用性。通过学习，我们能够将这些知识直接应用到自己的研究工作中，提升研究质量。
  • 案例驱动教学 课程中引入了众多真实的科研案例，这些案例生动地展示了可重复性问题在实际研究中的表现形式以及解决方法。通过对案例的分析和讨论，我们更容易理解抽象的概念和方法，加深了对课程内容的掌握。
  • 注重实践操作 课程安排了大量的实践环节，让我们在学习过程中能够亲自动手操作各种数据驱动工具，如使用 Git 进行代码版本控制、利用R语言编写可重复的分析报告等。这种实践操作不仅提高了我们的动手能力，还让我们更加深刻地体会到可重复性研究的实际应用场景和操作要点。
  • 小组项目锻炼协作能力 小组项目是课程的一大亮点。通过分组合作完成一个可重复研究项目，我们学会了如何在团队中进行有效的沟通与协作，如何分工明确地完成各项任务。这不仅提升了我们的团队合作能力，还让我们体会到在实际科研工作中团队合作对于确保研究可重复性的重要性。

2024******077

这门数据驱动可重复性研究课程是一次极具价值的学习之旅。它不仅让我们深刻认识到可重复性在科学研究中的核心地位，还通过系统的教学设计，帮助我们掌握了实现可重复研究的关键技能和方法。课程内容涵盖了从数据管理、代码规范到实验设计的方方面面，让我们在理论学习的同时，通过实践操作和小组项目，将所学知识落地生根。通过这门课程，我们不仅提升了个人科研能力，还培养了团队协作和问题解决的能力，为未来从事严谨、高效的科研工作奠定了坚实基础。

课程评价

  • 理论与实践紧密结合 课程巧妙地将理论讲解与实践操作相结合，避免了枯燥的纯理论灌输。通过实际案例和动手实践，我们能够直观地理解可重复性研究的重要性和具体实施方法。这种教学方式极大地提高了学习的趣味性和有效性，让我们在实践中不断巩固和深化理论知识。
  • 案例教学生动直观 课程中丰富的案例资源是其一大亮点。这些案例来自不同学科领域，展示了可重复性问题在实际研究中的各种表现形式。通过对这些案例的剖析，我们不仅学习到了如何识别和解决可重复性问题，还拓宽了视野，了解到不同领域在可重复性研究中的共性与差异。
  • 小组项目锻炼综合能力 小组项目是课程中最具挑战性但也最有收获的部分。通过团队合作完成一个完整的可重复研究项目，我们学会了如何在团队中分工协作、如何高效沟通解决问题。这个过程不仅锻炼了我们的团队合作能力，还提升了我们解决复杂问题的能力，让我们体会到可重复性研究在实际科研中的真实应用场景。
  • 工具教学实用性强 课程中对数据驱动工具的介绍和操作指导非常实用。这些工具在现代科研中被广泛应用，通过课程学习，我们掌握了它们的基本使用方法，能够在后续的研究工作中直接应用，极大地提高了研究效率。

2024******054

课程总结：作为一名刚踏入科研领域的研一学生，《数据驱动与可重复性研究》这门课给我带来了很大的收获。虽然一开始接触觉得超级难，但一步一步跟着老师的课程安排和讲解学下来，慢慢也掌握了一些方法。通过R语言、Python、git、vs code等软件操作，我学会了将理论与实践紧密结合。通过Github版本控制、Jupyter Notebook交互式编程等在vs code模拟训练，让我在一定程度上掌握了从统计分析到可视化的完整流程，整个过程中更重要的是培养了我和小组其他成员的合作精神。总之，一系列的课程训练（小组作业）提升了我对大数据分析的信心，希望后期可以充分发挥助教的作用，课堂教学进度慢一点，尽可能细化知识点，设置专题模块学习，这样可以让大家紧跟节奏，捋顺课程学习思路，提高学习效率。

2024******082

个人收获：通过本课程的学习，我学会了一些使用R和Python进行数据分析的操作，课程中的项目实践也让我有机会将理论知识应用到实际问题中，提高了我的动手能力和解决实际问题的能力；在遇到代码报错等问题时，我也可以自主去搜索相关解决方法并尝试重新运行；这对我的动手能力有很大提升；通过VSCode查阅文献的内容也让我有很大收获。

建议与意见：我认为课程内容非常丰富，但建议可以变成更少人数的课堂，比如分班后每个班几十个人，在机房进行，老师操作电脑时可以同步所有电脑屏幕的画面，这样可以使大家更加清楚地看到板书和具体如何操作；另外，在这门课程的学习过程中感觉主要是在和同学进行交流学习，并没有感受到助教的帮助或者指导，希望在今后开展课程时这些方面可以优化一下。

课程总结：总体而言，这门课让我对一些数据分析相关的软件有更深刻的理解，并尝试进行使用与分析，在今后的科研生活中如果有需要用到的地方，这门课程会是一个很好的切入点。