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人人都能聽,清華大學面向全社會進行課程直播:本周課表已公開

2020/3/9 14:54:35 來源:IT之家 作者:騎士 責編:騎士

IT之家3月9日消息 為積極響應清華大學“延期開學、如期開課”的號召,滿足廣大同學“在家也能上清華”的愿望,本周繼續(xù)發(fā)布校研究生會精心策劃的“云上學堂”系列課程,還有由教務處主辦的“春風講堂”系列講座,繼續(xù)面向社會公開。清華官方每周發(fā)布本周課程預告,清華官方微博、抖音、B站、快手將在同樣時間面向全社會進行課程直播。

清華各大官方媒體平臺合力助你上清華,無論你是不是清華學子,都能同聽一堂課。IT之家了解到,請在以上各平臺搜索“清華大學”,每堂課開課前記得按時來上課!部分課程可進行回放,如想收到開播提醒,別忘了提前手動設置。

下面是清華大學公布的本周課程表:

周二

計算機系特獎學長:科研小白入門指南

主講嘉賓:清華大學計算機系2016級本科生,2019年清華大學本科生特等獎學金獲得者 高天宇

開課時間:3月10日(周二)20:00-21:00

課程介紹:作為剛剛熟悉大學校園的本科生,你也許對“科研”既陌生又憧憬。那么,科研距離本科生到底有多遠?清華計算機系特獎獲得者高天宇同學將“現(xiàn)身說法”,為你打開一扇本科生的科研之門。

周三

工科學術(shù)論文寫作技巧指導

主講嘉賓:清華大學車輛學院2015級博士生、2019年研究生特獎獲得者 王翔宇

開課時間:3月11日(周三)9:00-10:00

課程介紹:發(fā)表過20余篇SCI論文的特獎獲得者帶著他的工科學術(shù)論文寫作“經(jīng)驗”和博士階段的成長經(jīng)驗來啦!如何寫好一篇學術(shù)論文、如何安排好博士階段的學習生活?《工科學術(shù)論文寫作指導》第五講之“其他部分與投稿技巧”告訴你答案!

為網(wǎng)絡化系統(tǒng)設計智能可靠的優(yōu)化算法

主講嘉賓:清華大學交叉信息研究院長聘副教授 黃隆波

開課時間:3月11日(周三)14:00-15:00

課程介紹: 網(wǎng)絡化系統(tǒng),如計算機網(wǎng)絡、移動通信、云計算、交通與物流運籌等,在人們生活與工作中無處不在。在本次講座中,我們將通過不同的具體場景,為大家介紹網(wǎng)絡化系統(tǒng)算法設計的一些方法與挑戰(zhàn)。

離散數(shù)據(jù)分析

主講嘉賓:清華大學定量俱樂部講師、清華大學公管學院2017級博士生耿瑞霞

開課時間:3月11日(周三)19:00-21:00

課程介紹:本講對“離散選擇模型”(discrete choice model)的基本原理、操作步驟、注意事項等展開詳細介紹,并通過對高質(zhì)量研究論文的復制,講述二值與多值選擇模型的套路。

周四

如何以高質(zhì)量在線教學

應對高校疫情防控大考

主講嘉賓:清華大學電機系教授、在線教學指導專家組組長于歆杰

開課時間:3月12日(周四)14:00-15:00

課程介紹:于歆杰將從理念、工具和教學法3個層面,介紹清華大學以大規(guī)模實時交互式在線教學模式應對上述必答題的思路、舉措與成效,并探討新冠肺炎疫情結(jié)束后,我國乃至世界高等教育在線教學領(lǐng)域可能出現(xiàn)的新發(fā)展和新機遇。

讓焦慮化作你畢業(yè)的動力

主講嘉賓:清華大學學生心理發(fā)展指導中心主任、教授 李焰

開課時間:3月12日(周四)20:00-21:00

課程介紹:介紹焦慮心理生理本質(zhì),焦慮可能的原因以及處理焦慮的方法和策略。

周五

SPSS軟件統(tǒng)計圖制作方法介紹

主講嘉賓:清華大學圖書館副研究館員、情報學博士 魏成光

開課時間:3月13日(周五)20:00-21:00

課程介紹:統(tǒng)計圖是數(shù)據(jù)分析與結(jié)果表達準確直觀地呈現(xiàn)的重要工具。本講座介紹使用SPSS軟件的圖形構(gòu)建功能繪制基本條形圖、折線圖、餅圖、點圖、箱圖等各類圖形的具體操作,并以實現(xiàn)數(shù)據(jù)地圖可視化為例講解利用圖形畫板模板選擇器構(gòu)建數(shù)據(jù)圖形的方法。

周六

多層線性模型

主講嘉賓:清華大學定量俱樂部講師、清華大學公管學院2019級博士生潘星宇

開課時間:3月14日(周六)19:00-21:00

課程介紹:在很多研究中,樣本往往來自不同的層級和單位,也就帶來了跨級的研究問題,本講座將為大家介紹解決這類問題的分析方法——多層線性模型(HLM)。包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的類型,多層模型在社會科學研究中的應用場景,通過實例和比較多層模型的分析結(jié)果與傳統(tǒng)線性模型的分析結(jié)果,加深對多層模型的了解。

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