生物信息学创新教学模式初探论文

时间:2020-08-16 09:19:53 生物科学毕业论文 我要投稿

生物信息学创新教学模式初探论文

  论文摘要:生物信息学是生物科学中一门新兴的前沿学科。针对目前国内生物信息学教学现状,基于其他学科的成功教学模式,结合生物信息学课程特点,提出“以知识为中心,理论教学与实验教学有机结合”的教学模式。

生物信息学创新教学模式初探论文

  论文关键词:生物信息学教学模式理论实验

  2l世纪是高科技发展的世纪,随着人类基因组计划的完成、遗传语言的破译、生物大分子的功能与结构研究,一门崭新的、拥有巨大发展潜力的新的学科生物信息学悄然兴起并得以蓬勃发展。生物信息学已成为分子生物学家和从事生物学研究和学习的科研人员、教师和学生的必备工具。在生物信息学开设条件尚不成熟的情况下,目前还没有完善的教学模式,如何在高校进行生物信息学教学则亟需探索。为此,笔者根据几年的生物信息学教学实践,提出几点见解,期盼能“抛砖引玉”,引起同行专家学者的关注,由此推动生物信息学教学质量的提高。

  1生物信息学概述

  生物信息学(Bioinformatics)是生物学、数学和计算机科学交叉所形成的一门新兴学科,它主要运用信息科学和计算机手段通过数据分析和处理.揭示海量数据间的内在联系和生物学含义,进而提炼有用的生物学知识。诺贝尔奖获得者W.Gilbert在1991年曾经指出:“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在,基于全部基因都将知晓,并以电子可操作的方式驻留在数据库中,新的生物学研究模式的出发点应是理论的,一个科学家将从理论推测出发,然后再回到实验中去追踪或验证这些理论假设”。该论点预示了生物信息学在生物科学中的重要地位。

  生物信息学的最大特点;一是数据库庞杂,仅人类基因组一项,就大约有3.0×l0个A、G、C、T构成:二是操作主要在网络环境中运行,通过网络强大的搜索功能实现数据储存、检索和分析;三是由于是一门由计算机技术、数学、生物学等多学科综合交叉产物.它的理论及内容尚在不断地完善与更新中。

  2教学现状

  2.1缺乏合格的生物信息学师资,教师队伍的整体数量和质量与我国生物信息学教育快速发展的规模极不相称。

  2.2对生物信息学专业人才培养的认识各异,造成课程设置不合理。我国高等教育的传统模式在创新性人才和交叉学科人才的培养方面本身就存在不少薄弱环节,如何通过生物信息学专业课程教学与实践加强学生的研究能力,从而加快培养不同专业背景的“复合型”人才是摆在我们面前的一项艰巨任务

  2.3生物信息学教育与其他专业的合作还有待加强。尽管生物信息学是一门新兴学科,但与其他专业之间存在不少联系。现阶段的问题是不同专业学科的教师之间缺乏交流与合作,难以满足生物信息学教学的需求。

  2.4在教学方法上.重视系统知识的传授和授课计划的完成,而忽视学生能力和素质的培养。此外,缺乏理论教学与实验教学的有机整合,实验教学只是以验证理论为目的,内容单一,无创新点,忽视了对学生实际操作能力的培养。

  2.5教学中还缺乏适合的理论和实验教材。授权影印国外原版教科书和翻译书籍仍占主导地位,而国人自编的教材寥寥无几。例如,我们在教学实践中已深感到《基础生物信息学及其应用》一书已不能满足实际教学工作的需要,但由于种种原因.修订版迟迟未能完成。此外,系统性也是目前生物信息学教材中普遍存在的一个问题。

  3创新教学模式探讨

  作为教学论三大流派之一的建构主义认为:学生在现实世界的真实环境中去感受和体验该知识所反映事物的性质、规律以及该事物与其他事物之间联系,通过学生的自主学习和协助学习,来完成对所学知识的意义建构。多媒体计算机和网络通信技术的发展,为建构主义学习环境提供了理想认知工具.能更有效地促进学生的认知发展。基于其他学科的成功教学模式。结合生物信息学课程特点,笔者提出“一个中心,两者结合”的教学模式。即“以知识为中心,理论教学与实验教学有机结合”。突出学生的主体地位,强化了个性教育。

  3。1知识定位为中心以教学活动的真正对象——知识定位为中心.在不同的具体教学活动中教师与学生的“主角”与“配角”地位相互转换.即在某些教学环节中,教师是知识建构的主角,学生当配角,而在另一些教学环节中,则相反。同时,针对不同的教学内容和教学需要.采取不同的教学方法。生物信息学是一门多学科交叉的科学,涉及的知识面即深又广,学生进行独立自学的难度很大。尤其是生物信息学中的相关数学知识,诸如隐马尔科夫链、动态规划算法和几何拓扑理论等,在教学中则需采用教师主导的传统讲授方法。 课堂教学受学时的限制,通过探究式方法,引导学生利用课余时间拓展知识,是不可或缺的教学方法,其教学过程大致分为3个步骤:首先确立教学目标,目标可以由教师设定,也可以是学生所感兴趣的内容。如:玉米基因组SSR引物设计,这类问题一般无法找到现成答案.必须通过学生自己去查阅和检索相关数据库后综合分析才可得到。其次进行分组.对一个崭新事物的认识单靠个人智慧的力量往往难以全面兼顾,需要集体的智慧。分组就是将学生随机分组.以组为单位去检索相关基因和蛋白质数据库。如何使用检索工具、哪些数据库需要检索、哪些指标是可以限定、哪些地方不可以忽略等方面的问题,指导教师可给予一定的启发提示和帮助,但不能替代完成。最后集中讨论,由小组成员围绕指定的问题,如SSR引物,则本着资源共享的原则,陈述检索过程、分析结果,并就检索过程中存在的问题及技巧进行共同讨论,最后由指导教师就检索结果进行取舍、总结,对学生的学习情况作出点评。并提出改进意见及进一步要求。

  3.2理论教学与实验教学的有机整合

  3.2.1通过生物数据库的使用,提高学生处理生物信息的能力由于大型服务器和计算机的参与,分子生物学对生物分子(主要是核酸和蛋白质)研究工作的效率大大提高。到目前为止,生物学数据库总数已达500个以上,在DNA序列方面有GenBank、EMBL和DDBJ等;在蛋白质一级结构方面有SWISS—PROT、PIR和MIPS等:在蛋白质和其他生物大分子的结构方面有PDB等:在蛋白质结构分类方面有SCOP和CATH等.各数据库均通过Intemet提供多种形式的数据检索服务。例如:NCBI—Gen.Bank数据库就提供Retrieve(Email),Entrez(Web集成信息检索)及Query(Email集成检索)等多种方式的检索服务。这类检索服务是生物数据库所能提供的多种服务中最基本的信息共享和应用服务.也是生物专业学生和科研工作者经常使用的。

  3.2.2通过序列比对软件的开发.增强学生使用生物信息处理软件的能力将未知序列同整个数据库中的已知序列进行比较分析是研究者手中的一个强有力的研究手段。对2个物种进行全基因组序列比较已不再是一个梦想.进行序列比较的目的之一是判断2个序列之间是否具有足够的相似性,从而判定二者之间是否具有同源性。在世界各地,科学家每天都要进行成千上万次的序列比对和数据库搜索。实验操作中通过序列比对软件开发的培训,使学生熟练掌握生物信息处理软件.并能编制解决相关问题的小软件。

  3.2.3运用生物信息学相关知识,提高学生获取蛋白质信息的能力由于构成蛋白质的20种氨基酸化学构造上的差别远远大于构成核酸的4种碱基的差别。因而蛋白质在结构和功能上存在更大的多样性。目前实验方法获取蛋白质结构信息仍然需要大量的时间,而且对技术和技巧都有很高的要求。越来越多的蛋白质在测定空间结构后尚不清楚其生物功能,因此蛋白质功能预测日益受到重视。预测的方法是目前提供蛋白质结构及功能信息的重要方法。蛋白质结构与功能的复杂性必须借助生物信息学的`技术手段才能更好的阐明,通过对生物信息学的学习和掌握,可使学生更多更快地了解蛋白质的信息。

  3.2.4优化实验教学内容,发挥网络教学优势生物信息学实验教学主要是针对海量生物数据处理与分析的实际需要,培养学生综合运用生物信息学知识和方法进行生物信息提取、储存、处理、分析的能力.提高学生应用理论知识解决问题的能力和独立思考、综合分析的能力。生物信息学实验教学内容的选择与安排应按照循序渐进的原则.针对特定的典型性的生物信息学问题设计,以综合性、设计性实验内容为主,明确目的要求,突出重点,充分发挥学生的主观能动性和探索精神,以激发学生学习的主动性和创造性为出发点,加强学生创新精神和实验能力的培养。

  生物信息学实验教学以互联网为媒介、计算机为工具,全部在计算机网络实验室内完成。在教学中,充分利用网络的交互特点实现信息技术与课程的结合。教师通过电子邮件将实验教学内容、实验序列、工具等传递给学生,学生同样通过电子邮件将实验报告、作业、问题和意见等反馈给教师,教师在网上批改实验报告后将成绩和评语发送给学生,让学生及时了解自己的学习情况。

  3.2.5加强实践能力考核生物信息学主要是学习利用互联网、计算机和应用软件进行生物信息分析的基本理论和基本方法。考试重点是考察学生对生物信息分析的基本方法和技能的掌握程度和对结果的分析解释能力。因此,通过上机实践操作重点考核学生在互联网环境下,对序列进行生物信息分析并对结果进行解释。不仅考核学生对基本知识和基本原理的掌握,而且考察学生进行生物信息分析的实际能力和分析思考能力。通过实践技能考试.促进学生注重提高理论用于实践的综合能力。

  总之.生物信息学教学是网络环境下生物学教学的全新内容。通过上述教学措施.提高了学生的学习积极性、实践操作能力、解决实际问题的综合应用能力及创新能力,收到了良好的教学效果.得到了学生的普遍欢迎,具有较强的实践性和可操作性。在今后的教学实践中,随着教师自身素质的提高和进一步的教学改革将会不断完善生物信息学教学,培养具有跨越生命科学、现代信息科学、计算机科学、统计学、数理科学等不同领域的综合型的高素质和创新性意识的生物信息学人才。

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