Assignment 1 Specification
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Overview
Assignment 1（Proposal）：撰写一份提案，介绍一个你感兴趣的数据科学项目。Assignment 1 的截止时间为：2025 年 8 月 29 日（周五），晚上 11:55（第 5 周）。
Focus of the Project Proposal
Assignments 1 和 3 要求你开发一个新颖的数据科学项目提案，利用数据科学方法为一个重要的现实问题提出原创性的解决途径。你需要超越既有研究：识别独特的问题陈述、提出创新的方法论，或将数据科学技术应用到新的情境。你的提案应展示你在以下方面的能力：界定一个新颖且重要的问题、确定相关数据集、选择合适的方法论、并制定有效的评估策略。所提项目应与以下业务场景之一相匹配：农业、教育、金融、游戏产业、医疗健康、社交媒体、体育。鼓励你与导师讨论任何项目想法以获得进一步指导。
Assignment 1：Proposal（15%）
- 权重：占本单元总评的 15%
- 提交格式：1 个 PDF 文件
- 字数：最多 1000 字
你需要完成：
- 选择一个数据科学项目。
- 撰写报告的前三个部分：（1）Introduction；（2）Related Work；（3）Business Model（同时给出参考文献以支持你的项目），其具体要求见下文Assignment 3：Report + Feedback + Presentation 的说明。
重要提示（关于 GenAI 使用）：如果你在本作业中使用了 GenAI，请确保在 Assignment 1 的第一页包含以下内容：
- 你在本作业中使用了哪种 GenAI（例如：ChatGPT、Gemini、DeepSeek 等）？
- 你将 GenAI 用于哪些方面？可能的答案包括：
- 头脑风暴与创意生成
- 文献探索支持
- 数据集发现
- 方法选择支持（例如：机器学习）
- 写作结构与清晰度提升
- 其他（请说明）
你对上述问题的回答将有助于指导未来学期如何将 GenAI 融入本单元的教学与学习。
How you will be assessed
| Problem Clarity（2%） 问题是否表述充分且界定清晰？目标是否明确陈述？ | 对项目进行深入而成熟的描述，包括问题与目标。 |
| Problem Importance（4%） 项目是否具有现实应用？是否关注关键社会、环境或商业挑战并体现显著社会影响的潜力？ | 深入阐述问题的重要性，充分讨论现实应用与社会影响。 |
| Business Model Analysis（2%） 是否清晰阐明数据在业务模型中的角色？是否明确项目的收益/价值？是否识别并回应了主要利益相关者？ | 对业务模型（含数据角色、收益/价值、利益相关者）进行深入而成熟的描述。 |
| Novelty（4%） 评判要点：项目是否关注重要且新颖的问题？是否引入新的或非常规的方法？是否处理尚未充分研究/新兴的议题？ | 项目聚焦高度新颖的问题，引入独特/非常规方法，具有显著潜在影响。 |
| Completing peer grading（3%） | 你将评审 6 份随机分配的其它同学的 Assignment 1 提交，并基于Problem Importance 与 Novelty 为其打分。你的同行评分得分（3%）将按完成评审的数量比例计算，完成全部 6 份评审可获得满分 3%。针对 Problem Importance 与 Novelty 的同行评分将与导师评分进行平均 |
How to Submit
对于 Assignment 1，请先使用文字处理工具（如 Microsoft Word）完成并保存你的项目提案，随后将其另存为 PDF 并在 Moodle 上提交。重要：此外，请通过以下 Google 表单提交你的项目提案。这将帮助教学团队分发提交用于同行评分（见上文细节）。如果你未通过提供的 Google 表单提交 Assignment 1，将无法获得同侪对Problem Importance 与 Novelty 两项的同行评分。
FirstName_StudentNumber_Assignment1.pdf
请确保在报告中致谢/引用你使用的任何资源。你可能需要回顾 FIT 引用样式以熟悉本次评估的引用与参考文献规范；也可参考 demystifying citing and referencing 指南以获得帮助。
同时请确保你的提交能正确生成 Turnitin 相似度报告。若提交获得较高的 Turnitin 分数（例如超过 15%），学生可能需要就项目想法作出进一步说明；如未能提供充分解释，可能会对提交实施处罚。
What you need to do
开始之前，请确保你：
- 强烈建议先查看此处提供的“启发性”材料以选择你感兴趣的主题。同时也强烈建议你自行提出一个有趣且新颖的主题，并随时与导师讨论以确认主题适宜。
- 下载评分细则（rubric）（可在 Moodle 获取），作为评分参考。
选择一个数据科学项目主题，然后：
- 对你的项目主题与相关技术进行初步研究；
- 撰写并提交带有引用的提案（Assignment 1）；
- 研究并准备带有引用的最终报告；
- 提交报告并进行展示（Assignment 3）。
在完成 Assignment 3 时，你可以修改（尤其是在收到批阅者反馈后）并复用你在 Assignment 1 中提交的初始提案部分，甚至可以更换主题。
Further advice on the assignment
- 务必仔细阅读上述作业说明。
- 项目应以数据为中心——理想情况下结合多源数据来构建你自己的项目，以解决现实问题。
- 项目应包含一个清晰的问题陈述：项目的目标/目的是什么？
- 明确传达项目的新颖性与收益：项目何以新颖？是否带来经济效益或社会公益？
- 报告需要“讲好一个故事”，足以说服他人“投资你的项目”以便将其真正落地。
- 尽量不要把项目做得过于宽泛。它应是一个可实现的数据科学项目。
- 尽可能多地阅读你所选主题的相关资料，以便描述项目的数据（与软件）需求。
- 明确说明项目的数据来源：
- 数据是否为专有？将如何采集？
- 若数据为公开数据，你应对其进行探索性数据分析（EDA）。
- 需要进行哪些预处理？在可用之前数据需要如何清洗/转换？可能需要哪些软件？预处理是否可以分布式
Here is the clarification regarding Assignment 1 & 3.
If needed, we will update this post to keep you informed, so please check it regularly.
- The meaning of novelty: For novelty, you can present a new idea based on existing studies such as proposing a new approach, using new data, applying new ML algorithms, introducing new analytical methods or offering new insights. Your project meets the novelty requirement as long as it introduces something unique or improves upon existing methods.
- The range of topics: As mentioned in the assignment specification, the proposed project should align with the following business scenarios: agriculture, education, finance, gaming industry, healthcare, social media, and sports.
- Format requirements: No specific format is required but I can suggest some general formatting as follows:
- Font: Times New Roman or Arial
- Font Size: 12-point
- Line Spacing: Single-spacing
- Alignment: Justify (except for the title, which may be centered)
- Indentation: First line of each paragraph indented
- Referencing style: APA 7th (https://www.monash.edu/library/help/citing-and-referencing)
- Word limit: Word limit excludes Cover Page, Table of Contents and References.
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