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汇总意见
收获：学生通过课程系统学习了数据驱动和可重复性研究的基本流程，掌握了R、Python、VSCode等工具在数据预处理、统计分析与可视化中的应用，提升了科研操作能力和实际问题解决经验。
意见：部分同学反映，课程前期节奏较快、基础知识讲解不足，内容信息量大致使零基础同学感到压力；同时，部分操作视频和代码示例在不同系统下存在兼容性问题，影响了理解和跟进。
建议：建议在课程初期增加详细的基础操作演示，如录制教学视频或提供PPT辅助，优化课堂节奏，设置手把手带练环节，并对重点内容（如R包使用、数据分析方法）进行针对性讲解，同时补充更多实际案例和学习资源，帮助学生更好消化和实践所学知识。
2024******085
这个课上的很有意思，但是较为难接受，前期节奏过快，导致对很多东西一知半解，希望之后可以在每节课之前出一个讲解视频或者ppt帮助更好的理解课程内容。
2024******080
高老师主持的数据驱动可重复性研究课程内容丰富、实践性强，讲课幽默风趣，生动有趣。课程详细讲解了R、RStudio、Python、VSCode、Quarto及Canda等工具的操作，系统阐述了数据可重复分析方法，手搓神经网络的过程，并介绍了个人网页设计的基本技能。老师以清晰严谨的逻辑和丰富实例，引导学员将理论与实践有机结合，激发了对技术探索的浓厚兴趣。课堂互动频繁，氛围轻松而富有学术活力，为今后科研与应用实践奠定了坚实基础。
2024******060
这门课程具有很强的前瞻性和实用性。它聚焦于数据驱动下的可重复性研究，有助于培养严谨的科研态度和扎实的数据分析能力。课程可能涉及复杂的统计方法和数据处理技巧，需要投入大量时间和精力去理解和实践，但掌握这些知识后，将为未来的学习和研究工作奠定坚实基础，很有价值。
2024******070
这门课比较难，对于0基础的同学来说比较困难，建议可以手把手带练，录制视频方便后续学习。可以针对某一个内容针对性讲解，例如R包。内容不要太复杂，让大多数人能听懂。配置环境等内容可以发部操作视频，提前进行配置，利于上课讲解后续内容。建议：增加手把手带练环节：建议课程中可以增加更多手把手的带练环节，由教师或助教亲自操作演示，带领学生逐步完成一些基础操作和常见任务。录制详细的操作视频：为了方便学生后续复习和自学，建议录制详细的操作视频。这些视频可以涵盖课程中的重点内容和关键操作步骤，方便学生在课后反复观看和学习。针对性讲解重点内容：可以针对一些重点内容进行针对性的讲解，例如R包的使用。建议专门安排一节课，详细讲解R包的安装、加载和基本使用方法，通过具体的例子和实际操作，让学生能够更好地理解和掌握。同时，讲解内容要尽量简洁明了，避免过于复杂的技术细节，让大多数学生都能听懂并学会使用。提供更多的学习资源和案例：除了课程教材和视频教程外，还可以提供一些额外的学习资源和实际案例，帮助学生更好地理解和应用所学知识。
2024******095
对于数据驱动课程的评价，首先这是我目前接触过最难懂得课程，主要原因在于我没有计算机及编程语言的基础，首讲就很难懂，建议下次开课提前发一些基础编程语言的课程让学生提前学习接触；第二点在于老师上课讲课节奏有些快，有时一小步没跟上后面都跟不上了，虽留了时间理解但是那些时间大多数都是在问同学做到哪步了下一步会不会，不如再演示一遍。第三点就是课程信息量大而课程时间短，理解的时间不够，课程四周上完一周两节课的内容在我们科研任务重的课题组很难有时间消化完，更建议延长课时周长而不是时长，最后对于本学期课程有着实实在在的收获，对于VScode的使用以及R语言的使用让我也着实扩宽了数据处理及作图的知识面。最后的最后感谢老师本学期的教研！祝工作顺利，身体健康！
2024******129
这门课内容丰富，讲述了AI的使用方法以及数据分析的方法。对后续科研数据分析有宝贵的用处。但课程内容繁杂，课时较短，无法精通其中的某一种方法，仅限于了解和初步实践，建议老师针对于某一个环节可以仔细讲解，如R语言数据分析。可以出详细的教程，更完善的PPT方便大家查看，总体课程很有意思，课程立意点很明确，面向未来的人工智能数据分析时代，推荐大家仔细学习。
2024******084
建议：
实验设计优化 样本数量：虽然每组至少 3 个生物学重复是基本要求，但根据实验条件和预期效果，可以考虑增加样本数量以提高统计功效。 样本多样性：确保样本的多样性和代表性，避免因样本来源单一导致的偏差。 数据预处理 数据清洗：在预处理阶段，建议对低质量 reads 和接头序列进行更严格的过滤，以提高后续分析的准确性. 比对工具选择 工具比较：虽然 hisat2 是常用的比对工具，但建议根据数据特点（如基因组大小、reads 长度等）对比不同比对工具的性能，选择最适合的工具. 索引优化：在建立基因组索引时，可以根据基因组的复杂性调整索引参数，以提高比对效率和准确性.
评价：
为学生对数据分析的学习提供了一个清晰、完整的流程，并结合具体工具和代码示例，使学生能够快速上手并应用到实际研究中。同时，建议部分为用户提供了丰富的优化方向，有助于提高研究的质量和效率. 部分内容可以进一步细化和补充，例如实验条件的详细说明、工具对比、错误处理、富集分析结果的解读以及建议的优先级划分等，以使内容更加完善和实用.
2024******067
上了高老师的数据驱动可重复性研究课后，如同打开了新世界的大门。不仅学习到了包括R、RStudio、Python、VSCode等在内的多个与编程相关的软件的使用方法，而且还通过一些课程作业的模拟，让我们对于掌握这些工具的实际应用价值有了深刻的理解。这对于我们未来研究的方法拓宽了思路，激发了我们对新兴事物的学习兴趣。但同时，在上课初期节奏有些过快，很容易导致断层，建议之后可以制作一些更为细致教学视频或者出一些教学步骤，这对于像我在内的初学者比较友好。总体而言，通过这门课程的学习还是让我获益匪浅。最后，谢谢老师的讲授！
2024******092
希望课程内容增加更多数据分析与精美绘图相关的案例分析，在作业实践部分需要每个步骤展示得更清晰的ppt，便于学生学习与复现。比如对GitHub的教学需要列出每个页面的功能，以及提交作业时的具体步骤。