Geneva SSED - TECFA Uni Geneva Lombard F. 30 I 07 Biology Teaching Methods : Impossible convergence ? Point in time in my thesis Selected findings A short.

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1 Geneva SSED - TECFA Uni Geneva Lombard F. 30 I 07 Biology Teaching Methods : Impossible convergence ? Point in time in my thesis Selected findings A short analysis Food for thought

2 Geneva SSED - TECFA Uni Geneva Lombard F. 30 I 07 Point in time History of biology 1930-2005 Paradigm shift Not discussed here (Kuhn) Survey / bio teaching : BIST : not in curricula. Main theories Bio-edu. Sources Education in Biology literature Biology / Science in Educational Science literature Methods Huberman& Miles

3 Geneva SSED - TECFA Uni Geneva Lombard F. 30 I 07 BIO-edu : Selected Findings Benchmarks for Science 2061 (AAAS) Science of conclusions / building knowledge, Inquiry (USA). Hands-on, Active, Lab-centered (e.g. Allen), La main à la Pâte (F) (Charpak) Authentic learning (Hammer, Sandoval) High Level Thinking, Engaged, Deep thinking (e.g.. Handelsman, J) Notion Of Science (Lederman) Misconceptions, conceptual change (e. g. Posner, Giordan) Search for Meaning, ethics, STS (Kachan) Lived curriculum (Wright, R. L., & Klymkowsky)

4 Geneva SSED - TECFA Uni Geneva Lombard F. 30 I 07 Bio-edu A short analysis Divergent objectives Facts of B Knowledge building / validating of B Methods of B Episteme of B Motivation to learning of / to choose B

5 Geneva SSED - TECFA Uni Geneva Lombard F. 30 I 07 BIST Ontology Bioinformatics omics Simulations -> Systems Biology GIS Geographical Information Systems /Systematics databases Information fluency

6 Geneva SSED - TECFA Uni Geneva Lombard F. 30 I 07 BIST competencies ( Biocomp interface) 1. Computational tools. 2. Computational models 3. A computational perspective on or metaphor for biology 4. Cyberinfrastructure and data acquisition

7 Geneva SSED - TECFA Uni Geneva Lombard F. 30 I 07 BIST competencies (Bio2010) Les compétences BIST mentionnées par ce comité (NRC 2003, p. ): Obtenir de l'information des bases de données ( Genbank) Etablir des relations (Notamment l'algorithme BLAST) Effectuer des tests statistiques Réaliser des graphiques et des représentations de données Programmer des ordinateurs pour contrôler des équipements de labo et obtenir des données d'appareils de mesure Réaliser des analyses en temps réel Une compétence de base en programmation ( Matlab, Perl. ou C) Les bases du NCBI (…) Pour tous les biologistes savoir s'y retrouver est indispensable.

8 Geneva SSED - TECFA Uni Geneva Lombard F. 30 I 07 ETL 2003 GB Compétences générales parmi lesquelles on trouve : *Etre capable de trouver de l'information sur les biosciences depuis diverses sources et de l'évaluer. D'en communiquer les principes oralement et par écrit, d'une manière structurée, pertinente, et en référence aux hypothèses dans lesquelles elle s'inscrit. *Savoir appliquer des compétences numériques avancées aux données biologiques (Y compris l'analyse statistique) *Disposer de stratégies bien développées pour mettre à jour, et développer leurs connaissances

9 Geneva SSED - TECFA Uni Geneva Lombard F. 30 I 07 New BIST competencies Quantitative Biology ( algorithmic, Dynamical systems, differential, etc) IT tools : Dbase, queries, BLAST, CLUSTALW, etc. Knowledge : Dbases (NIH, SwissProt EMBL, TREMBL, GBIF, TOL, ) Information Fluency

10 Geneva SSED - TECFA Uni Geneva Lombard F. 30 I 07 Food 4 thought Where now : Ontology Edu engineering Change management process. Uni-science not too happy with this !

11 Geneva SSED - TECFA Uni Geneva Lombard F. 30 I 07 The End Thankyou for your attention !