Group 24
课程意见汇总
收获
- 学生学习了数据分析、开发协作、Python环境配置、大模型API调用、版本控制（Git/GitHub）、VSCode多语言开发环境配置、R/Python编程等核心技能。
- 掌握了如何搭建个人网站、进行数据可视化、使用AI大模型、配置终端环境、管理代码等实用技能。
意见
- 课程内容多，缺乏实践操作。课程内容较多，涉及的软件和知识点繁杂（如RStudio、R、VSCode、Python、GitHub等），对于初学者来说难度较大，容易跟不上进度。理论讲解较多，缺乏足够的实践操作时间，导致学生难以消化所学知识。
- 教学安排时间过长。连续上课时间过长（如一次四节课），导致学生学习压力大，效率下降，甚至出现电脑电量不足的情况。
- 教学资源不足。学生在学习过程中遇到问题时，缺乏详细的指导材料和在线资源支持。
- 课程速度过快。部分学生难以跟上进度，需要更多的课前预习和课后复习资源。
建议
- 增加课时或者调整时间安排。避免一次性上课时间过长，减轻学生学习压力。
- 增加实操时间。通过手把手教学和实战练习帮助学生更好地掌握知识。
- 改善效学环境。开设助教和小组教学模式，让学生按小组坐在一起，便于沟通和协作。建立公共在线答疑平台或慕课部分，方便学生随时提问和学习。
- 个性化教学。根据学生的基础和需求，提供个性化的教学内容和指导，帮助不同层次的学生更好地学习。
2024******041
学习难度较大，建议增加一些课时或者拉长时间段（增加学分或者一次俩节课），一次性四节课上课和学习压力较大,希望可以深入学习关于可重复性的理念等，感觉理论课内容还需要增加。
2024******029
总结
在这门课程中，我学习了很多关于数据分析和开发协作的核心技能。课程内容涵盖了从 Python环境配置到大模型API的申请和调用等多个方面，老师和助教详细的解答终于使我的电脑也能跑出各种代码了…十分感谢/在数据分析方面老师给出了详细的代码解释，举一反三便可以实现各种数据的分析和可视化，对我帮助十分大/我也调出了自己的AI大模型，每天都要和它对话夸夸我/最后在开发协作部分，我正在学习如何使用Git进行代码管理和协作，这对团队开发非常重要，希望可以熟悉了Pull Request的工作流，和小组成员进行高效合作交流。
评价
干货很多，从什么都不懂的小白变为略知一二的小白。
总结和建议
建议是课上讲的时间太多，但是自己实践的时候很少。可以参考某次上课老师手把手教我们配置环境跑代码，然后再留给我们实践自己学习和探索/每次连上四节课战线拉太长了效率也有所下降，很多同学电脑都没电了，希望可以缩短上课总时长，提高有效时长。
2024******056
总结
通过这门课学会了如何配置终端环境，学习了在VSCode中使用 R/Python脚本来撰写代码与文档，利用 git 等版本控制系统进行管理。通过使用 R/VSCode 等编程工具以及 Git/GitHub 等版本控制手段，掌握了如何让研究可追溯和自动化。此外，我也学会了搭建个人网站来展示分析成果，总的来说是很有收获的一门课。
建议
课程难度较大，前期一直讲解理论知识没有动手操作有些难以消化，希望能多些自己动手实践的时间；希望提供在线的短视频或操作教程，帮助我们在课下反复查看和练习
2024******003
在知识层面，深入理解了人工智能时代的内涵 ，原本模糊的概念变得清晰，尤其在数据处理上，经过老师讲解和实操练习，掌握了有效的解决方法。在技能方面，学会了使用python编写代码，操作熟练度不断提升。教学方法上，老师案例结合理论的讲解方式生动易懂，小组协作项目也增强了我们的团队合作能力。建议后续课程可以增加更多实际场景的案例分析，帮助我们更好地将知识运用到实践中。
2024******042
总结
通过这一门课程，我学会了使用VScodeb上面的大模型插件生成代码，并将代码推送至GitHub仓库中。这对于“双碳”这一研究方向有很大的帮助；在生成专属大模型的课程上，生成了属于专属于我的聊天ai模型，每天下班之前可以和它聊天舒缓。
意见
本次课程学习app软件较多，更是涉及环境配置，这对于小白来说还是很有挑战；其次，学习的软件较多（RStudio，R，VScode，python，GitHub等）学习时间有限，基本是每节课演示一下，难以学到真正有用的东西。建议老师可以稍微削减学习的app，专注于几个少量的软件，带领同学们细学学精。
2024******026
总结
学习了VSCode多语言开发环境配置，Python/R代码与Markdown文档的协同编写，完成API调用，搭建基于GitHub Pages/Hugo的学术展示平台，学习通过Git分支管理与GitHub Issues跟踪
意见
要学的软件太多，上一个还没弄会，就要开始新的，出现问题也不知道怎么回事，只能问deepseek老师，对于新人来说太难了，有没有视频傻瓜式教学，跟着视频一步一步交作业，R语言数据可视化挺有用的，学了感觉不错，课件能不能带点图片视频引导一下。
2024******062
建议部分
- 增加慕课部分，课程较难，便于课前学习和课后复习。
- 建议同组的做在一起，便于沟通学习，有的同学可能电脑或者网不好，跟不上进度。
- 减少课程学习内容，每个章节讲的更细一点。
收获
- 学会如何了使用github，如何建立自己的个人网站
- 使用编程软件对数据进行分析，提高了科研效率，非常有作用。
- 激发我对于对编程与算法探索的浓厚兴趣，以后会更多地应用到生活学习中。
2024******070
《数据驱动的可重复性研究》这门课程我想说终于结束了但怎么就结束了 从小白到慢慢学习了解了一些以前感觉很高大上的软件，感觉学习了很多又感觉没学明白很多。第一节课的下载软件就遇到问题，微信小红书chatgpt都是我的求助软件，最后抱着电脑去找助教，终于完成第一步，迈出第一步，我会勇敢往前走。到结课做的这几次作业，让我有了很大的信心，也有了继续学习的动力！ 这门课毫无疑问是非常有用的同时也是很难学习的！单凭这几节课我们可能只能算入门，但也让我们get到数据时代的重要性，非常感谢老师一步步带着我们去体验去学习！ 总体来说是有收获的，但是在课堂上基本很难听懂，做作业也是依靠线下和同学交流学习，对于课堂的建议
（1）未开课前可以在雨课堂发送通知📢第一节课就拿电脑
（2）开设助教和小组教学模式后学生按小组坐一起，更有利于学习
（3）讲义和操作展示同时进行，单讲很难听懂，进行操作可写一个protocol，在每一步中掺杂授课内容
（4）内容可以主讲某一核心再逐渐扩展，譬如主讲什么内容就下载什么软件。
（5）课程可以增设几节且进行中班教学模式
2024******012
作为一名编程小白，这门数据驱动课程对我来说既有挑战性又很有收获。课程内容从基础概念讲起，循序渐进地引导我们理解数据分析的重要性。最让我印象深刻的是实践环节，通过亲手操作让抽象概念变得具体。老师耐心讲解复杂问题，使用生动的例子帮助理解。GitHub和版本控制的学习虽然一开始很陌生，但现在已经成为我日常学习的好工具。总而言之，这门课程不仅教会了我数据分析的技能，对AI的了解和利用也更加深入，培养了我解决问题的思维方式，对未来的学习和工作都大有裨益。
2024******059
总结
课程内容丰富且系统，通过学习，学会了VScode，python，R等软件，然后作业的完成加快了我们对软件的学习情况，这使得我们在理论学习的同时，能够将所学知识应用于实际问题解决中，有效提升了学生的动手能力和解决复杂问题的能力
意见
尽管数据驱动课程整体表现出色，但仍存在一些有待改进的地方。课程难度大，讲的软件太多跟不上，然后电脑撑不了那么久等情况，建议加强实训部份。