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<i>In silico</i> research as an active learning platform in a molecular biology course

2018· article· en· W3177086901 sur OpenAlexaffabout
Élaine Beaulieu

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnsemblClass (philosophy)Computer scienceSoftwareGenomeFunction (biology)Computational biologyMultimediaBiologyWorld Wide WebGenomicsGeneGeneticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Active learning approaches can deepen the students' understanding of major biological and biochemical concepts by integrating course content with practical applications. In order to facilitate the merging of theory and application, a blended course format was developed for a 4 th year class on the Structure and Function of the Human Genome. Briefly, a third of the lectures were replaced by online tutorials, called Webquests. The Webquests were constructed such that the students could independently follow both written instructions and instructions given by a series of video tutorials embedded in the Webquests. Each Webquest required the students to do specific tasks researchers in molecular biology would normally do, using specialized but freely available online software such as UCSC and Ensembl genome browsers, IGV genome viewer, Galaxy/cistrome bioinformatics data analysis platform, NCBI GEO platform and more. These tasks consisted of, for example, planning cloning experiments for protein expression or a luciferase assay or using the various software or platforms to view, manipulate and analyze high throughput sequencing data and discuss the functional organization of different gene loci when looking at several functional makers (CpG islands, histone mark, nucleosome mapping, DNase hypersensitivity, FAIRE‐seq and transcription factor binding sites). Students had to write down and explain their problem solving strategies, results and discussion in a laboratory book, as they would in laboratory research. These were also discussed in class, as a research group would discuss group member's results. Course evaluations revealed this practical aspect of the course was appreciated by students and most thought the Webquests were interesting but very demanding and generally put them in the uncomfortable position of not knowing whether their considerable amount of work was good or bad. Therefore, a teaching strategy using immediate and substantial feedback closer to one‐on‐one mentoring seems to be important for this type of course content and activity in order to nurture and guide students even in basic skills such as scientific writing and maximize their learning experience. Using this blended learning strategy allowed the students to put in practice the theoretical knowledge acquired in class in a novel and engaging manner, better reflecting the process of scientific inquiry in a real world environment. Support or Funding Information The University of Ottawa Teaching and Learning Support Services (TLSS) This abstract is from the Experimental Biology 2018 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0600,043

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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