数据科学学院坚持深化教研改革创新，提升教师教学技巧，积极争取学校进修机会，践行统学、领学、研学、联学、践学“五学联动”机制，推动本院教师在研学上扎根理论、深耕实践。
我院李静、石苗、万昕几位老师参加ISW工作坊研修学习活动，以下是来自万昕老师工坊学习的成果与优秀经验：
使用BOPPPS模型的六个模块高效的设计教学内容
对于我这样缺少教学经验的新老师来说，在写教案的时候最头疼就是想讲的知识比较多，但是缺少一个系统的方法来编写教案，没有发力点，即使花了很多时间，但是写出来的教学内容环节总是有缺失，主次不明确，总是不太满意。现在学会了BOPPPS模型，明白了首先要明确教学目标是什么。在明确了教学目标的情况下，按照BOPPPS模型的六个模块（导入、目标、前测、参与式学习、后测、总结），可以高效的编写好一节课的内容，设计好一门课。
要充分的考虑学情
ISW的培训是全程参与式的，6个人为一个小组，每个人即做老师（每天一次10分钟的教学），又做学生（听5次10分钟的课程）。因为小组的每个老师的专业背景均不同，一开始由于没有考虑的其他“学生”对于数据分析的基础知识情况，第一天的课程设置难度较高，无法形成有效的课程互动。由于没有考虑到学情，学习目标的设定不符合当前的实际情况，所以讲课的结果是低效的。之后两天降低了课程的难度，从数据分析技术调整成通过案例来讲解数据分析思维，这样即使没有接触过数据分析的情况下，大家也可以跟上课程的节奏，并且完成课程的目标。
对于我来说，由于下学期要开始全校性的数据可视化课程，那么对于不同专业背景的学生如何达成教学目标，了解学情就是非常关键的一步。
围绕教学目标为核心
ISW的一节课就是如何设置教学目标，教学目标一定要清晰而且可测量的。BOPPPS模型的6个模块、以及具体的参与式学习的方式都是要为了更好的去实现学习目标而设置。在前两天学习的时候，由于对于学习目标的重视不够，所以课程内容设计上出现了好几处冗余的地方，和学习目标的联系不是足够的紧密，所以影响了课程内容逻辑的连贯性。第三天重新思考什么是围绕学习目标去设置课程内容，审视每一部分的内容是不是不可或缺的，是不是有助于实现教学目标的。这样修改后的课程内容逻辑性更强，主题更突出，学生的接受度也更好。