科研数据分析与可视化课程学习效果调查

感谢您能抽出几分钟时间来参加本次答题，结果主要用于调整课程难度和教学内容，不影响课程成绩。

Q1:请填写以下内容

姓名

学号

Q2:通过学习对以下知识点的理解

判断变量类型

导入数据

查看数据结构

检查缺失值

检查异常值

描述统计

科研绘图

差异性分析

相关性分析

解释P值

解释相关系数

阅读论文统计方法

根据论文写R代码

调试代码

Q3:AI科研素养收获

我能够向AI清楚描述自己的数据结构和分析需求。

我能够判断AI推荐的统计方法是否合理。

我能够判断AI生成代码是否真正适合自己的数据。

AI生成代码报错时，我能够寻找原因。

我会主动核查AI提供的统计概念和科研结论。

我知道AI可能生成不存在的函数或错误参数。

我知道统计显著性不等同于实际意义。

我知道相关关系不能直接解释为因果关系。

Q4:课程学习收获

课程提高了我阅读科研论文统计方法的能力。

课程提高了我处理真实科研数据的能力。

课程提高了我进行描述统计的能力。

课程提高了我制作科研图形的能力。

课程提高了我选择统计方法的能力。

课程提高了我解释统计结果的能力。

课程提高了我使用R语言的信心。

课程提高了我利用AI辅助科研的能力。

课程提高了我判断AI答案是否可靠的能力。

我能够将课程所学迁移到自己的科研项目中。

Q5:教学设计评价

使用自己专业领域论文有助于理解课程内容。

使用自己领域数据提高了学习兴趣。

连续的小作业有助于掌握数据分析流程。

论文复现项目有助于理解科研数据分析。

AI辅助学习降低了学习R语言的门槛。

要求记录AI修改过程促进了我真正理解代码。

教师提供的示例代码难度合适。

作业量总体合理。

课程内容难度总体合理。

课程考核方式能够反映实际学习效果。

Q6:哪个环节最有帮助？

论文分析

数据查找

数据导入

数据质量检查

描述统计

数据可视化

差异性分析

相关性分析

AI代码生成

AI代码纠错

论文图形复现

综合项目

教师讲解

同伴讨论

Q7:难度评价

R语言基础

数据导入

数据清洗

描述统计

数据可视化

差异性分析

相关性分析

AI辅助代码

论文复现

期末项目

Q8:这门课程对你帮助最大的内容是什么？

请填写

Q9:你觉得最难的部分是什么？

请填写

Q10:如果课程只能保留三个模块，你最希望保留哪三个？为什么？

请填写

Q11:你认为课程中哪些内容可以减少？

请填写

Q12:你希望下一版课程增加哪些内容？

请填写

Q13:请举一个例子说明：你现在能够完成、但开课前不会完成的数据分析任务。

请填写

科研数据分析与可视化课程学习效果调查

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