任务驱动教学法在高校生物信息学教学中的渗透

摘要：文章探讨任务驱动教学法在高校生物信息学教学中的应用，并结合实践经验，从构建问题情境、强化实验技能、完善评估机制三个方面，提出在高校生物信息学教学中实施任务驱动教学法的具体策略，期望研究成果能够为教育工作者和研究人员提供有价值的参考。

关键词：任务驱动教学法；高校；生物信息学

一、任务驱动教学法概述

任务驱动教学法是一种以完成特定任务为中心的教学策略，它强调通过解决实际问题来促进学生的学习。与传统的讲授式教学模式不同，任务驱动教学法更加注重学生的主动参与和实践能力的培养，鼓励学生在解决问题的过程中学习知识和技能。在任务驱动教学法中，任务是学习过程的核心，通常与真实世界的问题或挑战紧密相关，旨在激发学生的学习兴趣，提高他们的动手能力和创新能力。

任务驱动教学法的基本理念认为，学习是一个积极构建的过程，学生应该在教师的引导下，通过参与具体任务的解决，自主探索和发现知识。这种方法不仅可以帮助学生更好地理解和掌握学科知识，还可以有效提升他们的团队合作能力、沟通交流能力及批判性思维。在实施过程中，教师的角色从知识的传递者转变为学习活动的设计者和指导者，他们需要精心设计任务，确保任务具有足够的吸引力和挑战性，同时为学生提供必要的支持和反馈，帮助学生克服学习过程中遇到的困难。

二、任务驱动教学法在高校生物信息学教学中的渗透策略

（一）构建问题情境

任务驱动教学法的实施需要教师构建合适的问题情境，这些问题情境应紧密联系学科特点和现实生活，并具有一定的挑战性，才能够激发学生的探究欲望，促使学生思考并采取行动。在设计任务时，教师应考虑到任务的可行性、趣味性和教育价值，确保每个任务都能促进学生在知识、技能、情感态度等方面的全面发展。此外，任务的设计还应注重开放性和灵活性，教师应允许学生根据自己的兴趣和特长选择不同的解决方案，以此培养学生的创新意识和批判性思维。

例如，昆明医科大学海源学院的教师在教授基因序列比对算法时，首先介绍了基因序列比对的基本原理和常用工具，如BLAST（基本局部比对搜索工具）、ClustalW（一种常用的多序列比对程序）等，并讲述了这些工具在医学研究中的应用背景。随后，教师提出了一个具体的问题情境：“假设你们是某研究团队中的一员，现在需要从大量的基因数据中筛选出与肺癌相关的基因，你们将如何利用现有的生物信息学工具完成这项任务？”

为了完成这个任务，学生被分成几个小组，每组负责分析不同的基因数据集。每个小组都需要合作讨论并尝试不同的解决方案。在这个过程中，昆明医科大学海源学院的教师为学生提供了及时的支持，比如指导学生如何使用在线BLAST服务来对比基因序列，以及如何解读BLAST报告中的E值、得分和其他重要参数。

此外，教师还设置了一系列的实践活动，包括演示如何下载和处理来自公共数据库如NCBI（美国国家生物技术信息中心）的基因序列数据，以及如何运用ClustalW进行多序列比对。这些实践环节强化了学生的实际操作能力。在整个项目期间，学生定期举行进度汇报会议，展示他们的发现，并讨论遇到的技术障碍。

最终，经过几周的努力，学生成功识别出了几个可能与肺癌相关的候选基因，并撰写了一份研究报告，详细描述了他们的方法论、结果以及对未来研究方向的建议。这次经历极大地激发了学生学习生物信息学的兴趣，并且为他们在未来从事科学研究打下了坚实的基础。这不仅是对生物信息学基础理论的有效学习，也是对科学研究过程的深刻体验，有助于培养学生的批判性思维和解决问题的能力。

（二）强化实践技能

任务驱动教学法不仅是一种有效的教学手段，还是培养学生思维能力的重要途径。教师可以通过设定具体且富有挑战性的任务，将学生置于真实或模拟的问题情境中，让他们学会运用已有的知识和技能去解决实际问题。这一过程不仅可以激发学生主动学习的兴趣，还可以促进他们批判性思维、创新思维和问题解决能力的发展。任务驱动教学法强调的是“做中学”，即通过实际操作和亲身体验来深化对知识的理解，从而达到理论与实践的有机结合。在任务的完成过程中，学生需要不断思考、分析、推理和验证。这些活动能够有效锻炼学生的逻辑思维和科学素养。

以基因表达谱分析为例，昆明医科大学海源学院的教师在组织学生进行基因表达谱分析时就采取了任务驱动教学法。首先，教师安排了一个基础任务，要求学生从公共数据库GEO（基因表达概要数据库）或TCGA（癌症基因组图谱计划）下载与肺癌相关的基因表达数据。在这个过程中，学生学会了如何根据研究目的筛选合适的样本和实验条件，以及如何理解并处理不同格式的数据文件。

随后，教师设计了一个中级任务，即利用R语言（一种专为统计分析和绘图设计的编程语言）中的Bioconductor包（一个专门用于生物信息学数据分析的开源软件项目），对学生之前收集到的数据执行差异表达分析。在这个阶段，学生通过实操掌握了从数据预处理（包括归一化和批次效应校正）到差异表达基因鉴定的全流程。在此过程中，教师不仅提供了详尽的操作指南，还准备了几份包含注释的R脚本供参考，帮助学生理解每一个步骤背后的逻辑。

最后，作为高级任务的一部分，学生被要求深入挖掘那些显著差异表达的基因，并探讨它们可能在肺癌发病机理中扮演的角色。为此，学生阅读了大量的科研文献，并结合所学的分子生物学知识，构建了关于某些关键通路或基因网络功能失调可能导致肿瘤发生的假说。接着，学生尝试设计了虚拟实验方案，用以测试这些假设是否成立。通过上述由浅入深的任务设置，学生不仅获得了处理复杂生物信息数据的第一手经验，还提高了独立思考与解决实际问题的能力。

（三）完善评估机制

任务驱动教学法的成功实施不仅依赖于精心设计的任务，还离不开科学合理的评估机制。评估不仅是对学生学习成果的检验，还是对教学过程的有效反馈，能够帮助教师及时调整教学策略，提高教学质量。在任务驱动教学中，评估机制的设计应注重多元化和过程化，既要考查学生的最终成果，也要关注他们在任务完成过程中的表现。这种评估方式能够更全面地反映学生的学习状况，激励学生积极参与任务，提高他们学习的主动性。

以“基因组重测序数据分析”为例，昆明医科大学海源学院通过以下方式完善了评估机制。首先，教师设计了一个基础任务，要求学生从公共数据库1000 Genomes Project（千人基因组计划）下载人类基因组重测序数据，并使用生物信息学工具BWA（伯罗斯-惠勒变换比对器）进行比对分析。在这一阶段，教师通过形成性评估，定期检查学生的任务进度，重点关注他们在数据下载、比对参数设置、结果解读等方面的表现。为了保证评估的客观性和公平性，教师提供了一套详细的评分标准，涵盖了数据下载的完整性、比对参数的合理性、结果解读的准确性等多个方面。此外，教师组织了小组讨论，鼓励学生分享自己在完成基础任务时的经验和遇到的问题，以便相互学习和支持。这不仅促进了学生间的交流，也使得一些常见的技术问题得以快速解决。

其次，教师设置了中级任务，要求学生分析基因组变异，识别单核苷酸多态性和插入/缺失变异。在此期间，学生使用变异检测工具如GATK（基因组分析工具包）进行了变异识别，并对结果进行注释和解读。在这个阶段，教师继续通过形成性评估来跟踪学生的进步，特别是他们在工具使用上的熟练度以及结果解读的准确程度。同时，教师提供了多个案例分析和详细的指导材料，帮助学生更好地理解复杂的变异分析过程。此外，教师还安排了中期汇报会，让各小组展示自己的工作进展，也为学生提供了接受同伴和教师反馈的机会，以此促进工作的不断完善。

最后，教师布置了高级任务，鼓励学生基于之前发现的特定基因变异，探索其与某种疾病（如乳腺癌）之间可能存在的关联，并据此提出潜在的临床应用建议。这项任务要求学生不仅需要具备扎实的生物信息学技能，还需要具备一定的医学知识，能够将所学知识应用于实际问题的解决之中。在此过程中，学生被要求撰写一份研究报告，总结他们的研究成果。教师则通过终结性评估来评判学生的最终作品，包括报告的质量、数据分析的深度以及结论的合理性等。为了保证评价的全面性和公正性，教师制订了一套详细的评分准则，涉及报告结构的逻辑性、数据分析的深度、结论的创新性等多个维度。通过这种由浅入深的任务设计及配套评估机制，学生不仅能够系统地掌握基因组重测序数据分析的关键步骤，还在实践中不断提高了个人的研究能力和团队合作技巧，为将来从事相关领域的工作打下了坚实的基础。

三、结语

任务驱动教学法在高校生物信息学教学中的应用，为解决传统教学模式中存在的问题提供了新的思路和方法。任务驱动教学法通过构建问题情境、强化实践技能、连接现实生活、完善评估机制，不仅促进了学生对生物信息学基础知识的深入理解，还激发了学生的学习兴趣，提高了学生的实践能力和创新能力。这种以学生为中心、以任务为导向的教学模式符合现代教育理念，有助于培养适应未来社会需求的高素质人才。随着教育技术的发展和教学理念的更新，任务驱动教学法必将在生物信息学乃至整个高等教育领域发挥更大的作用，为培养更多优秀的生命科学专业人才作出贡献。

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基金项目：2024年教学研究与教学改革建设项目“以多元化教学为导向的《分子生物学》与《生物信息学》教学改革”阶段性成果之一，项目编号：YZ2024JG009。

（作者单位：昆明医科大学海源学院）