Beyond Punnett squares: Revising the Canadian genetics curriculum to meaningfully introduce social and ethical perspectives
Notice bibliographique
Résumé
In 2015, the Genetics Society of America published a learning framework based on Vision and Change. One of many core competencies was that “Students should be able to identify and critique scientific issues relating to society or ethics.” Unfortunately, no links to other core concepts were provided to help instructors integrate this core competency into the genetics curriculum, and no key issues were identified or discussed. Traditional genetics concepts raise many unresolved ethical issues (Gouvea, 2022; Visintainer, 2022) and new genome-editing technologies amplify the need to incorporate social and ethical perspectives in the genetics curriculum. A few exercises that touch on social and ethical perspectives in genetics have been made available through CourseSource, but these are mostly superficial and difficult to integrate into the existing curriculum. Moreover, little work has been published on the curriculum for Canadian introductory genetics courses in higher education. To address this deficiency, we conducted a document analysis of syllabi for introductory genetics courses across all provinces and territories. Only 15% of these syllabi touch on social and ethical perspectives. Through interviews of students and instructors in courses across Canada, we are exploring how these perspectives have been integrated into the curriculum. We will share the themes emerging through our interviews, and invite attendees to consider alignment with their own pedagogical contexts. We will share our work to build a database of strategies to integrate social and ethical perspectives in introductory genetics courses across Canada. This study was performed with ethics approval.
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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 | 0,017 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».