Protein Molecules as Robotic Mechanisms: An Interdisciplinary Project-Based Learning Experience at the Intersection of Biochemistry and Robotics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increasingly, instructors are challenged by growing complexity in knowledge domains and the need to prepare students with specific skills relevant to an uncertain future. The speed of technological advance and shifting societal conditions make this ever more arduous. One of the promises of project-based learning (PBL) is to cultivate many of the most important student qualities for facing such an uncertain world by exposing them to cross disciplinary problems. Indeed, providing the students with a plethora of perspectives from seemingly unrelated fields enhances their creative problem solving skills and enables them to better adapt to complex scenarios. This paper describes a multidisciplinary effort between faculty from the Electrical and Computer Engineering department at the University of Michigan-Dearborn and the Department of Chemistry and Biochemistry at the Worcester Polytechnic Institute (WPI). The project involved students modeling protein folding as a robotic mechanism and studying the problems associated with this complex system from multiple perspectives. After providing a brief technical background about the robotics-based approaches to the problem of protein folding/unfolding, this paper elaborates on the pedagogical elements of the project. Assessment results highlight the student learning outcomes and perspectives on this interdisciplinary, and intercollegiate project-based learning endeavor. The authors comment on challenges and opportunities associated with such PBL efforts and provide suggestions for disseminating these types of impactful PBL initiatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».