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      全國中學(xué)生生物學(xué)聯(lián)賽“生物信息學(xué)”試題分析

      2023-08-30 13:53:59曾雨潔陸俊杏李勃
      中小學(xué)班主任 2023年16期
      關(guān)鍵詞:中學(xué)生物學(xué)試題分析生物信息學(xué)

      曾雨潔 陸俊杏 李勃

      [摘要] 全國中學(xué)生生物學(xué)聯(lián)賽是生物學(xué)競賽的初賽環(huán)節(jié),2015年開始新增了生物信息學(xué)的相關(guān)內(nèi)容。目前,對生物學(xué)聯(lián)賽的“生物信息學(xué)”試題研究較少,通過對近八年(2015-2022)中學(xué)生物學(xué)聯(lián)賽“生物信息學(xué)”試題的歸納梳理,明晰了此類試題的命題特點,且分別針對概念理解類、技術(shù)方法類、圖標(biāo)解析類與綜合應(yīng)用類樣題進行了解讀。據(jù)此,研究提出了注重現(xiàn)有課堂教學(xué)內(nèi)容的廣度拓展與深度進階、強化統(tǒng)計學(xué)知識應(yīng)用、以組學(xué)和系統(tǒng)生物學(xué)視角引領(lǐng)生命現(xiàn)象理解的教學(xué)建議。

      [關(guān)鍵詞] 生物學(xué)聯(lián)賽;生物信息學(xué);試題分析;中學(xué)生物學(xué)

      全國中學(xué)生生物學(xué)競賽(CBO)作為五大學(xué)科競賽之一,其為未來生命科學(xué)發(fā)展選拔和培養(yǎng)創(chuàng)新型拔尖人才,不斷推動我國生物學(xué)教育的發(fā)展。全國中學(xué)生生物學(xué)聯(lián)賽是生物學(xué)競賽的初賽環(huán)節(jié),其當(dāng)前的理論試卷考查范圍包括微觀生物學(xué)、動植物生理和解剖生物學(xué)、動物行為和生態(tài)學(xué)、遺傳進化與系統(tǒng)學(xué)等四大板塊,共涉及細胞生物學(xué)、分子生物學(xué)、微生物學(xué)、植物生理學(xué)、動物學(xué)、遺傳學(xué)等14門學(xué)科。“生物信息學(xué)”自2015年起被納入生物學(xué)聯(lián)賽的命題范圍。由于生物信息學(xué)是由生物學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和計算機科學(xué)等交叉形成的邊緣學(xué)科,其囊括的知識點相對分散,備考起來比較困難,目前對其相關(guān)的生物學(xué)聯(lián)賽命題研究較少。本研究以2015-2022年的部分生物信息學(xué)的試題為對象,運用統(tǒng)計分析方法,從試題的題量與分值、知識考查范圍及其分布情況、試題的??贾R點三個方面對其進行了詳細剖析與研究,并在此基礎(chǔ)上為參賽學(xué)生的備考和競賽教練的指導(dǎo)提出教學(xué)建議。

      一、“生物信息學(xué)”試題的整體評價

      從2010年開始,全國生物學(xué)聯(lián)賽理論試卷的考查內(nèi)容分為四個板塊。最初的第一板塊主要包括細胞生物學(xué)、生物化學(xué)、分子生物學(xué)和微生物學(xué)四個學(xué)科,2015年開始第一板塊增加了生物信息技術(shù)學(xué)科,翌年又將生物信息技術(shù)分設(shè)為生物信息學(xué)和生物技術(shù)兩部分。值得注意的是,在2022年最新的生物學(xué)聯(lián)賽理論試卷中,第一部分生物技術(shù)相關(guān)的考查內(nèi)容已被刪除,而生物信息學(xué)轉(zhuǎn)至第四板塊。筆者完整收集了2015至今的全國生物學(xué)聯(lián)賽理論試題,并對其中涉及生物信息學(xué)部分的題量、分值情況及考查內(nèi)容等進行了詳細剖析,結(jié)果如下表所示。

      從上表可以看出,2015-2022年全國中學(xué)生生物學(xué)聯(lián)賽試卷中,生物信息學(xué)部分題量分布不均。其中,2015年試題最多(5道),2018年和2019年試題最少(分別為1道)。整體來看,生物信息學(xué)試題的題量多數(shù)為2-3道,在其所處的板塊不具有優(yōu)勢。從題型上看,主要有單選題和多選題,單選題數(shù)量明顯大于多選題。2015年和2020年B卷的題數(shù)分布相似,單選、多選各2道;2016年和2020年A卷的題數(shù)分布相似,單選和多選各1道;而2017年、2021年和2022年題數(shù)分布較為相似,各有2道單選和1道多選。從分值來看,生物信息學(xué)的占分主要為3-6分,4分頻率最高,約占33.3%。

      從考查內(nèi)容來看,生物信息學(xué)部分重點考查的知識點比較分散,但也存在可挖掘的??贾R點。無論是題干或選項,基本每年均考查了各類組學(xué)相關(guān)的知識,包括基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)等,考查的重點是組學(xué)的基本概念和整體特點。例如,2015年考查了蛋白質(zhì)組學(xué)和宏基因組學(xué),2016年考查了基因組學(xué)和轉(zhuǎn)錄組學(xué),2017年再次考查了基因組學(xué),而2019年同時考查了多個組學(xué)的基本特點,2022年考查了基因組學(xué)的研究方法全基因組關(guān)聯(lián)分析(GWAS)等。此外,測序技術(shù)或基因表達譜檢測技術(shù)也是??键c,不排除未來可能還會再次被作為考查的相關(guān)內(nèi)容。

      從命題趨勢上看,從2020年開始考查內(nèi)容出現(xiàn)了新變化,增加了關(guān)于常見生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫、軟件工具和統(tǒng)計學(xué)方法及應(yīng)用等方面的內(nèi)容。比如,2020年考查了DNA序列數(shù)據(jù)庫和BLAST在線工具,2020年和2021年分別考查了統(tǒng)計假設(shè)檢驗和P值等相關(guān)內(nèi)容。生物信息學(xué)是由數(shù)學(xué)(及統(tǒng)計學(xué))與生物學(xué)、計算機科學(xué)之間形成的交叉學(xué)科,統(tǒng)計學(xué)是生物信息學(xué)中數(shù)據(jù)分析與挖掘的理論基礎(chǔ)和重要技術(shù)支撐。可以預(yù)見的是,統(tǒng)計學(xué)相關(guān)知識與技能未來依然會被作為生物學(xué)聯(lián)賽中生物信息學(xué)部分的重要考查內(nèi)容。此外,2022年的生物信息學(xué)部分題干中開始出現(xiàn)人類疾病基因組等背景材料,這反映出疾病組學(xué)相關(guān)材料也可能是未來的命題趨勢。需要注意的是,除基因組學(xué)、表觀基因組學(xué)、宏基因組、轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)外,其他如代謝組學(xué)、表型組學(xué)、糖組學(xué)和脂質(zhì)組學(xué)等暫未成為命題點。

      將2015-2022年生物信息學(xué)的相關(guān)試題制作出高頻詞云圖,分析其中排名前10的高頻專業(yè)名詞,發(fā)現(xiàn)這些關(guān)鍵詞大致分為四個層面:一是基因?qū)用?,包括基因組、(DNA)序列、同源(性);二是基因表達層面,包括蛋白質(zhì)、(基因)表達、(基因)轉(zhuǎn)錄、(基因)結(jié)構(gòu);三是研究方法層面,包括(DNA)測序、技術(shù)、高通量(測序);四是數(shù)據(jù)層面,包括數(shù)據(jù)(庫)等。這四個層面是生物信息學(xué)??嫉乃膫€知識范疇,其中基因?qū)用娉霈F(xiàn)頻率最高的是基因組和序列,基因表達層面出現(xiàn)頻率最高的是蛋白質(zhì)和表達,研究方法層面出現(xiàn)頻率較高的是測序方面的技術(shù),尤其是高通量測序技術(shù);數(shù)據(jù)層面出現(xiàn)頻率較高的是GenBank。

      二、“生物信息學(xué)”試題的樣題分析

      2015-2022年的生物信息學(xué)共有24道,大致可分為概念(及應(yīng)用)題、技術(shù)方法題和圖表題三大類。這些試題主要覆蓋了生物信息學(xué)的基本研究方法,重點考查學(xué)生對基礎(chǔ)知識的掌握與運用能力。本文以2015年第11題、2018年第31題、2020年B卷第30題和2021年第22題為例,剖析不同類型試題的考查要求,并提出相應(yīng)的建議。

      (一)概念理解類樣題分析

      例1 (2015年第11題)蛋白質(zhì)組學(xué)是( )。

      A.研究一個基因組所表達的全套蛋白質(zhì)

      B.研究蛋白質(zhì)序列以發(fā)現(xiàn)新的蛋白質(zhì)

      C.研究DNA與蛋白質(zhì)的復(fù)合物

      D.研究蛋白質(zhì)合成過程中的能量消耗

      解析:這是一道典型的概念性試題,主要考查蛋白質(zhì)組學(xué)基本概念。蛋白質(zhì)組學(xué)是以蛋白質(zhì)組為研究對象,研究細胞、組織或生物體蛋白質(zhì)組成及其變化規(guī)律的科學(xué)。這里提到的蛋白質(zhì)組是指一個細胞或組織中所有的蛋白質(zhì),即該物種基因組所表達的全套蛋白質(zhì)。

      本題考查了代表性的“組學(xué)”的概念,類似的還有基因組學(xué)、RNA組學(xué)等?;蚪M學(xué)是對生物體所有基因進行集體表征、定量研究及不同基因組比較研究的一門交叉生物學(xué)學(xué)科。RNA組學(xué)是指以RNA組為研究對象,研究細胞內(nèi)所有RNA分子的結(jié)構(gòu)和功能及其在不同生理條件下的動態(tài)變化規(guī)律的科學(xué)??傮w上看,“組學(xué)”概念可以歸結(jié)為研究某全套生物(或化學(xué))分子的一門學(xué)科。教師在講解概念性知識時,可以對相關(guān)概念進行歸納總結(jié),促進學(xué)生觸類旁通,構(gòu)建知識框架。

      (二)技術(shù)方法類樣題分析

      例2 (2018年第31題)以下哪種高通量實驗技術(shù)主要被用來研究生物的基因表達情況?( )

      A.全基因組重測序B.轉(zhuǎn)錄組測序

      C.外顯子組測序 D.基因芯片

      解析:這是一道典型的技術(shù)方法類試題。本題的題干部分涉及基因表達的概念,但主要考查研究生物基因表達水平常用的高通量技術(shù)與方法?;虮磉_,一般是把將儲存在DNA序列中遺傳信息轉(zhuǎn)變成有活性的蛋白質(zhì)分子的過程,主要包括轉(zhuǎn)錄和翻譯兩個大的階段。所謂的高通量技術(shù),一般是指一次可以對成千上萬個生物或化學(xué)分子進行檢測,并利用計算機和物理(或化學(xué))元件將檢測得到的信號進行分析的技術(shù)。

      本題的題眼在“基因表達”四個字。A選項的全基因組重測序和C選項的外顯子組測序盡管都用到了高通量實驗技術(shù),但主要關(guān)注于DNA(或基因組)層面的分子檢測(如檢測DNA突變、重排等信息),并不涉及基因表達的問題;分別涉及的是全基因組再測序全基因組和外顯子組都是基因?qū)用?。B選項的轉(zhuǎn)錄組測序一般是指RNA測序(RNA-seq)技術(shù),即利用高通量測序技術(shù)對細胞或組織的全部轉(zhuǎn)錄本進行測序,可反映mRNA、非編碼RNA等的分子種類和數(shù)量,反映轉(zhuǎn)錄過程的動態(tài)水平。而D選項的基因芯片又稱DNA芯片,也叫DNA微矩陣等,是指采用特定方法將DNA片段有序地固化于支持物(如玻片)的表面,然后根據(jù)堿基互補原則與已標(biāo)記的待測核酸樣品中靶分子雜交,通過特定的儀器將雜交信號的強度進行快速、并行、高效地檢測分析,從而判斷樣品中靶分子(DNA或RNA)的種類和數(shù)量的一種技術(shù)。顯然,基因芯片也是一種快速測定RNA種類和數(shù)量(即基因表達水平)的高通量技術(shù)。因此,本題的正確答案為BD。教師在講解技術(shù)方法時,可以將相互關(guān)聯(lián)的方法技術(shù)及其應(yīng)用領(lǐng)域串聯(lián)起來,形成思維導(dǎo)圖或者表格,幫助學(xué)生理解記憶。另外,教師應(yīng)強調(diào)題目關(guān)鍵詞的重要性,本題的關(guān)鍵詞是“基因表達”,AC選項與基因表達無關(guān),又因為是多選題,即使不明白基因芯片的含義,也能通過排除法選出正確答案。

      (三)圖表解析類樣題分析

      例3 (2020年B卷第30題)下圖中的qRT-PCR結(jié)果顯示,與正常膀胱組織相比,miR-130b和miR-494在膀胱癌組織中表達上調(diào)(每組的樣本量都是30)。

      據(jù)此,下列陳述中正確的是( )。

      A.圖(a)中腫瘤組的數(shù)據(jù)樣本方差較大,因此可以利用方差分析的檢驗方法對圖(a)中的數(shù)據(jù)進行分析

      B.在圖(a)和圖(b)的正常組織數(shù)據(jù)中,存在隨機誤差

      C.與圖(b)比較,圖(a)中的P值更大,表明圖(a)的統(tǒng)計結(jié)果更可信

      D.可以利用χ2檢驗方法對四組數(shù)據(jù)一起進行分析,以便得到具有統(tǒng)計學(xué)意義的結(jié)論

      解析:這是一道典型的圖表題,主要考查生物信息學(xué)中常用的統(tǒng)計假設(shè)檢驗原理與方法。

      在本題中A選項只有兩組數(shù)據(jù)的比較,一般是t檢驗,故A錯誤。在統(tǒng)計測量中,實驗觀測值一般由實際值和測量誤差兩部分構(gòu)成,而測量誤差包括了系統(tǒng)誤差、隨機誤差和粗大誤差三類。因此,B選項正確。P值通常是指概率,不同的P值所代表的含義不同。一般來說,P值小于一定閾值(如P<0.05),則代表存在統(tǒng)計學(xué)顯著性;而P值越小,則差異顯著性越大。由于圖(b)的P值更小,差異更顯著,因此C選項是錯誤的。χ2值反映了實際頻數(shù)和理論頻數(shù)之間的吻合程度,圖中并無理論值和實際值的比較,故D選項錯誤。教師在講解統(tǒng)計學(xué)方法時,應(yīng)將各種方法進行分類對比,分析方法之間的相同點、不同點、細節(jié)差異等,形成分類模塊,使學(xué)生對統(tǒng)計學(xué)方法有全局性的把握。

      (四)綜合應(yīng)用類樣題分析

      例4 (2021年第22題)微衛(wèi)星分子標(biāo)記又稱為短串聯(lián)重復(fù)序列或簡單重復(fù)序列,是廣泛分布于真核生物基因組中的簡單重復(fù)序列,由多個核苷酸組成的串聯(lián)重復(fù)片段構(gòu)成,其重復(fù)單位的重復(fù)次數(shù)在個體間呈高度變異性且數(shù)量豐富,因此是普遍使用的DNA分子標(biāo)記。下列哪些項包含了微衛(wèi)星分子標(biāo)記序列?( )

      A. CTGATATATATATATATATATATATAGTCGA

      B. TTCATATATATATCACACACACACACACAGC

      C. TTTAGCAGCAGCAGCAGCAGCAGCAGCAGCA

      D. ATTGACTGACTGACTGACTGACTGACTGACC

      E. CCATAGATACACAGATTCTCATATTAGGGAC

      解析:本題考查學(xué)生的觀察、分析和應(yīng)用等方面的能力。若正確解答本題,需要知道微衛(wèi)星分子標(biāo)記的含義,找出各選項序列的呈現(xiàn)規(guī)律并合理地與之匹配。根據(jù)重復(fù)序列的重復(fù)次數(shù),重復(fù)序列分為簡單重復(fù)序列、中度重復(fù)序列、高度重復(fù)序列。簡單重復(fù)序列又被稱為短串聯(lián)重復(fù)序列或微衛(wèi)星標(biāo)記,由2-6個核苷酸的串聯(lián)重復(fù)片段構(gòu)成;中度重復(fù)序列,重復(fù)次數(shù)為幾十到幾千次;高度重復(fù)序列,一般是少于10個核苷酸片段重復(fù)幾百萬次。衛(wèi)星分子標(biāo)記序列與微衛(wèi)星分子標(biāo)記序列不同,可以根據(jù)其重復(fù)單位進行快速區(qū)別,小衛(wèi)星序列的重復(fù)單位在11bp-60bp,微衛(wèi)星序列的重復(fù)單位中的核心序列只有1-6個bp。

      本題中,A選項為(AT)n型單一重復(fù)單元構(gòu)成的重復(fù)序列,B選項為(AT)n(CA)m復(fù)合型重復(fù)單元構(gòu)成的復(fù)合微衛(wèi)星DNA,C選項為(AGC)n型單一重復(fù)單元構(gòu)成的單純微衛(wèi)星DNA,D選項是(TGAC)n型單一重復(fù)單元構(gòu)成的單純微衛(wèi)星DNA,而E選項中無明顯的重復(fù)單位存在,故答案為ABCD。教師在講解各類序列時,可以將其作對比分析,并結(jié)合試題加以應(yīng)用,從而幫助學(xué)生鞏固知識。

      三、基于試題分析的教學(xué)建議

      (一)注重現(xiàn)有教學(xué)內(nèi)容的廣度拓展與深度進階

      由試題分析可知,無論從廣度還是深度來看,生物學(xué)聯(lián)賽試卷中生物信息學(xué)相關(guān)試題都屬于高中生物學(xué)基礎(chǔ)之上、本科生物信息學(xué)教材之下的范疇。這就要求教師要很好地把握好高中教材、聯(lián)賽大綱、本科教材三者之間的銜接與交叉關(guān)系:在充分了解生物信息學(xué)聯(lián)賽的考查范圍的前提下,整合本科生物信息學(xué)教材的知識點,在高中學(xué)生已有知識庫中進行擴展引導(dǎo),使其從舊的知識點生長出新的知識點。尤其是在當(dāng)前大數(shù)據(jù)與人工智能時代,越來越多的中學(xué)和競賽機構(gòu)開始在原有的課程基礎(chǔ)上,拓展生物信息學(xué)的相關(guān)學(xué)習(xí)內(nèi)容,試圖銜接中學(xué)生物學(xué)教學(xué)與生物信息教學(xué)。

      文獻閱讀是學(xué)生獲取生命科學(xué)最新發(fā)展動態(tài)的重要方式。教師需要查閱、甄選、整理相關(guān)的學(xué)科文獻,鼓勵學(xué)生自主閱讀并進行文獻討論,引導(dǎo)學(xué)生積極思考,了解并掌握前沿知識。生命科學(xué)是不斷發(fā)展前進的科學(xué),在學(xué)好基礎(chǔ)知識的同時,還要關(guān)注生命科學(xué)的最新進展,與時俱進。要幫助學(xué)生構(gòu)建復(fù)合型的知識體系,鍛煉學(xué)生的邏輯思維,增強學(xué)生獨立提取信息和處理信息的能力等,從而促進學(xué)生的全面發(fā)展。

      另外,GOBLET通過網(wǎng)絡(luò)為世界范圍內(nèi)的教師和學(xué)生提供持續(xù)、可靠的生物信息學(xué)教育支持。一名優(yōu)秀的中學(xué)生物學(xué)競賽輔導(dǎo)教師或教練,要貫徹終身學(xué)習(xí)的理念,要經(jīng)??偨Y(jié)和梳理自己的知識結(jié)構(gòu),不斷更新前沿知識,做到教學(xué)相長,與學(xué)生共同進步和發(fā)展。

      (二)強化統(tǒng)計學(xué)知識應(yīng)用,凸顯生物學(xué)學(xué)習(xí)的理科屬性

      生命科學(xué)已經(jīng)進入大數(shù)據(jù)時代,而以大數(shù)據(jù)技術(shù)為核心的生物信息學(xué)為生命科學(xué)研究的發(fā)展提供了必不可少的技術(shù)支持。統(tǒng)計學(xué)作為一門研究不確定性問題的學(xué)科,在開放生物系統(tǒng)的研究中舉足輕重,尤其是在現(xiàn)代生物信息學(xué)的數(shù)據(jù)分析和挖掘中扮演了極其重要的角色。它可以提取數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系、交互關(guān)系等,通過合理分析與處理揭示大量而復(fù)雜的生物數(shù)據(jù)內(nèi)涵,從而獲得對人類發(fā)展有意義的信息。

      中學(xué)生物學(xué)教學(xué)應(yīng)立足學(xué)科基礎(chǔ)知識,在教學(xué)中有意識地引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)和運用統(tǒng)計學(xué)思想,以幫助學(xué)生更深刻地理解生物學(xué)問題。以孟德爾豌豆雜交試驗為例,作為生命科學(xué)發(fā)展中極其重要的轉(zhuǎn)折點,孟德爾第一次嘗試將統(tǒng)計與數(shù)學(xué)的思想運用到生物學(xué)研究中,他的研究對生物學(xué)及其分支學(xué)科的發(fā)展產(chǎn)生了深遠的影響。目前,生物學(xué)的發(fā)展已經(jīng)進入定量生物學(xué)時代,對學(xué)習(xí)者和教育者的統(tǒng)計與數(shù)據(jù)處理智慧提出了更高的要求。教師在準(zhǔn)備教學(xué)內(nèi)容時,不能只局限于教材或競賽大綱中的知識,還要將經(jīng)典的統(tǒng)計學(xué)方法融入教學(xué)實踐中,以訓(xùn)練學(xué)生的數(shù)據(jù)處理和分析能力,幫助學(xué)生應(yīng)對日益增長的生物學(xué)海量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。這些措施,對于有效拓展學(xué)生的知識面、教會學(xué)生用數(shù)理思維去分析生活實際中出現(xiàn)的生物學(xué)現(xiàn)象及問題大有裨益。

      (三)以組學(xué)和系統(tǒng)生物學(xué)視角引領(lǐng)生命現(xiàn)象理解

      以人類基因組任務(wù)的順利完成為標(biāo)志,生物學(xué)研究實現(xiàn)了從單個基因檢測、單個蛋白分析到組學(xué)系統(tǒng)檢測分析的轉(zhuǎn)變。21世紀(jì)是生命組學(xué)的世紀(jì),隨著DNA測序、質(zhì)譜測序等高通量組學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,基因組(全基因組)、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、代謝組等組學(xué)數(shù)據(jù)及生物信息呈爆發(fā)式增長。系統(tǒng)生物學(xué)時代,生命科學(xué)研究以大局觀為導(dǎo)向,實現(xiàn)整體觀察生物現(xiàn)象、全局把握基因序列關(guān)系的研究模式。未來生物大數(shù)據(jù)的研究、多種組學(xué)數(shù)據(jù)的整合分析將不斷挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的科學(xué)思維模式,帶來新的變革,教師需要緊跟研究發(fā)展趨勢,引導(dǎo)學(xué)生關(guān)注組學(xué)和系統(tǒng)生物學(xué),培養(yǎng)學(xué)生的超前視角,為今后繼續(xù)深入學(xué)習(xí)生命科學(xué)做好鋪墊。

      在中學(xué)生物學(xué)教學(xué)中,我們一直強調(diào)對學(xué)生生物學(xué)科學(xué)素養(yǎng)的培育。這里提到的科學(xué)素養(yǎng)主要包括三個方面的內(nèi)容,即了解科學(xué)知識、掌握科學(xué)方法和崇尚科學(xué)精神。站在中學(xué)生物學(xué)教學(xué)的角度,了解科學(xué)知識,要求施教者既要注重現(xiàn)有生物課堂教學(xué)內(nèi)容的教學(xué),又要適當(dāng)引導(dǎo)學(xué)生延伸與拓展高階學(xué)習(xí)內(nèi)容;掌握科學(xué)方法,要求學(xué)生在學(xué)習(xí)中切實領(lǐng)會研究性思維方法與策略的掌握,學(xué)好方法論;而崇尚科學(xué)精神,對施教者和學(xué)習(xí)者均提出了新的要求,教師應(yīng)該通過生物學(xué)史中的科學(xué)發(fā)現(xiàn)過程培養(yǎng)學(xué)生崇尚科學(xué)的精神,學(xué)生應(yīng)該通過生物實驗養(yǎng)成求真務(wù)實、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)精神。

      與此同時,諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎的研究成果在一定程度上代表了當(dāng)今生命科學(xué)發(fā)展的最新方向。中學(xué)師生關(guān)注諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎,是對新課改“關(guān)注對科學(xué)、技術(shù)和社會發(fā)展有重大影響的、與生命科學(xué)相關(guān)的突出成就和熱點問題”的積極響應(yīng)。綜觀歷年的生物學(xué)聯(lián)賽試題,不難發(fā)現(xiàn),諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎的科學(xué)成果相關(guān)內(nèi)容常被作為生物學(xué)聯(lián)賽試題的背景材料。2022年度的諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎獲得者在“人類演化以及已滅絕的人類基因組研究”方面的貢獻,催生了一門全新的科學(xué)學(xué)科——古基因組學(xué)。該研究內(nèi)容正與2022年生物學(xué)聯(lián)賽試題的第100題考點不謀而合。由此可見,未來諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎的相關(guān)知識點應(yīng)用到聯(lián)賽試題中的概率很大,是比較重要的發(fā)展趨勢。

      [本文系重慶市中小學(xué)創(chuàng)新人才培養(yǎng)工程計劃“基于人工智能方法的基因樹和蛋白樹系統(tǒng)比較研究”(項目編號:CY220506)和重慶師范大學(xué)中學(xué)生物類先修課程培育項目“遺傳與生物信息學(xué)系列課程建設(shè)”(項目編號:2023-SK01)階段性研究成果]

      [參考文獻]

      [1]Stark R,Grzelak M, Hadfield J. RNA sequencing:the teenage years[J]. Nature Reviews Genetics,2019,20(11).

      [2]彭銀祥,李勃,陳紅星.基因工程[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社,2007.

      [3]Atwood TK,Bongcam-Rudloff E,Brazas ME,et al. GOBLET:

      the global organisation for bioinformatics learning,education and training [J]. PLoS computational biology,2015,11(04).

      [4]趙方慶,方向東,李亦學(xué).轉(zhuǎn)化生物信息學(xué)研究前沿及挑戰(zhàn)[J].遺傳,2015,37(07).

      [5]姜永均.2010年全國中學(xué)生生物學(xué)聯(lián)賽試題評析[J].中學(xué)生物學(xué),2011(04).

      [6]丁奕然,李雁冰.《義務(wù)教育生物學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)(2022年版)》解讀與教學(xué)建議[J].天津師范大學(xué)學(xué)報(基礎(chǔ)教育版),2022,23(03).

      [7]黃愛瓊,王任翔,陳國娟,等.2017年諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎中的科學(xué)精神及其在生物學(xué)教學(xué)中的價值[J].中學(xué)生物教學(xué),2019

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