《生物信息学》课程的跨学科教学模式探索与实践

王 慧，张培培，蔡润林，陈 亮，杜 虹，胡 忠

（1.汕头大学理学院生物系，广东 汕头 515063；2.汕头大学教务处，广东 汕头 515063 3.汕头大学工学院计算机科学与技术系，广东 汕头 515063）

随着生命科学和计算机科学的迅猛发展及大数据研究的兴起，生物信息学作为一门融合了生物学、统计学及信息技术等多学科知识的交叉学科，已经逐步发展成为现代生物学和医学研究等领域的关键核心课程[1].汕头大学生物系已将《生物信息学》作为生物技术专业本科学生的必修课程.该课程是一门跨学科专业课程，具有很强的理论性和实践性，需要学生不仅具有生物化学、分子生物学等生物学知识，也要有一定的统计学和计算机基础.为了更好地完善课程设置和教学计划并探索更加合理的人才培养模式，本文以《生物信息学》的本科教学为例，对于交叉学科在本科教学中存在的问题以及跨学科教学模式的实践措施及成效进行思考和讨论.

1 生物信息学教学中存在的问题

1.1 跨学科师资力量缺乏

生物信息学既需要生物学专业知识，又需要掌握统计学和计算机科学的理论与技术，同时还需要将这两方面的技术应用于解决生物学的问题，因此对教师的专业知识背景要求较高.国内最早设立生物信息学本科专业的哈尔滨医科大学在课程设置和教师队伍配置上均注重了跨学科这一特点，其本科专业必修课包括了《生物信息学导论》、《算法分析》、《生物数据可视化技术》、《蛋白质组信息学》、《生物数据信息挖掘》、《生理系统建模》等不同学科范围的课程.因此，对于生物信息学课程，特别需要具有生物学和信息科学专业背景的教师，同时还需要具有从事生物信息学研究经验的教师参与本科教学和人才培养，建立一支多学科交叉的高水平教学队伍[1].

1.2 学生计算机等相关交叉学科基础薄弱

《生物信息学》作为生物系的一门专业核心课程，面向的学生群体是生物系学生.大部分学生在统计学和计算机编程等方面基础较为薄弱.由于生物信息学工具的应用偏重计算，如果不能有效掌握某些知识点，就会导致很多计算机基础较弱的同学在理解相关知识、应用相关知识进行数据处理的过程中会遇到一些困难，这些困难会使他们逐渐丧失学习的动力和兴趣.与此同时，生物信息学相关网站、数据库和软件等学习资源均以英文为主[2]，部分学生相关的专业英语不够扎实，使得学习的知识不能融会贯通，进一步造成了学习困难.

1.3 教学内容的学科交叉难融合

由于《生物信息学》课程涉及的新知识点、新技术及各学科交叉点较多，并且各种生物信息学软件及分析平台均为英文界面，所以学好生物信息学就要求学生必须具备良好的计算机知识、数学知识、生物学知识及专业英语等知识[3].这种学科交叉融合的教学内容使生物信息学课程在非生物信息学专业进行教学时难以真正实现跨学科教学.要想成体系的完成教学工作，需要各个领域的教师协同教学，各个院系相互协调.

2 跨学科教学模式的改革实践

为解决上述问题，我们对跨学科教学模式进行相应调整、改革.具体体现在以下几方面：

2.1 建立具备多学科知识背景的教学团队

良好的教学团队是支撑教学顺利有效进行的重要条件.《生物信息学》是一门交叉学科，需要建立具备多学科知识背景的教学团队.在改革过程中，课程负责人通过吸纳具有生物统计学和计算机基础的教师，形成课程组，建立强有力的教学团队.其中课程负责人主要负责理论知识的讲授；具有统计学背景的教师则负责生物统计学相关基础知识的讲授和上机训练的指导；而计算机语言程序设计方面的内容由计算机系教师讲授.通过教学团队的建立和共同教学，可以使学生更全面地掌握生物信息学基础知识、统计学和计算机语言的应用，而且可以在计算机程序方面进行更深层次的学习和研究.专业的生物信息学教学团队应具备扎实的理论基础和丰富的教学研究经验.专业的团队能够将教学和科研融会贯通，真正做到将生物信息学为生命科学研究服务；能够及时且全面地把握科学前沿和发展动态，抓住课程的重点；能够将最新的科学研究与课堂上的知识进行关联.依托于具备多学科知识背景教学团队的教学活动，不但能够拓宽学生的知识面，同时还能够激起学生的兴趣[4].

2.2 教学内容和课程结构设计的改革

2.2.1 兼顾基础知识与前沿科研热点的课程内容

目前的教学内容在序列比对、表达谱分析、分子进化、芯片数据处理等经典的生物信息学内容的基础上，同时开展生物信息学前沿与热点的生物信息学教学内容，例如：蛋白质结构分析、新一代测序技术发展及应用、基因编辑技术等科学前沿.通过引入最新发表在《Nature Genetics》上的豌豆基因组研究文章[5]、发表在《The ISME J》上的细菌转录组文章[6]等最新科研进展，将前沿的生物信息学研究与基础的课本知识相结合，使学生了解本学科最前沿的研究热点和数据处理方法.

2.2.2 自主学习与E-learning相结合的学习方式

在具体的教学实施环节中，要求每个小组预习同一个章节的教学内容，以小组为单位独立制作整章的课件.将章节拆解为不同的部分，在课堂上随机选择不同的小组分别讲授，最后，再由各个小组一起进行比较分析.通过这种结合翻转课堂及团队协作的学习方式，有利于促使学生融入课堂，善于提出问题、分析和解决问题，并且敢于批判和怀疑.通过搭建生物信息学相关资料网站、利用MAKA制作移动端的学习资源等，与学生进行在线的辅导与答疑互动.

为了给学生创造一个良好的自学环境，我们应用屏幕录像软件制作了上机实践操作演示等教学资源；提供了详尽的课件供学生从网络上下载学习，该课件资源覆盖了生物信息学课程的全部教学内容和所需的扩展资料，包括论文、动画演示、视频教程等信息；另外还提供了DNASTAR、DNAMAN、MEGA、BioEdit、Cytoscape等常用软件的安装程序，并提供配套的使用手册、英文参考文献等支撑材料，从而有效地扩大了学生的自学空间，并提供了足够的支持.

2.2.3 建立基于团队的上机实操训练模式

根据生物信息学实践性强的特点，将课程分为理论课和上机课两部分，理论课讲授基础知识，上机课强调软件的实操，使学生能够更好掌握和应用生物信息学知识以及相关软件.在完成上述理论储备的基础上，将更多时间交给学生进行上机实际操作，处理相关数据，达到学以致用的效果[7].

2.3 学习效果检验与评价的改革

《生物信息学》课程的目的是提高学生利用信息技术解决生物学问题的能力，因此主要考查学生综合利用所学知识分析问题和解决问题的能力.为加强对学生学习效果的检验与评价，将考核分为日常学习评估及期末非标准化答案试题考试.日常学习评估方式分为两部分：第一部分，要求不同的小组完成课件的制作和讲授，随后不同小组之间再相互评价、质疑，通过这个过程将有助于任课教师初步了解学生的掌握情况；第二部分，借助网络工具来设置课程相关基础知识的问卷（课堂小测试），通过问卷调查，及时了解学生对知识掌握的情况和对课堂效果的反馈.期末非标准化答案试题考试即开卷考试和上机实操并重，在考试命题时重点考核学生对知识是否能够全面掌握和灵活运用.上机实操则要求学生利用课堂所学的程序和软件来分析解决生物学中的实际问题，以此重点考核学生的实际操作及应用能力.

2.4 在课程中融入思政元素

在本课程设计及实施过程中，将思政教育一以贯之地融入到课程教学中，在向学生传授专业知识的同时兼顾培养学生正确的价值观.采用寓德于教，润物无声的方式，将专业课与思政教育有机结合，例如：通过人类基因组计划、脑计划等前沿科学计划项目的讲述，培养学生探索未知的兴趣及投身科学研究的责任感和使命感；通过讲授国际知名数据中心及我国在数据存储方面面临的问题，激发学生的爱国热情以及不畏艰难勇于探索和创新的科研精神；通过讲述生物信息学软件的版权使用问题，培养学生的民族责任感和立志开发自主产权软件的信念与决心等.

3 改革成效

通过《生物信息学》课程的跨学科教学实践，汕头大学生物系建立了业务水平高、责任心强的生物信息学教学团队，在育人方面取得了一定的成效.“跨学科教学模式的探索与实践”这一理念还可以推广到生物系其它专业课程，也可以为兄弟院校的生物信息学教学提供参考.

3.1 本专业学生对课程的认可和学习的主动性大大提升

在跨学科教学改革探索和实践期间，学生通过将生物信息学理论知识与上机实践和自己参加的生物学竞赛活动、大学生创新创业训练项目等结合，去解决科学研究中的实际问题，既可以增强生物信息学课程学习的趣味性和学生对这门课程的学习主动性，也可以在课外竞赛和研究中提升自己，取得成绩.通过学校学分制系统中学生在课程期间反馈意见可以看出，有同学表示生物信息学实用性比较强且较为热门，希望可以增加课时从而学习更多的知识，还有部分同学的评价如下：“这门课是为了让我们学会使用软件工具处理信息，上机课学到很多有用的软件”；“老师上课很有趣，讲得通俗易懂”.

3.2 学生创新和应用能力得到提升

《生物信息学》是一门以实践为目的的课程，通过本课程的学习，希望学生能够将课堂上学习到的生物信息学知识应用到解决生物学实际问题中.因此，课程团队鼓励本科生参与大学生创新创业训练项目、全国大学生生命科学竞赛等，做到活学活用，学以致用.团队指导的2016级、2017级本科生参加第三届全国大学生生命科学竞赛和第二届、第三届广东省大学生生命科学竞赛，分别获得优胜奖、二等奖和三等奖.除了各类竞赛，我们还鼓励本科生参与到导师的科研中来，让同学们参与到实际的实验研究和生物信息学分析.科研方面同样取得了显著的成果，其中由本科生参与发表的研究成果包括《Differences in metabolic potential between particle-associated and free-living bacteria along Pearl River Estuary》[8]、《Pyrene biodegradation and its potential pathway involving Roseobacter clade bacteria》[9]、《High antioxidant capability interacts with respiration to mediate two Alexandrium species growth exploitation of photoperiods and light intensities》[10]等在内的多篇高水平科研论文.在上述论文相关研究和竞赛项目中，学生们将课程上所学的理论知识和上机实践中所学的数据处理方法充分的、灵活的运用到实际问题的解决和数据分析当中，并取得了良好的成绩.

3.3 学生对科技兴国的认知增强

通过上述寓德于教，润物无声的思政教育，学生对探索未知的兴趣及投身科学研究的责任感和使命感得到极大增强，积极参加大学生创新创业训练项目、大学生生命科学竞赛等（详见3.2部分）；同时，学生充分认识到生物信息学领域极度缺少国产分析软件的现状，不少同学立志开发自主产权软件，其中2018级巩遵运和程宇同学分别考入深圳华大生命科学研究院、厦门大学生物信息专业继续深造.

4 思考与讨论

当前《生物信息学》课程的最终目的在于让学生在了解生物化学、分子生物学等生物学知识的基础上，将生物信息学、生物统计学、计算机科学进行融合，以计算机的应用推动生物大数据的处理[11].在今后《生物信息学》课程的教学中，我们应当更加注重引导学生深入思考和钻研拓展生物信息学在数据处理中的应用，帮助学生建立复合型知识体系，追踪学科发展的前沿研究动态，同时鼓励学生自主阅读相关文献，在课堂上进行文献分享与讨论.另外，我们将适当延长生物信息学的教学课时，并采取PBL（Problem-based learning，以问题为基础的学习）模式结合多媒体教学方式，引导学生自主学习，提升学生学习兴趣[12].在课程的开始阶段，将课堂内容偏向于学习及探究，使学生通过阅读教材、查找并阅读文献了解近期生物信息学领域研究进展，并通过课堂报告促进学生交流和深入思考，发现研究中的关键问题；在课程的后期阶段，将课堂内容偏向于发挥及综合应用，围绕教师在生物学研究中的实际问题，鼓励学生提出解决问题的方案，提高学生综合利用所学知识和方法的能力，真正使学生做到学以致用.