時間：2022-08-23 17:32:24
序論：在您撰寫學習大數據心得體會時，參考他人的優秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發您的創作熱情，引導您走向新的創作高度。
所謂大數據，主要是指伴隨著信息爆炸而產生出來的大量數據的集合，它并非一個確切的概念，而是用來表征與傳統數據量相區別的新的數據量尺度――一種巨大量的數據體。在研究學者眼里，可以用4個V來描述大數據的特征，即海量數據（Volume）、高速處理（Velocity）、數據多樣（Variety）、真實性（Veracity）。簡單來說，人類世界中的一切活動都會留下痕跡，在信息技術高速發展的今天，這些不可計量、儲存、分析和共享的痕跡被數據化，在人們面前展現出一個量化的世界。數據爆炸后所展現出的量化世界是龐雜的，但其中卻蘊含有豐富的價值。總體上說，大數據對思想政治教育研究最為核心的意義在于大數據分析可以及時、真實地反映人的精神需要和思想傾向。具體到實際研究領域，考慮到現今的數據共享度和可利用程度，當前，大數據至少可以在以下方面對思想政治教育研究產生有益影響。
首先，大數據分析對大學生思想政治教育研究有較強的實際價值。從目前的數據共享程度來看，互聯網絡數據是最易于得到的數據源之一。大學生作為高知群體，網絡生活度強，使用網絡頻率和其他人群相比也相對較高。同時，在當前終端設備普及的情況下，大學生網絡使用通常處于特定的網絡體內，即大多數大學生在上網時一般是通過校園網絡接口接入互聯網的。因此，對大學生網絡數據的收集較為便捷。從技術手段來說，根據網絡IP地址段出口限定，可以比較容易地收集到某一具體地區、或者某一高校大學生上網所產生的數據痕跡，通過進一步分析，就可以從中了解到其關注的問題熱點、思想需求等信息，能夠比較直觀地反映他們的思想特點。這種直觀的反映可以直接為思想政治教育方案的設定、教育方法的選擇、教育內容的優化等提供數據支持。
其次，大數據分析能為思想政治教育個性化方案研究提供數據支撐。思想政治教育的個性化趨勢緣自教育對象主體性的確認，個體需求的不同決定了其對教育內容內化程度的不同。契合個體需求、興趣和思維習慣的教育方案能更好地抓住教育對象的視線。通過大數據分析，個體的思想個性特點以及學習傾向和習慣能夠得以顯現，從而構建個性化分析報告。根據個性化分析報告，思想政治教育可以有的放矢，針對不同情況，強化教育過程中的個性意識，調整課程結構、課程內容，研究個性化教育方案。此外，還可以吸取MOOC（大型開放網絡課程）在適應個性化教育應用上的經驗，不斷進行課程開發和改進。
最后，大數據分析能融入思想政治教育效果評估工作中。長期以來，思想政治教育效果評估困境重重，這主要是由于人的思想變化存在一定的潛伏期，有著內隱性的特征，使得思想政治教育效果評估結構復雜難控。現如今，多重因素影響下形成的龐雜數據更是突破原有的量化評估方式，為思想政治教育效果評估造成困難。而大數據思維的一個基本理念是：研究數據不關注精確，而強調混雜，而且繁雜的數據越多越好。這是傳統樣本分析所不可企及的。廣泛數據所帶來的是傳統分析中無法被關注到的細節和一些可能錯過的變化，這對于思想政治教育效果的綜合評估十分有益。當然，大數據對思想政治教育研究所產生的影響不限于此，仍有很多方面有待持續的開發。
思想政治教育研究中的大數據應用
依據目前開放的百度指數大數據平臺 ，以“兩學一做”為主題，挖掘（Data Mining）大數據平臺中2016年2月到2016年7月期間，人們對“兩學一做”相關問題的關注。可以得知，社會成員對“兩學一做”的關注內容（按檢索量排序）主要集中在三個主要方面：一是對“兩學一做”的心得體會，二是“兩學一做”的講稿及PPT，三是“兩學一做”的學習計劃。其中，關于“兩學一做”心得體會問題的檢索居于檢索首位。根據數據需求圖譜進行統計，圍繞核心詞匯“兩學一做”，人們重點檢索從“心得體會”到“講稿”再到“學習計劃”等，并且呈現需求度變弱的趨勢。
根據以上數據對“兩學一做”關鍵詞檢索的狀描和呈現，分析結論，我們可以為后期“兩學一做”學習教育提供以下的參考改進意見：一是加強宣講，印發材料，明確在“兩學一做”學習教育中的知識教育，使其入腦、入心；二是推動“兩學一做”學習教育的網站建設，對“兩學一做”學習教育活動方案給予指導意見，思想政治教育研究者們應積極研究教育活動形式的創新；三是避免教育活動形式化，對“心得體會”等要求，要真正落到實處，如在學習中穿插討論，避免學習后為完成任務而進行的抄襲。
大數據時代思想政治教育研究的應有轉向
大數據時代的確已經為思想政治教育研究提出了許多新的課題。因此，應積極回應大數據時代，完善當前思想政治教育研究，推動大數據時代下研究的轉向。
一方面，強化思想政治教育研究的多學科協同意識。大數據分析需要龐大的數據處理，從學科來看，至少需要統計學、計算機信息學、情報學等學科專業知識，這是現有的思想政治教育研究者知識結構的短板。雖然思想政治教育研究者綜合研究能力的培養不可忽視，但術業有專攻，因此在大數據時代，僅依靠思想政治教育學科內部的研究力量顯然是不夠的，要建立思想政治教育研究的多學科協同機制，強化協同意識。首先要加強與其他學科間交流，將研究所需要的數據方向告知相關學科領域的研究者，使其了解需要收集、挖掘、分析的數據內容，打造多學科研究團隊，協助思想政治教育研究；同時還要發揮本學科研究優勢，在數據挖掘的基礎上，結合專業知識進行充分分析，與哲學、教育學、社會學等多學科協同研究，做到物盡其用，人盡其才。
另一方面，逐步推進思想政治教育研究的市場化。掌握大數據源的機構是不同的，在當前，數據已顯然具備了價值的屬性。數據間交換已經形成市場，大數據交易中心正在籌劃建立。思想政治教育研究要掌握大數據，就要走出原有封閉的象牙塔，走向市場。思想政治教育研究市場化首先需要的便是投入的加大，因為市場本身具有利益性質訴求，市場是利益交換的載體，通過投入，思想政治教育研究能更便捷地獲取到所需要的數據源，還可以與專業的數據分析公司洽談，外包數據收集和挖掘任務，提高研究的實效性。此外，思想政治教育研究可以在市場化中尋求合作。如，對于高校數據信息的收集，部分企業有在高校或者針對大學生、青年群體進行產品推廣、產品開發的需求，他們與思想政治教育研究一樣，同樣需要了解高校大學生通過網絡生活所產生的數據，作為掌握高校數據信息資源的學校思想政治教育管理部門而言，可以通過合作，從有需求的企業那里獲得資金和技術支持，共同收集、挖掘有用數據，從龐雜的數據體中找到思想政治教育研究所需要的信息。
需要注意的是，將大數據思維應用思想政治教育研究之中，一定要避免技術至上主義的傾向。在大數據時代，思想政治教育研究要以審慎的態度融入數據的洪流之中，避免被數據洪流淹沒的境遇，在保持應有理性的同時，積極利用大數據給我們帶來的價值，張揚求知過程的智慧之美，讓數據發出生動而鮮活的聲音。我們在研究中必須明確，“大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案”。
（作者為北京市社會科學院科學社會主義研究所助理研究員）
【參考文獻】
① [英] 維克托?邁爾-舍恩伯格、肯尼思?庫克耶著，盛楊燕、周濤譯：《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》，杭州：浙江人民出版社，2013年。
——赴浙江考察學習的心得體會
學以致用破“五題”——赴浙江考察學習的心得體會
這次前往浙江杭州、湖州進行了為期三天的學習考察，杭州創新謀事、大氣做事、精細管事、人文融事、責任成事的思想境界與發展實踐，讓我倍感觸動、倍受啟迪、倍增干勁，對我們在彰顯省會擔當中“挑重擔，勇爭先”具有重要啟示作用。
讓眼界開闊引領思想解放。跳出江西看浙江，來到浙江看杭州，主要有四點體會：一是“敢”，敢想敢試、敢闖敢干。杭州的飛速發展離不開敢想敢試的不懈追求。從智慧城市到數字經濟，從之江實驗室、阿里達摩院等創新平臺的打造到基金小鎮、夢想小鎮等特色小鎮的壯大，都處處體現著敢為天下先的精神。二是“新”，勇于創新、善于創新。杭州“因水而生”，做活錢塘江、大運河、西湖“水文章”的絕妙創意令人耳目一新，無論是城市之腎的西溪國家濕地公園，還是美輪美奐的沿江景觀帶，都是創新的產物、創意的杰作。三是“搶”，搶先發展、搶抓機遇。杭州抓住了發展的“風口”——大數據。從“電子商務之都”到“城市大腦”，再到“全國首批5g試點城市”，杭州引領并帶動了全國數字經濟發展。四是“精”，精致建設、精細管理。杭州城市建設大氣且精細，無論是城市東擴、旅游西進，還是沿江開發、跨江發展，都體現打造宜居宜業宜游之城的精品追求。
挑重擔，勇爭先考察學習心得體會
這次前往浙江杭州、湖州進行了為期三天的學習考察，杭州創新謀事、大氣做事、精細管事、人文融事、責任成事的思想境界與發展實踐，讓我倍感觸動、倍受啟迪、倍增干勁，對我們在彰顯省會擔當中挑重擔，勇爭先具有重要啟示作用。
讓眼界開闊引領思想解放。跳出江西看浙江，來到浙江看杭州，主要有四點體會：一是敢，敢想敢試、敢闖敢干。杭州的飛速發展離不開敢想敢試的不懈追求。從智慧城市到數字經濟，從之江實驗室、阿里達摩院等創新平臺的打造到基金小鎮、夢想小鎮等特色小鎮的壯大，都處處體現著敢為天下先的精神。二是新，勇于創新、善于創新。杭州因水而生，做活錢塘江、大運河、西湖水文章的絕妙創意令人耳目一新，無論是城市之腎的西溪國家濕地公園，還是美輪美奐的沿江景觀帶，都是創新的產物、創意的杰作。三是搶，搶先發展、搶抓機遇。杭州抓住了發展的風口大數據。從電子商務之都到城市大腦，再到全國首批5G試點城市，杭州引領并帶動了全國數字經濟發展。四是精，精致建設、精細管理。杭州城市建設大氣且精細，無論是城市東擴、旅游西進，還是沿江開發、跨江發展，都體現打造宜居宜業宜游之城的精品追求。
2015年1月至2016年2月，我有幸到六枝特區黨委辦公室跟班學習，一年的學習時間里，在黨委辦公室各位領導的關心下，在同事們的幫助和指導下開闊了視野、演習了業務、增長了才干，經過認真學習使得自己的綜合能力有了實質性提高，達到了洗腦換思想、轉觀念、促業務的效果。一年的學習，感觸良多，現將心得體會總結如下：
一、有感于黨辦工作的"細".辦公室工作看似簡單輕松的訂訂資料倒倒水、打打電話編編稿，其實辦公室工作可謂是千頭萬緒、不但環節多、要求高、程序嚴，稍有疏忽更有可能給黨委政府帶來不可估量的損失。所以，要想把這些看似簡簡單單的小事情做到位，那就得勤勤懇懇加加班、心平氣和熬熬夜，滿懷激情又一天。在黨辦跟班期間，深深被黨辦人細致、精致、極致的工作態度和作風所震撼。從辦會辦文的耐心細致到文稿起草的字甄句琢再到接人待物的"身先士卒",無不體現著植根于黨辦人內心世界的細致。一個"細"字是黨辦人的工作態度，更是他們在各項工作中走前列樹先鋒的標尺，值得我們每一個基層工作學習學習在學習。
二、有感于黨辦工作的"實".黨委辦公室作為黨委的"揚聲器"和"亮窗口",每一項工作都具有很強的政策性和政治紀律性，對工作人員的辦事準確性和嚴肅性也要求極高。從而"實"也成為了黨辦人工作和做人的標簽，無論是工作中勤勤懇懇、腳踏實地，還是生活中的勤勤懇懇、以誠相待，無不體現著"古往今來事必成于實"的古訓。"實"也就成為了黨辦人一切工作的出發點和落腳點，工作上的現場摸實情、基層接地氣都是從實際出發，認真研究、科學謀劃的體現。生活中的團結協助、開誠布公更為黨委辦公室構建輕松和諧的工作環境奠定了堅實的基礎。
關鍵詞：生物醫學數據；統計建模；預測模型；心得體會
隨著生物信息技術的飛速發展，生物醫學研究領域的數據呈幾何級增長。近年來，生物醫學大數據受到學者們的廣泛關注。生物醫學大數據具有典型的“4V”特征：體量巨大（volume）、種類繁多（variety）、實時更新（velocity）、價值隱藏（value）[1]；“3H”特點：高維（highdimension）、高度計算復雜性（highcomplexity）、高度不確定性（highuncertainty）[2]。因此，綜合利用生物學、醫學、數學、流行病學、統計學、計算機學等多個學科的方法和手段，從中挖掘“有價值”的信息，為生物醫學研究提供確鑿有效的證據，顯得尤為重要。筆者以肺癌全基因組關聯研究（genome-wideas-sociationstudy，GWAS）為例，結合理論學習和案例實踐的切身體會，淺談利用GWAS數據建立肺癌風險預測模型的心得體會。
一、嚴謹的數據質量控制體系不容忽視
由于存在檢測、觀察、填寫或錄入錯誤，未經數據質控的原始數據極可能含有一些異常，甚至錯誤的觀測值。在研究設計之初，便要盡可能考慮規避產生錯誤數據。另外，統計建模之前，仍然必須對原始數據再次進行質量控制。在GWAS中，要同時對行（樣本）、列（位點）進行質量評價。例如，刪除次等位基因頻率低于5%、缺失率超過5%或哈代不平衡的位點；刪除分型失敗率超過5%、問卷性別與遺傳性別不一致、存在血緣關系、屬于離群值的樣本[3]。另外，同時需要對流行病學問卷及臨床數據進行核查。只有對數據進行清理后，才能用于后續關聯分析、統計建模。
二、合理的建模方法和策略值得精雕細琢
對于GWAS高維數據，合理的方法和策略不僅要考慮統計學性能（一類錯誤、檢驗效能、預測精度），還需要考慮分析效率（計算速度）。因此，研究者應該要深入思考，為研究項目量身定制一套“合理”的方法和策略。然而，現有的統計學模型和方法往往都有相應的應用條件。實際數據由于其變量結構的復雜性，不一定完全滿足所有的應用條件。并且，簡單的算法速度快，但統計性能相對低；復雜算法需要犧牲計算速度來提升統計性能。因此，研究者可能需要制定多個備選方案。結合建模步驟，筆者將從以下幾個方面，淺談個人心得體會。1.初始模型：一般擬合logistic回歸模型評價肺癌風險。模型中往往需要納入一些協變量，例如：年齡、性別、吸煙、人群分層等。一般參考以下納入原則：（a）在模型中有統計學意義（P≤0.05）；（b）即便在模型中無統計學意義，但絕大多數同類研究顯示其是公認的影響因素。某些協變量可能是位點的混雜因素，例如人群分層。如果GWAS中忽視調整混雜因素的影響，則有可能導致誤報噪音位點的一類錯誤膨脹，或識別致病位點的檢驗效能降低[4]。此外，研究者還需要考察協變量進入模型的形式。一般而言，無序分類變量以啞變量形式進入模型。當某些類別樣本量特別小，需要進行類別合并。有序分類變量、連續性變量則需要考慮是否以非線性的形式進入模型。一種最簡單的方式是，將連續性變量轉化為有序分類變量，并以啞變量形式進入模型。如果啞變量各組的系數呈現線性遞增的趨勢，則提示原始變量與結局變量間存在線性關系。否則，可采用啞變量、樣條函數等方法處理非線性關系。2.因素篩選：研究者需要從GWAS數據50萬位點中篩選出肺癌相關位點，加入初始模型，以提高模型的預測精度。常規做法是，在初始模型中逐個納入位點，對位點的主效應進行假設檢驗。因檢驗次數達50萬次，研究者必須要考慮多重比較所致的一類錯誤膨脹。常見一類錯誤控制方法有Bonferroni法和FDR法。前者較為嚴格，后者較為寬松。GWAS識別位點一般采用“寧缺毋濫”的原則，傾向于采用嚴格的校正方法。除此之外，研究者還要在多個獨立的人群中驗證初篩的位點。如果位點在多個人群中都顯示與結局存在統計學關聯，則認為該位點是潛在的影響因素。除基因位點主效應外，研究者還需要關注基因-基因、基因-環境交互作用。復雜疾病往由環境、基因相互影響，共同導致。因此，有必要在模型中對交互作用進行評估。例如，基因-環境交互作用可以顯著提高肺癌風險預測模型的預測精度[5]。有效的降維策略能夠提高因素篩選的效率。筆者曾采用“信息熵初篩對數線性模型再篩多因素lo-gistic回歸模型確認”的降維策略進行全基因組基因-基因交互作用分析[6]。信息熵方法計算速度快，且其統計量總是不小于對數線性模型，不會出現漏檢的情況。前兩步可以檢驗次數將1011次縮減至105次。檢驗次數降低6個數量級。最后一步，利用調整協變量的logistic回歸模型對關聯結果加以確認，防止出現假陽性。當然，研究者也可以根據項目“量體裁衣”，選擇其他降維方法，例如：隨機森林（randomforest）、多因子降維（multifactordimensionalityreduction，MDR）等。3.預測模型：經過遺傳因素篩選步驟后，研究者可通逐步回歸、LASSO等方法，建立含有與協變量、遺傳位點的主效應項、交互作用項的風險預測模型。根據受試者工作特征曲線（receiveroperatingcharacteristiccurve，ROC）確定一個風險閾值，使得風險預測的靈敏度、特異度同時達到最優。若樣本的預測概率≥閾值，則預測該樣本為肺癌。4.模型評價：從統計學的角度，可采用ROC曲線下面積（areaunderROC，AUC）來評價模型的優劣[7]。此外，還可以采用交叉驗證的方式評價模型，即：訓練集擬合的預測模型對測試集的樣本進行風險估計，并計算AUC。然而，AUC并非衡量模型的唯一標準。如果預測模型形式簡單，應用便捷，即便AUC稍有遜色，也是優秀的模型之一。所以，筆者認為需要綜合考慮，權衡利弊。
三、熟練的軟件操作和編程技能令人事半功倍
扎實的理論基礎固然重要，熟練的軟件操作亦不可或缺。筆者建議研究者不要拘泥于某一軟件，本著“方便原則”利用多個軟件進行數據處理、統計建模。根據筆者的經驗，一般不太可能一次性完成建模工作，往往需要不斷調整分析策略和分析方法。因此，筆者建議研究者適當撰寫一些項目相關的通用程序。如果需要重新建模，只需要修改程序參數，微調代碼就可以建立新的預測模型。因此，這就要求研究者“功在平時”以培養編程能力。基于肺癌GWAS風險預測模型的建模體會，筆者建議研究者需要重視數據質量控制體系、推敲建模方法和策略、培養熟練軟件操作技能。
參考文獻：
[1]王波,呂筠,李立明.生物醫學大數據:現狀與展望[J].中華流行病學雜志,2014,35(6):617-620.
[2]寧康,陳挺.生物醫學大數據的現狀與展望[J].科學通報,2015,(z1):534-546.
[3]陳峰,柏建嶺,趙楊,荀鵬程.全基因組關聯研究中的統計分析方法[J].中華流行病學雜志,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.
微課制作心得體會1：
微課是當前信息技術大數據時代的產物，它作為一個新生事物正在強勢沖擊傳統課堂教學。通過這次的培訓，我感受到微課不僅是學生學習的一種新型方式，更是一種促進教師自己成長的新模式，通過制作微課，我不斷深入反思，不斷歸納總結，在不知不覺中成長。
通過這次培訓，我對微課有了全面的認識。
一、微課形式、設計原則與框架搭建如何進行
微課是以短視頻或H5等新媒體為媒介，按照內容分層可視化封裝知識點或技能點(重點、難點、疑點、熱點)的媒體元素，輸出為一定微形式、微風格的互聯網教學媒體。在微課制作時必須考慮：(1)精致化、碎片化;(2)快節奏、跳躍性;(3)去中心化、反說教;(4)寓教于樂、形式多樣。微課的實質就是把知識點以“短小精悍”的方式呈現出來。其中，短指的是視頻長度短，小指的是主體小、容量小;精指的是精心設計、精致制作、精良講解;悍指的是學習效果震撼令人難忘。
二、微課制作的流程
微課制作的流程包括制作準備、選題設計、素材收集、課件制作、視頻錄制五個步驟。尤其是選題設計，不宜選題目過大的內容，不然受到時間限制，老師會講解不清。課件的設計也很重要，它是老師上課的主要媒體。所以，在課件里，既要制作生動而且還要設計相應的練習。
同時對微課的制作方法：錄制法、拍攝法、混合式制作法等也有了深入的了解。并且學會了如何運用微課錄課視頻軟件進行剪切，加入音樂和片頭片尾的制作。
三、微課制作中課件制作技巧
微課制作中課件制作技巧主要用到思維導圖軟件，思維導圖是表達發射性思維的有效圖形工具，能夠用圖形表現各級主題的主次和隸屬關系，它具有焦點集中、主干發散、層次分明、節點相連等特征，因此，在微課制作的過程中經常被用作知識載體地呈現。學會了思維導圖類工具Novamind 5的安裝、以及主要功能的使用方法，那么制作微課會變得簡單易行。
總之，通過此次培訓班的學習，我學習了更多、更易應用的課件制作軟件，尤其是思維導圖的用法，也認識到了制作微課并不是一件特別困難的事情，只要利用好身邊的資源就可以很便捷地實現知識的高效傳播，我相信微課會讓教育變得更有趣、更容易接受;提高微課設計與制作能力，在教學中更好的運用微課這一教學手段，不斷提高課堂教學質量。但是，我也意識到，我這次所學的有關微課制作的知識還很膚淺，今后我將結合自己的教學實際情況，繼續和同行們共同探討這個話題!
另外，我也深感一個問題，微課制作出來了，如何讓學生利用課余時間進行有效地自學?這也是一個值得老師關注的一個問題。
微課制作心得體會2：
一、多看名微課，增長眼界
凡事多學多看，不僅能增長知識還能拓寬思路，開闊眼界。微笑的《蒙娜麗莎的喜怒哀樂》500年多了，還是那么令人著迷;被遮擋的令人迷人的面紗;長胡子的《蒙娜麗莎》;微笑、邊哭、齜牙。短短的微課深深的吸引著我，讓我學到很多人生表情與生活世界的接軌，了解了達芬奇的內心世界和當時的人文素養。
二、博覽群微，取長補短
不管是英語微課還是數學微課，不管是小學還是高中的知識微課，我都一一瀏覽，取雜家之精華，棄其糟粕。有的是用課件ppt加上配音;有的是背景家視頻;有的是手寫板加錄屏軟件;有的是三合一.......總之從設計到制作成功思考非常周密!
三、學習軟件使用，為制作鋪墊
要想做好微課，在原有電腦基礎上錄屏軟件的使用要非常熟悉 。
首先要確定自己喜歡的軟件，對自己來說使用非常方便的軟件。有會聲會影、camtasia studio 、屏幕錄像、超級捕快、kkcapture、錄像軟件等等。
其次了解各種軟件，確定最適合自己的。“鞋穿在自己的腳上，舒不舒服只有自己知道"!會聲會影camtasia studio 、兩張軟件比較容易接受，后者簡單，前者有flash的共性，會flash的最好用會聲會影，因為其功能比較全面和強大!
四、打好基礎，開始行動
1.精心設計：5至10分鐘的教學設計，要求完整連貫，學起來簡單易懂，又非常吸引人的內容，簡稱“微設計”。
2.精心設計多媒體課件：不管你是用flsh還是用ppt,都要設計的寄簡潔又大方，還要生動形象，要吸引學習者的眼球，又要讓學習者過目不忘!
3.開始制作：打開錄屏軟件，調和桌面背景顏色，調好聲音屬性，清清嗓子，開始吧!最后還要對所錄的進行編輯，處理出更靚的效果來：可以加上字幕，可以加上雙影效果……
微課雖小，要是你制作出來，你會收獲很大;微課雖小，但是很新穎，學起來又不累;微課雖小，可以幫助那些有困難只能在家的孩子和大人學習提供方面，提供同等的校園學習生活。您還在猶豫什么，趕快微課吧!
微課制作心得體會3：
后天就要開學了。剛才打開我的空間，把上學期學習翻轉課堂后制作的幾個微課看了看，覺得蠻有意思。我一共做了七個。原定的第八個打算寒假里錄出來。為什么留下一個遲遲沒有完成呢?除了有點技術問題需要改進外，還想總結一下制作過程中的心得，以便質量更好。
一、時間不能長，最長不能超過5分鐘。
我給自己定的目標是3分鐘，可大多都在5分鐘左右。當然，高三地理是難，解一道題往往牽扯好幾個知識點，要把題講透，3分鐘是解決不了的。但這不是理由，微課之所以是微課，就是一個微課只解決一個知識點，才可以短小精悍，才不會嚇住學生，才會讓學生看下去。如果一個長達10分鐘的“微課”面向學生，那些學習困難的，就不會花時間去看了，這樣，我們錄制微課的作用就不能發揮了。因此，每個微課我都錄了不只5遍，沒完成的那個10遍不止了。
二、一個知識點一個微課
今年我帶的是高三，我嘗試的是試題講評課的翻轉課堂。講一個試題，要講透，舉一反三，牽扯到的知識點會很多。我的做法是試題涉及到幾個知識點就講幾個知識點，既然講，就講明白。所以，微課還是小微課，但數量變多了。不過，這會減輕學生的畏難情緒，哄著他一個接一個地看下去。
三、語速要比正常說話快一點，但也不能太快
《物影》這個微課，為了不讓視頻時間超長，我不僅說話快，還在后期剪輯時把中間語氣停頓的時間也都剪去了，時間是會短那么一點，但給人一種上氣不接下氣的感覺，這樣對聽課質量肯定會有影響。
四、錄制前最好寫腳本
本來想好的話，錄制一開始，容易卡殼，還有，錄制微課讓我感覺到我怎么那么啰嗦呀，看來平時上課時講話存在問題沒有覺得，這一定得改。但錄制時由于講錯過多，就會泄氣重來，這樣很浪費時間。因此，錄制前最好把要講的話寫下來，象剛參加工作寫教案一樣，一句一句，這樣，在錄的時候語速、語氣才會拿捏的好，錄出來效果也會好，學生才會愛看。
本人自2010年入司以來，先后參與 XXX 等項目的研發工作。積累了豐富的項目實踐經驗，伴隨著項目的落地收獲頗豐，在2015年擔任部門技術副總監，全面負責部門北京中心技術把控工作。隨著公司走出去戰略和部門提升市場化競爭能力的要求，積極開展部門產品化思路的設計、研發工作，沉淀業務應用公共組件，提高項目交付能力。
個人學習方面，積極參與公司具備的項目管理及技術技能相關培訓，使自己的眼界不斷開闊，同時也以公司技術專家委員會的名義參與公司內部組織的技術沙龍，分享心得體會。在2016年參與集團組織中級職稱評定，并獲得專業技術職務任職資格中級職稱。
目前主要負責工作簡要描述
（一）參與業務拓展，
參與業務線產品規劃設計，并輔助業務線拓展、儲備方向填報、及技術標書編制等工作。并負責業務線及項目的研發進度管控。
（二）技術研發能力，提高交付能力。
組織各業務線遵循部門統一技術路線，交流共性問題，提高部門協作，提高生產率和交付能力。
（三）團隊建設能力
協調組織新員工參加集團統一的入職培訓，了解主營業務。在項目組負責人與組員間建立師徒關系，加強傳幫帶效果，提升團隊整體能力。
后續工作思路
（一）目標分解到位，思想轉變到位。
遵循部門三中心定位，加強應用中心建設，圍繞相關制度完善、任務強化執行，提高項目交付能力，加快轉變思路，達成部門按照市場化模式運營的年度目標。
（二）狠抓主要矛盾，提高交付能力。
1．加強執行力，凡事閉環處理。
2．加快新技術應用，革新。
