时间：2022-08-23 17:32:24
序论：在您撰写学习大数据心得体会时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
所谓大数据，主要是指伴随着信息爆炸而产生出来的大量数据的集合，它并非一个确切的概念，而是用来表征与传统数据量相区别的新的数据量尺度――一种巨大量的数据体。在研究学者眼里，可以用4个V来描述大数据的特征，即海量数据（Volume）、高速处理（Velocity）、数据多样（Variety）、真实性（Veracity）。简单来说，人类世界中的一切活动都会留下痕迹，在信息技术高速发展的今天，这些不可计量、储存、分析和共享的痕迹被数据化，在人们面前展现出一个量化的世界。数据爆炸后所展现出的量化世界是庞杂的，但其中却蕴含有丰富的价值。总体上说，大数据对思想政治教育研究最为核心的意义在于大数据分析可以及时、真实地反映人的精神需要和思想倾向。具体到实际研究领域，考虑到现今的数据共享度和可利用程度，当前，大数据至少可以在以下方面对思想政治教育研究产生有益影响。
首先，大数据分析对大学生思想政治教育研究有较强的实际价值。从目前的数据共享程度来看，互联网络数据是最易于得到的数据源之一。大学生作为高知群体，网络生活度强，使用网络频率和其他人群相比也相对较高。同时，在当前终端设备普及的情况下，大学生网络使用通常处于特定的网络体内，即大多数大学生在上网时一般是通过校园网络接口接入互联网的。因此，对大学生网络数据的收集较为便捷。从技术手段来说，根据网络IP地址段出口限定，可以比较容易地收集到某一具体地区、或者某一高校大学生上网所产生的数据痕迹，通过进一步分析，就可以从中了解到其关注的问题热点、思想需求等信息，能够比较直观地反映他们的思想特点。这种直观的反映可以直接为思想政治教育方案的设定、教育方法的选择、教育内容的优化等提供数据支持。
其次，大数据分析能为思想政治教育个性化方案研究提供数据支撑。思想政治教育的个性化趋势缘自教育对象主体性的确认，个体需求的不同决定了其对教育内容内化程度的不同。契合个体需求、兴趣和思维习惯的教育方案能更好地抓住教育对象的视线。通过大数据分析，个体的思想个性特点以及学习倾向和习惯能够得以显现，从而构建个性化分析报告。根据个性化分析报告，思想政治教育可以有的放矢，针对不同情况，强化教育过程中的个性意识，调整课程结构、课程内容，研究个性化教育方案。此外，还可以吸取MOOC（大型开放网络课程）在适应个性化教育应用上的经验，不断进行课程开发和改进。
最后，大数据分析能融入思想政治教育效果评估工作中。长期以来，思想政治教育效果评估困境重重，这主要是由于人的思想变化存在一定的潜伏期，有着内隐性的特征，使得思想政治教育效果评估结构复杂难控。现如今，多重因素影响下形成的庞杂数据更是突破原有的量化评估方式，为思想政治教育效果评估造成困难。而大数据思维的一个基本理念是：研究数据不关注精确，而强调混杂，而且繁杂的数据越多越好。这是传统样本分析所不可企及的。广泛数据所带来的是传统分析中无法被关注到的细节和一些可能错过的变化，这对于思想政治教育效果的综合评估十分有益。当然，大数据对思想政治教育研究所产生的影响不限于此，仍有很多方面有待持续的开发。
思想政治教育研究中的大数据应用
依据目前开放的百度指数大数据平台 ，以“两学一做”为主题，挖掘（Data Mining）大数据平台中2016年2月到2016年7月期间，人们对“两学一做”相关问题的关注。可以得知，社会成员对“两学一做”的关注内容（按检索量排序）主要集中在三个主要方面：一是对“两学一做”的心得体会，二是“两学一做”的讲稿及PPT，三是“两学一做”的学习计划。其中，关于“两学一做”心得体会问题的检索居于检索首位。根据数据需求图谱进行统计，围绕核心词汇“两学一做”，人们重点检索从“心得体会”到“讲稿”再到“学习计划”等，并且呈现需求度变弱的趋势。
根据以上数据对“两学一做”关键词检索的状描和呈现，分析结论，我们可以为后期“两学一做”学习教育提供以下的参考改进意见：一是加强宣讲，印发材料，明确在“两学一做”学习教育中的知识教育，使其入脑、入心；二是推动“两学一做”学习教育的网站建设，对“两学一做”学习教育活动方案给予指导意见，思想政治教育研究者们应积极研究教育活动形式的创新；三是避免教育活动形式化，对“心得体会”等要求，要真正落到实处，如在学习中穿插讨论，避免学习后为完成任务而进行的抄袭。
大数据时代思想政治教育研究的应有转向
大数据时代的确已经为思想政治教育研究提出了许多新的课题。因此，应积极回应大数据时代，完善当前思想政治教育研究，推动大数据时代下研究的转向。
一方面，强化思想政治教育研究的多学科协同意识。大数据分析需要庞大的数据处理，从学科来看，至少需要统计学、计算机信息学、情报学等学科专业知识，这是现有的思想政治教育研究者知识结构的短板。虽然思想政治教育研究者综合研究能力的培养不可忽视，但术业有专攻，因此在大数据时代，仅依靠思想政治教育学科内部的研究力量显然是不够的，要建立思想政治教育研究的多学科协同机制，强化协同意识。首先要加强与其他学科间交流，将研究所需要的数据方向告知相关学科领域的研究者，使其了解需要收集、挖掘、分析的数据内容，打造多学科研究团队，协助思想政治教育研究；同时还要发挥本学科研究优势，在数据挖掘的基础上，结合专业知识进行充分分析，与哲学、教育学、社会学等多学科协同研究，做到物尽其用，人尽其才。
另一方面，逐步推进思想政治教育研究的市场化。掌握大数据源的机构是不同的，在当前，数据已显然具备了价值的属性。数据间交换已经形成市场，大数据交易中心正在筹划建立。思想政治教育研究要掌握大数据，就要走出原有封闭的象牙塔，走向市场。思想政治教育研究市场化首先需要的便是投入的加大，因为市场本身具有利益性质诉求，市场是利益交换的载体，通过投入，思想政治教育研究能更便捷地获取到所需要的数据源，还可以与专业的数据分析公司洽谈，外包数据收集和挖掘任务，提高研究的实效性。此外，思想政治教育研究可以在市场化中寻求合作。如，对于高校数据信息的收集，部分企业有在高校或者针对大学生、青年群体进行产品推广、产品开发的需求，他们与思想政治教育研究一样，同样需要了解高校大学生通过网络生活所产生的数据，作为掌握高校数据信息资源的学校思想政治教育管理部门而言，可以通过合作，从有需求的企业那里获得资金和技术支持，共同收集、挖掘有用数据，从庞杂的数据体中找到思想政治教育研究所需要的信息。
需要注意的是，将大数据思维应用思想政治教育研究之中，一定要避免技术至上主义的倾向。在大数据时代，思想政治教育研究要以审慎的态度融入数据的洪流之中，避免被数据洪流淹没的境遇，在保持应有理性的同时，积极利用大数据给我们带来的价值，张扬求知过程的智慧之美，让数据发出生动而鲜活的声音。我们在研究中必须明确，“大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案”。
（作者为北京市社会科学院科学社会主义研究所助理研究员）
【参考文献】
① [英] 维克托・迈尔-舍恩伯格、肯尼思・库克耶著，盛杨燕、周涛译：《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》，杭州：浙江人民出版社，2013年。
——赴浙江考察学习的心得体会
学以致用破“五题”——赴浙江考察学习的心得体会
这次前往浙江杭州、湖州进行了为期三天的学习考察，杭州创新谋事、大气做事、精细管事、人文融事、责任成事的思想境界与发展实践，让我倍感触动、倍受启迪、倍增干劲，对我们在彰显省会担当中“挑重担，勇争先”具有重要启示作用。
让眼界开阔引领思想解放。跳出江西看浙江，来到浙江看杭州，主要有四点体会：一是“敢”，敢想敢试、敢闯敢干。杭州的飞速发展离不开敢想敢试的不懈追求。从智慧城市到数字经济，从之江实验室、阿里达摩院等创新平台的打造到基金小镇、梦想小镇等特色小镇的壮大，都处处体现着敢为天下先的精神。二是“新”，勇于创新、善于创新。杭州“因水而生”，做活钱塘江、大运河、西湖“水文章”的绝妙创意令人耳目一新，无论是城市之肾的西溪国家湿地公园，还是美轮美奂的沿江景观带，都是创新的产物、创意的杰作。三是“抢”，抢先发展、抢抓机遇。杭州抓住了发展的“风口”——大数据。从“电子商务之都”到“城市大脑”，再到“全国首批5g试点城市”，杭州引领并带动了全国数字经济发展。四是“精”，精致建设、精细管理。杭州城市建设大气且精细，无论是城市东扩、旅游西进，还是沿江开发、跨江发展，都体现打造宜居宜业宜游之城的精品追求。
挑重担，勇争先考察学习心得体会
这次前往浙江杭州、湖州进行了为期三天的学习考察，杭州创新谋事、大气做事、精细管事、人文融事、责任成事的思想境界与发展实践，让我倍感触动、倍受启迪、倍增干劲，对我们在彰显省会担当中挑重担，勇争先具有重要启示作用。
让眼界开阔引领思想解放。跳出江西看浙江，来到浙江看杭州，主要有四点体会：一是敢，敢想敢试、敢闯敢干。杭州的飞速发展离不开敢想敢试的不懈追求。从智慧城市到数字经济，从之江实验室、阿里达摩院等创新平台的打造到基金小镇、梦想小镇等特色小镇的壮大，都处处体现着敢为天下先的精神。二是新，勇于创新、善于创新。杭州因水而生，做活钱塘江、大运河、西湖水文章的绝妙创意令人耳目一新，无论是城市之肾的西溪国家湿地公园，还是美轮美奂的沿江景观带，都是创新的产物、创意的杰作。三是抢，抢先发展、抢抓机遇。杭州抓住了发展的风口大数据。从电子商务之都到城市大脑，再到全国首批5G试点城市，杭州引领并带动了全国数字经济发展。四是精，精致建设、精细管理。杭州城市建设大气且精细，无论是城市东扩、旅游西进，还是沿江开发、跨江发展，都体现打造宜居宜业宜游之城的精品追求。
2015年1月至2016年2月，我有幸到六枝特区党委办公室跟班学习，一年的学习时间里，在党委办公室各位领导的关心下，在同事们的帮助和指导下开阔了视野、演习了业务、增长了才干，经过认真学习使得自己的综合能力有了实质性提高，达到了洗脑换思想、转观念、促业务的效果。一年的学习，感触良多，现将心得体会总结如下：
一、有感于党办工作的"细".办公室工作看似简单轻松的订订资料倒倒水、打打电话编编稿，其实办公室工作可谓是千头万绪、不但环节多、要求高、程序严，稍有疏忽更有可能给党委政府带来不可估量的损失。所以，要想把这些看似简简单单的小事情做到位，那就得勤勤恳恳加加班、心平气和熬熬夜，满怀激情又一天。在党办跟班期间，深深被党办人细致、精致、极致的工作态度和作风所震撼。从办会办文的耐心细致到文稿起草的字甄句琢再到接人待物的"身先士卒",无不体现着植根于党办人内心世界的细致。一个"细"字是党办人的工作态度，更是他们在各项工作中走前列树先锋的标尺，值得我们每一个基层工作学习学习在学习。
二、有感于党办工作的"实".党委办公室作为党委的"扬声器"和"亮窗口",每一项工作都具有很强的政策性和政治纪律性，对工作人员的办事准确性和严肃性也要求极高。从而"实"也成为了党办人工作和做人的标签，无论是工作中勤勤恳恳、脚踏实地，还是生活中的勤勤恳恳、以诚相待，无不体现着"古往今来事必成于实"的古训。"实"也就成为了党办人一切工作的出发点和落脚点，工作上的现场摸实情、基层接地气都是从实际出发，认真研究、科学谋划的体现。生活中的团结协助、开诚布公更为党委办公室构建轻松和谐的工作环境奠定了坚实的基础。
关键词：生物医学数据；统计建模；预测模型；心得体会
随着生物信息技术的飞速发展，生物医学研究领域的数据呈几何级增长。近年来，生物医学大数据受到学者们的广泛关注。生物医学大数据具有典型的“4V”特征：体量巨大（volume）、种类繁多（variety）、实时更新（velocity）、价值隐藏（value）[1]；“3H”特点：高维（highdimension）、高度计算复杂性（highcomplexity）、高度不确定性（highuncertainty）[2]。因此，综合利用生物学、医学、数学、流行病学、统计学、计算机学等多个学科的方法和手段，从中挖掘“有价值”的信息，为生物医学研究提供确凿有效的证据，显得尤为重要。笔者以肺癌全基因组关联研究（genome-wideas-sociationstudy，GWAS）为例，结合理论学习和案例实践的切身体会，浅谈利用GWAS数据建立肺癌风险预测模型的心得体会。
一、严谨的数据质量控制体系不容忽视
由于存在检测、观察、填写或录入错误，未经数据质控的原始数据极可能含有一些异常，甚至错误的观测值。在研究设计之初，便要尽可能考虑规避产生错误数据。另外，统计建模之前，仍然必须对原始数据再次进行质量控制。在GWAS中，要同时对行（样本）、列（位点）进行质量评价。例如，删除次等位基因频率低于5%、缺失率超过5%或哈代不平衡的位点；删除分型失败率超过5%、问卷性别与遗传性别不一致、存在血缘关系、属于离群值的样本[3]。另外，同时需要对流行病学问卷及临床数据进行核查。只有对数据进行清理后，才能用于后续关联分析、统计建模。
二、合理的建模方法和策略值得精雕细琢
对于GWAS高维数据，合理的方法和策略不仅要考虑统计学性能（一类错误、检验效能、预测精度），还需要考虑分析效率（计算速度）。因此，研究者应该要深入思考，为研究项目量身定制一套“合理”的方法和策略。然而，现有的统计学模型和方法往往都有相应的应用条件。实际数据由于其变量结构的复杂性，不一定完全满足所有的应用条件。并且，简单的算法速度快，但统计性能相对低；复杂算法需要牺牲计算速度来提升统计性能。因此，研究者可能需要制定多个备选方案。结合建模步骤，笔者将从以下几个方面，浅谈个人心得体会。1.初始模型：一般拟合logistic回归模型评价肺癌风险。模型中往往需要纳入一些协变量，例如：年龄、性别、吸烟、人群分层等。一般参考以下纳入原则：（a）在模型中有统计学意义（P≤0.05）；（b）即便在模型中无统计学意义，但绝大多数同类研究显示其是公认的影响因素。某些协变量可能是位点的混杂因素，例如人群分层。如果GWAS中忽视调整混杂因素的影响，则有可能导致误报噪音位点的一类错误膨胀，或识别致病位点的检验效能降低[4]。此外，研究者还需要考察协变量进入模型的形式。一般而言，无序分类变量以哑变量形式进入模型。当某些类别样本量特别小，需要进行类别合并。有序分类变量、连续性变量则需要考虑是否以非线性的形式进入模型。一种最简单的方式是，将连续性变量转化为有序分类变量，并以哑变量形式进入模型。如果哑变量各组的系数呈现线性递增的趋势，则提示原始变量与结局变量间存在线性关系。否则，可采用哑变量、样条函数等方法处理非线性关系。2.因素筛选：研究者需要从GWAS数据50万位点中筛选出肺癌相关位点，加入初始模型，以提高模型的预测精度。常规做法是，在初始模型中逐个纳入位点，对位点的主效应进行假设检验。因检验次数达50万次，研究者必须要考虑多重比较所致的一类错误膨胀。常见一类错误控制方法有Bonferroni法和FDR法。前者较为严格，后者较为宽松。GWAS识别位点一般采用“宁缺毋滥”的原则，倾向于采用严格的校正方法。除此之外，研究者还要在多个独立的人群中验证初筛的位点。如果位点在多个人群中都显示与结局存在统计学关联，则认为该位点是潜在的影响因素。除基因位点主效应外，研究者还需要关注基因-基因、基因-环境交互作用。复杂疾病往由环境、基因相互影响，共同导致。因此，有必要在模型中对交互作用进行评估。例如，基因-环境交互作用可以显著提高肺癌风险预测模型的预测精度[5]。有效的降维策略能够提高因素筛选的效率。笔者曾采用“信息熵初筛对数线性模型再筛多因素lo-gistic回归模型确认”的降维策略进行全基因组基因-基因交互作用分析[6]。信息熵方法计算速度快，且其统计量总是不小于对数线性模型，不会出现漏检的情况。前两步可以检验次数将1011次缩减至105次。检验次数降低6个数量级。最后一步，利用调整协变量的logistic回归模型对关联结果加以确认，防止出现假阳性。当然，研究者也可以根据项目“量体裁衣”，选择其他降维方法，例如：随机森林（randomforest）、多因子降维（multifactordimensionalityreduction，MDR）等。3.预测模型：经过遗传因素筛选步骤后，研究者可通逐步回归、LASSO等方法，建立含有与协变量、遗传位点的主效应项、交互作用项的风险预测模型。根据受试者工作特征曲线（receiveroperatingcharacteristiccurve，ROC）确定一个风险阈值，使得风险预测的灵敏度、特异度同时达到最优。若样本的预测概率≥阈值，则预测该样本为肺癌。4.模型评价：从统计学的角度，可采用ROC曲线下面积（areaunderROC，AUC）来评价模型的优劣[7]。此外，还可以采用交叉验证的方式评价模型，即：训练集拟合的预测模型对测试集的样本进行风险估计，并计算AUC。然而，AUC并非衡量模型的唯一标准。如果预测模型形式简单，应用便捷，即便AUC稍有逊色，也是优秀的模型之一。所以，笔者认为需要综合考虑，权衡利弊。
三、熟练的软件操作和编程技能令人事半功倍
扎实的理论基础固然重要，熟练的软件操作亦不可或缺。笔者建议研究者不要拘泥于某一软件，本着“方便原则”利用多个软件进行数据处理、统计建模。根据笔者的经验，一般不太可能一次性完成建模工作，往往需要不断调整分析策略和分析方法。因此，笔者建议研究者适当撰写一些项目相关的通用程序。如果需要重新建模，只需要修改程序参数，微调代码就可以建立新的预测模型。因此，这就要求研究者“功在平时”以培养编程能力。基于肺癌GWAS风险预测模型的建模体会，笔者建议研究者需要重视数据质量控制体系、推敲建模方法和策略、培养熟练软件操作技能。
参考文献：
[1]王波,吕筠,李立明.生物医学大数据:现状与展望[J].中华流行病学杂志,2014,35(6):617-620.
[2]宁康,陈挺.生物医学大数据的现状与展望[J].科学通报,2015,(z1):534-546.
[3]陈峰,柏建岭,赵杨,荀鹏程.全基因组关联研究中的统计分析方法[J].中华流行病学杂志,2011,32(4):400-404.
[4]ZhaoY,ChenF,ZhaiR,LinX,WangZ,SuL,ChristianiDC.Correctionforpopulationstratificationinrandomforestanalysis[J].InternationalJournalofEpidemiology,2012,41(6):1798-1806.
[5]ZhangR,ChuM,ZhaoY,WuC,GuoH,ShiY,DaiJ,WeiY,JinG,MaH,DongJ,YiH,BaiJ,GongJ,SunC,ZhuM,WuT,HuZ,LinD,ShenH,ChenF.Agenome-widegene-environmentinteractionanalysisfortobaccosmokeandlungcancersusceptibility[J].Carcinogenesis,2014,35(7):1528-1535.
[6]ChuM,ZhangR,ZhaoY,WuC,GuoH,ZhouB,LuJ,ShiY,DaiJ,JinG,MaH,DongJ,WeiY,WangC,GongJ,SunC,ZhuM,QiuY,WuT,HuZ,LinD,ShenH,ChenF.Agenome-widegene-geneinteractionanalysisidentifiesanepistaticgenepairforlungcancersusceptibilityinHanChinese[J].Carcinogenesis,2014,35(3):572-577.
微课制作心得体会1：
微课是当前信息技术大数据时代的产物，它作为一个新生事物正在强势冲击传统课堂教学。通过这次的培训，我感受到微课不仅是学生学习的一种新型方式，更是一种促进教师自己成长的新模式，通过制作微课，我不断深入反思，不断归纳总结，在不知不觉中成长。
通过这次培训，我对微课有了全面的认识。
一、微课形式、设计原则与框架搭建如何进行
微课是以短视频或H5等新媒体为媒介，按照内容分层可视化封装知识点或技能点(重点、难点、疑点、热点)的媒体元素，输出为一定微形式、微风格的互联网教学媒体。在微课制作时必须考虑：(1)精致化、碎片化;(2)快节奏、跳跃性;(3)去中心化、反说教;(4)寓教于乐、形式多样。微课的实质就是把知识点以“短小精悍”的方式呈现出来。其中，短指的是视频长度短，小指的是主体小、容量小;精指的是精心设计、精致制作、精良讲解;悍指的是学习效果震撼令人难忘。
二、微课制作的流程
微课制作的流程包括制作准备、选题设计、素材收集、课件制作、视频录制五个步骤。尤其是选题设计，不宜选题目过大的内容，不然受到时间限制，老师会讲解不清。课件的设计也很重要，它是老师上课的主要媒体。所以，在课件里，既要制作生动而且还要设计相应的练习。
同时对微课的制作方法：录制法、拍摄法、混合式制作法等也有了深入的了解。并且学会了如何运用微课录课视频软件进行剪切，加入音乐和片头片尾的制作。
三、微课制作中课件制作技巧
微课制作中课件制作技巧主要用到思维导图软件，思维导图是表达发射性思维的有效图形工具，能够用图形表现各级主题的主次和隶属关系，它具有焦点集中、主干发散、层次分明、节点相连等特征，因此，在微课制作的过程中经常被用作知识载体地呈现。学会了思维导图类工具Novamind 5的安装、以及主要功能的使用方法，那么制作微课会变得简单易行。
总之，通过此次培训班的学习，我学习了更多、更易应用的课件制作软件，尤其是思维导图的用法，也认识到了制作微课并不是一件特别困难的事情，只要利用好身边的资源就可以很便捷地实现知识的高效传播，我相信微课会让教育变得更有趣、更容易接受;提高微课设计与制作能力，在教学中更好的运用微课这一教学手段，不断提高课堂教学质量。但是，我也意识到，我这次所学的有关微课制作的知识还很肤浅，今后我将结合自己的教学实际情况，继续和同行们共同探讨这个话题!
另外，我也深感一个问题，微课制作出来了，如何让学生利用课余时间进行有效地自学?这也是一个值得老师关注的一个问题。
微课制作心得体会2：
一、多看名微课，增长眼界
凡事多学多看，不仅能增长知识还能拓宽思路，开阔眼界。微笑的《蒙娜丽莎的喜怒哀乐》500年多了，还是那么令人着迷;被遮挡的令人迷人的面纱;长胡子的《蒙娜丽莎》;微笑、边哭、龇牙。短短的微课深深的吸引着我，让我学到很多人生表情与生活世界的接轨，了解了达芬奇的内心世界和当时的人文素养。
二、博览群微，取长补短
不管是英语微课还是数学微课，不管是小学还是高中的知识微课，我都一一浏览，取杂家之精华，弃其糟粕。有的是用课件ppt加上配音;有的是背景家视频;有的是手写板加录屏软件;有的是三合一.......总之从设计到制作成功思考非常周密!
三、学习软件使用，为制作铺垫
要想做好微课，在原有电脑基础上录屏软件的使用要非常熟悉 。
首先要确定自己喜欢的软件，对自己来说使用非常方便的软件。有会声会影、camtasia studio 、屏幕录像、超级捕快、kkcapture、录像软件等等。
其次了解各种软件，确定最适合自己的。“鞋穿在自己的脚上，舒不舒服只有自己知道"!会声会影camtasia studio 、两张软件比较容易接受，后者简单，前者有flash的共性，会flash的最好用会声会影，因为其功能比较全面和强大!
四、打好基础，开始行动
1.精心设计：5至10分钟的教学设计，要求完整连贯，学起来简单易懂，又非常吸引人的内容，简称“微设计”。
2.精心设计多媒体课件：不管你是用flsh还是用ppt,都要设计的寄简洁又大方，还要生动形象，要吸引学习者的眼球，又要让学习者过目不忘!
3.开始制作：打开录屏软件，调和桌面背景颜色，调好声音属性，清清嗓子，开始吧!最后还要对所录的进行编辑，处理出更靓的效果来：可以加上字幕，可以加上双影效果……
微课虽小，要是你制作出来，你会收获很大;微课虽小，但是很新颖，学起来又不累;微课虽小，可以帮助那些有困难只能在家的孩子和大人学习提供方面，提供同等的校园学习生活。您还在犹豫什么，赶快微课吧!
微课制作心得体会3：
后天就要开学了。刚才打开我的空间，把上学期学习翻转课堂后制作的几个微课看了看，觉得蛮有意思。我一共做了七个。原定的第八个打算寒假里录出来。为什么留下一个迟迟没有完成呢?除了有点技术问题需要改进外，还想总结一下制作过程中的心得，以便质量更好。
一、时间不能长，最长不能超过5分钟。
我给自己定的目标是3分钟，可大多都在5分钟左右。当然，高三地理是难，解一道题往往牵扯好几个知识点，要把题讲透，3分钟是解决不了的。但这不是理由，微课之所以是微课，就是一个微课只解决一个知识点，才可以短小精悍，才不会吓住学生，才会让学生看下去。如果一个长达10分钟的“微课”面向学生，那些学习困难的，就不会花时间去看了，这样，我们录制微课的作用就不能发挥了。因此，每个微课我都录了不只5遍，没完成的那个10遍不止了。
二、一个知识点一个微课
今年我带的是高三，我尝试的是试题讲评课的翻转课堂。讲一个试题，要讲透，举一反三，牵扯到的知识点会很多。我的做法是试题涉及到几个知识点就讲几个知识点，既然讲，就讲明白。所以，微课还是小微课，但数量变多了。不过，这会减轻学生的畏难情绪，哄着他一个接一个地看下去。
三、语速要比正常说话快一点，但也不能太快
《物影》这个微课，为了不让视频时间超长，我不仅说话快，还在后期剪辑时把中间语气停顿的时间也都剪去了，时间是会短那么一点，但给人一种上气不接下气的感觉，这样对听课质量肯定会有影响。
四、录制前最好写脚本
本来想好的话，录制一开始，容易卡壳，还有，录制微课让我感觉到我怎么那么啰嗦呀，看来平时上课时讲话存在问题没有觉得，这一定得改。但录制时由于讲错过多，就会泄气重来，这样很浪费时间。因此，录制前最好把要讲的话写下来，象刚参加工作写教案一样，一句一句，这样，在录的时候语速、语气才会拿捏的好，录出来效果也会好，学生才会爱看。
本人自2010年入司以来，先后参与 XXX 等项目的研发工作。积累了丰富的项目实践经验，伴随着项目的落地收获颇丰，在2015年担任部门技术副总监，全面负责部门北京中心技术把控工作。随着公司走出去战略和部门提升市场化竞争能力的要求，积极开展部门产品化思路的设计、研发工作，沉淀业务应用公共组件，提高项目交付能力。
个人学习方面，积极参与公司具备的项目管理及技术技能相关培训，使自己的眼界不断开阔，同时也以公司技术专家委员会的名义参与公司内部组织的技术沙龙，分享心得体会。在2016年参与集团组织中级职称评定，并获得专业技术职务任职资格中级职称。
目前主要负责工作简要描述
（一）参与业务拓展，
参与业务线产品规划设计，并辅助业务线拓展、储备方向填报、及技术标书编制等工作。并负责业务线及项目的研发进度管控。
（二）技术研发能力，提高交付能力。
组织各业务线遵循部门统一技术路线，交流共性问题，提高部门协作，提高生产率和交付能力。
（三）团队建设能力
协调组织新员工参加集团统一的入职培训，了解主营业务。在项目组负责人与组员间建立师徒关系，加强传帮带效果，提升团队整体能力。
后续工作思路
（一）目标分解到位，思想转变到位。
遵循部门三中心定位，加强应用中心建设，围绕相关制度完善、任务强化执行，提高项目交付能力，加快转变思路，达成部门按照市场化模式运营的年度目标。
（二）狠抓主要矛盾，提高交付能力。
1．加强执行力，凡事闭环处理。
2．加快新技术应用，革新。
