导读 要了解教育研究和基因组学领域之间的差异，只需考虑每个领域如何定义编码一词。对于内布拉斯加州的玛丽莲·斯坦斯(marilyne stains)而言，

要了解教育研究和基因组学领域之间的差异，只需考虑每个领域如何定义“编码”一词。对于内布拉斯加州的玛丽莲·斯坦斯(marilyne stains)而言，她最近对stem教育的研究赢得了她的“科学家和工程师早期职业奖”，这意味着对教师和学生的课堂行为进行分类。

对于在加入斯坦斯实验室之前获得植物遗传学博士学位的罗伯特·埃德曼(robert erdmann)来说，它描述了生物如何存储使生命成为可能的生物学指导手册。

但斯坦因之所以把埃德曼带入，恰恰是因为他的学术背景与她的学术背景不同，因而有机会为她的实验室增添独特的见解和声音。对跨学科的投资已经以“课堂作为基因组”的形式获得了回报，这是一种遗传学启发的方法，二人组开发了这种方法以更好地分析和解释从教室收集的数据。

研究人员说，加速了对生物疾病或适应性遗传指标搜索的统计和可视化工具有可能在stem教育中也能做到这一点。

化学副教授斯坦斯说：“我认为这里的重大创新是(能够)利用已经在完全不同领域中审查和存在的工具，并将其应用于教育数据。” “我们在这里使用的工具可以帮助我们确定教师(和)学生的行为模式，而这些行为是我们仅靠传统统计方法无法做到的。”

在头脑风暴方法时比较笔记时，stains和erdmann确定了一些关键但容易被忽略的基因组和教室之间的相似性。

例如，二人组意识到这两者都具有多层信息，仅从整体上看可能会丢失或压缩这些信息。总的来说，基因组可以被视为生物体中遗传蓝图的完整目录。但是，从实际的角度理解基因组意味着更深入的研究：dna和基因实际上是什么，嵌入在基因中的指令如何被转录和翻译，为什么这个过程有时会失败。

研究人员说，大多数传统的分析教室数据的方法比后者更类似于前者，它们缺少动态性，有时无法最好地捕捉教师的教与学方式。斯坦斯和埃德曼想要细微差别。他们想要一种方法，该方法既可以考虑顺序的影响(一个元素如何导致或影响下一个元素)，又可以考虑同时发生或时间重叠的事件之间的相互作用。他们想从数百个甚至数千个教室收集的大量数据中识别出有意义的模式。

在研究生物体的基因组时，遗传学家面临着相似但甚至更大的挑战，其中许多生物体包含数百万个甚至数十亿个核苷酸碱基，这是dna字母的四个“字母”。在过去的几十年中，由技术驱动的生物信息学的兴起使遗传学家能够解释由该代码形成的使用说明书中的单词，页面和章节的等效内容，以及确定其如何转录的语法，标点符号和其他规则。

在埃德曼(erdmann)的脑海中，惊人的进步也代表着未实现的潜力。

“我所看到的是一次机会，可以使用与植物生物学相同的生物信息学工具来实现独特且具有创造性的目的：分析实际上与生物学数据有很多相似之处但并未被视为相似之处的数据”。现任明尼苏达州罗切斯特大学的埃德曼说。“我认为我们都非常满意它在使用这些工具方面的无缝性以及我们在测试工具时能够获得的结果。”

领先于全班

stains和erdmann说，“以基因组作为课堂”方法的一个主要优点是，它可以采用多种方法来测量同一课堂的观察结果。一种常见的工具，称为copus，有助于对教室中行为和互动的存在与否进行分类。其他工具对这些事件的感知质量或其他方面进行分类。

stains说，教育研究人员通常可以独立地分析来自不同仪器的数据。她说，但是这种新方法将使研究人员能够将一种实践或互动的存在，数量和质量分层到一个可视化工具中，从而使他们对教师的风格或课堂文化有更全面但仍可理解的认识。

“教室是混乱的地方，”埃尔德曼说。“您希望能够获得尽可能多的信息，并且不丢失任何信息。这是用于此操作的出色数据结构。

“这使研究人员可以同时使用多种工具的最佳部分，以从同一组数据中获取更多信息。”

为了说明“课堂”作为基因组的用途和价值，stains和erdmann在《 cbe-生命科学教育》杂志上揭露了他们的方法时，包括了实例和案例研究(后者使用2015年论文的数据)。

他们的例子包括教育研究人员可能会更好地使用该方法解决的问题，以及已经通过生物信息学解决的基因组等效问题。一个课堂上的问题调查了整个教学过程中答题者问题的分布情况，该问题与遗传密码与基因组中同一密码的其他实例的距离相匹配。

在相关的案例研究中，二人组使用copus数据和基因组学可视化工具来检验假设，即发出发问者问题的讲师还会鼓励学生在回答之前进行协作。然后，斯坦因斯(stains)和埃德曼(erdmann)扩大了分析范围，以证明相关问题或方法可以解决的假设的广度。

stains说：“我认为这对于教育研究人员或其他对这些技术一无所知的人特别有用。” “如果您已经使用了生物信息学，那么语言和思维方式可能很常见。但是，特别是对于那些不在世界范围内的人们来说，展示这些工具的外观(以及)它们可以做什么非常重要。

“看到这些方法的潜力是一种概念证明。但是我认为这太新了，我们必须加以例证。”

stains和erdmann表示，他们希望相反的结果也将成为事实-与实验室相比，对实验室的分析更为熟悉的替补科学家将逐渐意识到并有可能使用后者。

埃尔德曼说：“这可能是学术界人士和生物学界人士之间的一座伟大桥梁。“如果为他们的世界提供碰撞的机会，那么对于双方以新的方式思考教育以及帮助使教育研究成为更多人正在思考的事情而言，这对双方都是非常有用的。”