1. 介绍与教学团队

• Jathan Sadowski：第1-8周的讲师，人机计算系高级讲师。
• Miladin Rakovich：首席考官兼课程协调员，负责第9-12周的授课。
• 教学团队：包括三名教学助理（Marino、Pranita、Jessica）和总共15名导师。
• Marino（Jungho Yang）：介绍了自己作为教学助理的角色，强调他将为学生提供支持。

2. 课程概述

• 目标：向学生介绍学术和行业中常用的研究方法。
• 涵盖主题：文献综述、研究伦理、定性与定量研究、研究沟通。
• 结构：每周的实践课（仅限线下）、实时总结会议和在线资源。
• 实践课的重要性：实践课是练习研究方法、与导师互动并在评估中取得好成绩的关键。

3. 关键政策与资源

• AI使用政策：规范课程作业中AI技术的负责任使用。
• 学生行为准则：概述学生的行为规范。
• 性伤害预防政策：确保安全的教育环境。
• 包容性与多样性：莫纳什大学强调包容性，为原住民学生、父母和女性IT从业者提供资源。

4. 评估方式

• 测验：每周测验占总成绩的10%。每个测验需在周五下午4点前完成，内容涵盖下一周的材料。
• 作业：两次作业，每次占总成绩的45%。作业1涵盖第1-6周内容，作业2涵盖第7-12周内容。
• 无考试：课程成绩完全基于测验和作业。

5. 实践课安排

• 形式：线下小组活动（3-4名学生），专注于定性与定量研究方法。
• 准备：学生需在实践课前观看每周视频、完成阅读并参加测验。
• 出勤：非强制，但强烈建议参加以提高评估表现。

6. 沟通与支持

• Ed讨论论坛：学生提问的主要平台。鼓励学生公开发布问题，以便全班受益。
• 特殊考虑：作业延期需通过大学的特殊考虑流程申请。

7. 对高分（HD）学生的建议

• 参加所有实践课和总结会议。
• 深入学习材料，包括阅读和视频。
• 在作业中超越最低要求，进行额外研究并应用批判性思维。

8. 研究技能与职业相关性

• 本课程提供适用于学术和行业的基础研究技能。
• 所学技能（如文献综述、访谈、调查）与硕士论文和专业研究角色直接相关。

9. 课程安排与细节

• 实践课地点：学习与教学大楼（LTB），G81教室。
• 测验截止时间：周五下午4点（各校区当地时间）。
• 录制：实时会议会被录制并发布在Moodle上，供无法参加的学生观看。

10. 问答环节亮点

• 测验尝试：允许两次尝试，取最高分。
• 作业延期：需通过大学的特殊考虑流程申请。
• 评分标准化：通过评分标准和教学团队会议确保公平一致。
• 马来西亚校区：遵循相同时间表，测验截止时间为马来西亚时间下午4点。

11. 总结

• 鼓励学生使用Ed讨论论坛提问并与同学合作。
• 会议结束时提醒了实践课地点以及如何通过Moodle访问Ed论坛。