An integrated, modular approach to data science education in microbiology
Notice bibliographique
Résumé
We live in an increasingly data-driven world, where high-throughput sequencing and mass spectrometry platforms are transforming biology into an information science. This has shifted major challenges in biological research from data generation and processing to interpretation and knowledge translation. However, postsecondary training in bioinformatics, or more generally data science for life scientists, lags behind current demand. In particular, development of accessible, undergraduate data science curricula has the potential to improve research and learning outcomes as well as better prepare students in the life sciences to thrive in public and private sector careers. Here, we describe the Experiential Data science for Undergraduate Cross-Disciplinary Education (EDUCE) initiative, which aims to progressively build data science competency across several years of integrated practice. Through EDUCE, students complete data science modules integrated into required and elective courses augmented with coordinated cocurricular activities. The EDUCE initiative draws on a community of practice consisting of teaching assistants (TAs), postdocs, instructors, and research faculty from multiple disciplines to overcome several reported barriers to data science for life scientists, including instructor capacity, student prior knowledge, and relevance to discipline-specific problems. Preliminary survey results indicate that even a single module improves student self-reported interest and/or experience in bioinformatics and computer science. Thus, EDUCE provides a flexible and extensible active learning framework for integration of data science curriculum into undergraduate courses and programs across the life sciences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,008 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».