生物信息学培养方案 第1篇
生物信息学专业以育人成才为治学核心，以教学、科研、生产为办学环节，构建产学研一体化的专业技术人才培养模式。根据行业需要和专业发展方向，制定本专业的教学计划，开展校企联合办学，共同开发课程，培养合格的应用技术人才；在教学中让学生参与专任教师和合作单位的科研活动，激发学生的科学研究热情，树立学生的创新思维和创新理念，提高学生的科研素养，增强学生知识获取、实践应用和创新创业能力。在第四学年，安排学生到合作办学单位鲁南大数据中心、生物信息科技高新企业等单位参加实习实训，进一步提升学生理论联系实际、解决生产实际问题的能力。
生物信息学培养方案 第2篇
1.具备生物信息学和计算系统生物学科学研究与产业开发领域的科学思维和科学实践能力，有良好的科学素养和创新技能；
2.具备系统的生物医药大数据分析处理、精准医学和生物科学研发能力，具备应用生物信息学技术分析、解决生物医药问题的能力；
3.具备科技文献检索、课题设计、论文撰写等基本的创新科研潜力和独立分析、解决问题的能力；
4.具备良好的表达能力和人际沟通能力，具有较好的英语听、说、读、写能力；
5.具有初步的生物信息学教学、研究和产业开发、转化的能力。
生物信息学培养方案 第3篇
发挥考核的评价和导向功能，建立系统有效的综合考核评价体系，实现由单一考核向多元考核的转化。继续推进形成性考核与终结性考核相结合的考核方法，逐步增加形成性考核在综合考核中的比例。
1.形成性评价：形成性评价是在教学过程中进行的评价。以回顾学习状况、评价学习目标达成度、督导学习进度为主要目标，采取网络自测、随堂测试、课堂讨论、填写实习手册等方式进行评价，并将评价结果及时向有关部门、教师和学生进行反馈，以利于改进教学
2.终结性评价：终结性评价是在教学活动结束后为判断其效果而进行的评价。根据课程类型不同，采取综合性试题、撰写论文或心得体会、论文答辩等方式进行评价。
生物信息学培养方案 第4篇
所有课程均实行学年学分制管理，即采用学分衡量学生学习的数量，采用学分绩点衡量学生学习的质量。
1.学分计算办法：以课堂讲授或以课堂讲授方式为主进行教学活动的课程，每18学时为1学分。体育课和单独开设的实验课每36学时为1学分，毕业实习1周为1学分。学分的最小计量值为学分。
2.学分要求：学生毕业前必须获得相应的必修课学分；选修课要求获得20学分，其中创新创业类课程要求获得学分，艺术类课程要求获得2学分。
生物信息学培养方案 第5篇
生物信息学（理学学士）一、毕业生应具备的知识和能力（1）掌握扎实的数学、物理、化学基础理论和基本知识；（2）掌握生物学专业基础知识和信息处理的专门知识；（3）掌握普通生物学、细胞生物学、遗传学、分子生物学、生物数据库管理系统、生物信息学、基因组学、蛋白质组学、微生物基因组学和生物芯片技术等方面的基础理论、基础知识和基本实验技能；（4）具有在生物信息学领域从事科学研究、技术开发、教学及管理等方面的工作；（5）了解生物信息学领域的理论前沿、应用前景和发展动态；（6）掌握文献检索、资料查询的基本方法，能够独立获取相关的知识；（7）熟练掌握一门外语，有较强的编程和计算机应用能力。
二、专业课程设置1、专业基础课高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、数据结构、普通物理学、普通生物学、普通生物学实验、微生物学、生物化学△、分子生物学△、细胞生物学△、遗传学△、计算机组成原理△、数据库原理△、操作系统△、计算机网络△、分子生物学实验△、微生物学技术△、生物化学技术△、细胞生物学技术△、遗传学实验△、计算机组成原理实验、数据库原理实验、操作系统实验、计算机网络实验、普通物理学实验。
2、专业课生物信息学基础△、生物信息学基础实验△、进化算法△、软计算技术△、蛋白质组学△、基因组学△。
3、专业选修课文献检索、专业外语、生物统计学、生态学、进化生物学、现代仪器分析、科学研究方法、生物工程概论、经济动物学、观赏植物学、无机及分析化学、有机化学、生命科学前沿讲座、生物数据库管理系统、生物数据库管理系统实验、蛋白质组学实验、基因组学实验、蛋白质芯片技术、微生物基因组学、药物分子设计、计算机辅助药物筛选、结构生物学、高通量药物筛选、数学模型、人工智能基础、分子系统学、数据挖掘。
三、专业实践教学内容生物化学课程小论文、分子生物学课程小论文、细胞生物学课程小论文、遗传学课程小论文、生物信息学课程设计、生物数据库管理系统课程设计、蛋白质组数课程设计、基因组数课程设计、蛋白质芯片课程设计、专业课程实践、毕业实习、毕业论文。
生物信息学培养方案 第6篇
生物科学专业培养方案生物科学专业人才培养方案学科门类理学二级类生物科学类专业代码071001英文名称BiologicalScience一、专业培养目标本专业培养德、智、体、美全面发展，掌握生物科学专业的基本知识、基本理论和基本技能，具备从事中学生物学教学的能力，能够在各类中等学校从事生物教学，同时能从事生物资源利用、生物科研与管理等方面工作的应用型人才。
二、专业培养规格1、知识结构（1）具有一定的人文科学基础知识，相关的数学、化学的学科基础知识，计算机及信息科学基础知识。
（2）具有扎实的生物科学的基本理论、基础知识和专业技术知识。
（3）熟悉生物学及其发展规划的相关方针政策和法规；具备从事生物科学相关领域研究、教学和管理的基本知识。
（4）了解国内外的生物学理论前沿和应用前景，对生物科学相关行业的发展动态有一定的了解。
2、能力结构（1）常见生物资源鉴别和标本制作的能力。
包括生物绘图、显微观察、显微装片制作、生物特征描述、检索表的使用及常见动物、植物的识别、标本制作等能力。
（2）实验设计能力、数据统计与分析能力和生物资源初步开发与利用能力。
（3）常规生物实验操作能力。
常见仪器设备的操作与维护能力和综合运用生物实验技术的基本能力。
（4）教育教学基本素质和能力。
具备分析教材、设计教学方案、选择教学方法、运用教学语言、使用现代教育技术、开展教育教学研究能力等。
（5）具有一定的组织管理能力和语言表达能力。
（6）具有一定的英语水平，借助相应工具阅读本专业英文资料及检索科技文献的能力。
（7）掌握一定的计算机知识，具有使用常用办公软件办公的能力。
（8）掌握科技论文写作的基础知识，具备分析实验结果，撰写论文的基本能力。
（9）具有一定的观察力、分析问题和解决问题的能力，独立思考的能力和自学能力；在此基础上初步具备独立开展生物科学教育教学和专业相关研究的工作能力。
3、素质结构（1）具有正确的人生观与价值观、强烈的公德意识、良好的团队合作意识和甘于吃苦、敬业爱岗、乐于奉献的精神，良好的职业道德等道德素质。
生物信息学培养方案 第7篇
本专业培养应用型创新人才，应具备沟通、合作、批判式思维和创新能力，应达到以下要求：
1.具备较高的思想道德素质：包括正确的政治方向，遵纪守法、诚信为人，有较强的团队意识和健全的人格。
2.具备较高的文化素质：掌握一定的人文社科基础知识，具有较好的人文修养；具有国际化视野和现代意识和健康的人际交往意识。
3.具备良好的专业素质：受到严格的科学思维训练，掌握一定的科学研究方法，有求实创新的意识和革新精神；在生物与健康数据科学领域具有较好的综合素养和应用能力。
4.具备良好的身心素质：包括健康的体魄、良好的心理素质和生活习惯。
5.扎实掌握高等数学、物理、化学的基础知识。
6.扎实掌握生命科学的基础知识和基本理论。
7.熟练掌握数据科学专业相关数学知识。
8.熟练掌握数据科学专业相关的计算机基础知识，具备运用计算机工具对生物数据进行处理的能力。
9.深刻理解并熟练掌握组学数据分析、蛋白质结构分析等生物信息学专业基础知识，具备实际应用生物信息学专业软件的能力。
10.初步具备生物医学健康类数据的调查收集、整理的技能，具备医学健康数据分析能力。
11.了解生物信息学前沿，初步了解数学建模及算法开发，初步具备发现、提出、分析并应用数据科学原理和技能解决生物学、医学、公众健康领域问题的能力。
12.具备良好的自学习惯和能力、较好的表达交流能力、自主发展能力。
学院(系)院长(主任)或学术委员会主任：陈新
学院(系)教学院长(主任)：曾万勇
专业教研室主任(专业负责人)： 陈思
2022 年 5 月 20 日
生物信息学培养方案 第8篇
生物与医药科学课程群主要涵盖生命科学、医学、药学及其实验课程。通过开设生物与医药科学课程，使学生掌握生命发生发展的基本规律和研究方法，人类基因组特征与表现形式，各阶段人体正常和异常的结构与功能，药物吸收与代谢特征，重要疾病症状及基本的临床诊断方法。是本专业学生后续课程学习，提升实践能力，提出问题、发现问题和解决问题的根本立足点。
必修课：医学化学、分子系统生物学、分子组学基础、疾病组学基础、生物技术实验、临床医学概论、药物与受体动力学。
选修课：突发事件及自救互救、神经生物学、分子影像分析技术。
生物信息学培养方案 第9篇
附表7-2：生物信息学专业学时学分比例表
项 目
时（周）、
学分数
百分比（%）
备注
必修课与选修课
必修课
1576，
选修课
520，
课堂教学与实践环节
课堂教学
125
实践环节
集中性实践教学
理论课与实验课
理论课
1224，7
指必修课，实验课含上机
实验课
352，14
生物信息学培养方案 第10篇
修业年限5年，共252周。其中，入学教育、安全教育及军事训练3周，教学141周，考试16周，放假53周，毕业实习36周，论文答辩1周，毕业教育2周。
（一）教学：第一学期安排教学15周，第二至八学期每学期安排教学18周；
（二）考试：第一至八学期每学期温课备考2周；
（三）放假：第一、三、五、七学期每学期放假7周，第二、四、六、八、九学期每学期放假5周；
（四）毕业实习：第九至十学期安排毕业实习36周，其中第九学期22周，第十学期14周。
生物信息学培养方案 第11篇
专业名称：生物信息学
专业代码：071003
专业特色：本专业适应国家与地区生物医学及大健康产业发展需求，课程设置兼顾数理、生物学知识的掌握和信息学、计算机技能的提高，以分析生物医学领域的大数据为主线，加强对生物学基础知识和数字信息处理技术的掌握，强化学生解决生物医学大数据分析问题的能力，通过本科生参与教师科研课题和组建学生科创团队等多种科研反哺教学的方式提升学生的创新创业能力，培养具有较强创新精神和实践动手能力的高素质应用型人才。
生物信息学培养方案 第12篇
大数据信息技术课程群主要涵盖计算机科学与生物医学数据分析技能类课程两部分。通过大数据信息技术课程的学习和技术实践，培养学生较强的计算机编程和初步的生物医学数据的计算机处理能力，为学生进一步学习生物信息、工程技术等相关课程奠定基础。
必修课：C语言程序设计、JAVA语言程序设计、数据结构、R语言程序设计、Perl语言程序设计、面向对象与UML、Python语言程序设计、Linux操作系统、生物医学大数据技术。
选修课：Photoshop应用、Office应用。
生物信息学培养方案 第13篇
课程编号
课程名称
考核方式
学时/周数
243000103
程序设计基础（python语言）
282000101
生物化学A
282000106
分子生物学B
282218003
生物统计学A
282218101
生物信息学A
282218105
生物数据的可视化（R语言）
282218107
机器学习
282218108
组学理论及数据分析
282218201
高级程序语言实战
282218202
生物信息学软件应用
282218204
组学数据分析实战
学分/学时（周数）合计
528
332
196
学生完成所有规定的教学环节学习，成绩合格，由学校颁发辅修专业结业证书。
生物信息学培养方案 第14篇
关键词基因组医学精准医学医学遗传学教学改革
随着“人类基因组计划”的完成，以及新一代基因组测序技术的广泛应用，我们已经步入“精准医学”（PrecisionMedicine）新时代。精准医学主要利用疾病基因组学以及药物基因组学大数据，通过基因诊断并以此为依据对疾病进行分类、分型，根据基因组特征，采用最新的个性化治疗等技术，为病人选择最佳的治疗方案，最有效的药物，最安全的剂量，对传统的医疗模式进行革命和创新。
基因组学始于20世纪80年代，90年代后随着人类基因组计划的启动而迅猛发展。基因组医学是由诸多科学家在2003年为纪念DNA双螺旋结构发现50年时所提出的一个医学领域的新名词。基因组医学是以人类基因组的研究为基础，将生命科学与临床医学相整合，从而将基因组的研究成果快速地应用于临床医学实践，这将是贯穿21世纪的在生命科学和临床医学领域的一次伟大革命。
在基因组医学时代背景下，各临床专业科室都必须适应基因组医学带来的临床变革，不断更新知识体系。医学遗传学作为一门基础和临床相互融合且发展飞快的学科，不仅要求医学生掌握基础知识，更要求其可以将相关知识致力于临床实践，这就要求我们对医学遗传学传统教学内容及模式进行调整。因此，如何以基因组医学为导向，着眼于精准医学，推进临床医学教育，加强医学遗传学教学，提高教学质量，更好地让学生掌握医学遗传学的临床应用，并在以后的工作中将其普及社会是我们面临的问题。综上所述，我们对医学遗传学教学内容、课程体系及教学思维等进行了改革。
1改进课程内容设置
我们以培养适应21世纪社会发展需要的新型医学人才为目标，根据医学专业的发展特点，合理设计医学遗传学课程，而课程的设置、编排等问题直接影响到教学进程、教学的内容和教学质量。因此，课程改革也是教学改革的核心问题之一。[1]
首先，对于基本的医学遗传学课程，我们将围绕遗传病开展教学，课前引导学生查阅资料，让学生对遗传病基础有一定了解，课堂抽查课前预习效果。课堂上从临床遗传病常见病例着手，用实例激发学生学习兴趣，介绍其发病机制，如何导致疾病发生和具体的研究方法，然后系统地介绍遗传物质在疾病的发生、发展过程中的作用，最后再从临床遗传学角度开展疾病的预防、诊断与治疗，基本知识点和原则逐点介绍。
其次，根据医学遗传学课程发展需要，我们新增加生物信息学内容，介绍如何利用信息学和统计学等学科的技术，收集、整理、研究目前快速发展的基因组测序、蛋白质组序列测定、结构解析和代谢组等领域的大规模数据，同时通过生物信息学的研究实例，讲解生物信息学的基本知识和重要作用，激发学生对本门学科的兴趣。通过病例为示范，引导学生将生物信息学理论知识用于实践。例如我们实验室收集到一个高度近视的隐性遗传家系，致病原因未明，我们先采用基因芯片进行连锁分析定位致病区间，然后对两个患者和一个正常人进行全外显子测序，指导学生运用生物信息学分析法对三个样本的测序结果进行数据分析，对检测到的患者共有的而正常人没有的外显子区间影响功能的纯合突变进行初步筛选并对定位致病区间的突变在家系内进一步筛选验证，最后成功定位到3号染色体189713156位置上的NLEPREL1基因一个GLN氨基酸的终止突变。该基因与胶原蛋白的装配和稳定性有关，此突变与带有白内障和玻璃体视网膜退化表型的非综合征型高度近视有关。这样的案例式教学法不仅巩固了学生对理论知识的理解，也提高了学生进行科学分析问题的能力。
医学遗传学是一门涉及数千种遗传性疾病的基础理论和临床实践的综合性学科，具有基础性和前沿性并存的特点。[2]为了让学生了解到最前沿的科研动态及相关遗传病的研究进展，我们同时开设了“医学遗传学研究进展”课程。“医学遗传学研究进展”是一门以“医学遗传学”课程为基础的课程，它着眼于现代医学遗传学最新最受关注的领域，旨在让学生对医学遗传学的知识进行消化和升华，它的课程内容紧跟国内外前沿，针对国内外研究的热点内容和最新进展设置讲座内容，结合教师当前研究的科研项目进展加以讲解，促使学生了解和关注医学遗传学的前沿进展。该系列讲座强调结合基础科学和临床科学，通过该课程的学习，开阔学生的眼界，掌握最前沿的科研进展。2改革课程体系
绝大多数疾病均与遗传相关，临床中每个科室都应不断更新对相关疾病的知识，因此我们在临床医学范畴下的二级学科的教学环节中应增加相关医学遗传学内容的介绍。例如，消化系统专业课，我们将增加消化系统的遗传学基础知识的介绍；神经内科专业课程，我们拟设置专门的神经内科遗传病及致病的遗传学基础的章节，系统介绍神经内科常见的遗传病种类、遗传学基础、分子和细胞系诊断方法以及相应的遗传咨询要点。
将基因组学作为一个大平台，根据不同的学科，每个学科上课的比重都不一样，把基因组医学与疾病基因组学灌输到临床，教师在授课过程中，不仅教授核心知识点，并且把基因组医学、遗传病学、精准医学、个体化医疗等理念贯穿到临床教学中去，使学生掌握从基因组水平上考虑对疾病诊断、防治与治疗的重要观念。通过打破常规，教授新的医学遗传学理念，以鼓励学生不拘泥传统的循征医学思维模式，以基因研究为导向，提倡“精准医学”，让个体化医疗这一概念从理论中走向生活。
3教学思维，引领学生建立个体化医疗的观念
在教学上，我们率先突破常规的循征医学思维模式，建立以基因研究为导向，提倡精准医学的思维模式。“精准医学”是以个体化医疗为基础，随着基因组测序技术快速进步以及生物信息与大数据科学的交叉应用而发展起来的新型医学概念与医疗模式。其本质上是通过基因组、蛋白质组等组学技术和医学前沿技术，对大样本人群与特定疾病类型进行生物标记物的分析与鉴定、验证与应用，精确寻找到疾病原因和治疗靶点，并对一种疾病不同状态和过程进行精确亚分类，最终实现对于疾病和特定患者进行个性化精准治疗的目的，提高疾病诊治与预防的效益，这是对传统医疗模式的革命和创新。[3]美国总统BarackObama在今年年初的国情咨文中正式宣布精准医学计划（PrecisionMedicineInitiative），该计划的提出是集合了诸多现代医学科技发展的知识与技术体系，体现了医学科学发展趋势，也代表了临床实践发展的方向。[4]我们顺应时展潮流，率先将个性化医疗、精准医学的理念引入课堂，不断渗透精准医学理念，使学生掌握从基因水平上考虑对疾病诊断与防治的重要观念。
为引领学生建立个体化医疗的观念，需要我们加强各相关学科的交叉融合，使现有的教学知识体系更加完善，让学生们能够学以致用。我们积极推进与细胞生物学、生物化学、分子生物学、病理学、医学免疫学、生物信息学、预防医学、材料学、计算机学等其他学科交叉融合，既促进不同学科之间的相互融合交流，又培养了学生跨学科的思维模式。通过交叉学科的建设，学生将本科专业知识和医学遗传学知识重新组合，更具创新性思维。我们还成立了“教育部国家生命科学与技术人才培养基地”，吸引了不同专业的学生进入医学遗传学领域来，学生在实践课题或项目的设计当中，不仅仅局限于本学科，并引进其他相关学科的方法，利用其他学科的优势来弥补自身不足。
科学技术飞速发展，已进入大数据时代，高效准确地处理数据显得愈发重要。以医疗大数据作为支撑，通过基因组、蛋白质组等组学技术和医学前沿技术，精确寻找到疾病的原因和治疗的靶点，实现对于疾病和特定患者进行个性化精准治疗是“精准医学”的最终目的。因此，我们需要建立一套完善、有效的数据分析平台。我们与生物信息专业进行合作，将临床诊断中收集的数据，进行科学的数据分析，再将分析的结果反馈到临床中去，建立个体化医疗。同时，在授课过程中，不但传授医学遗传学核心知识点内容，而且将精准医学理念渗透到教学的各个环节，使学生从基因水平上考虑对疾病诊断与防治的重要观念。
生物信息学培养方案 第15篇
本专业通过系统的教育教学活动，使学生德、智、体、美、劳得到全面发展，具有健全人格；具有成为高素质人才所具备的人文社科基础知识和人文修养；具有扎实的生命科学理论基础、计算机应用技术；掌握系统的生物信息学方法和实验技能；具有在生物医药、精准医疗、环境治理以及新能源研发等领域从事教学、科研、技术开发和管理等工作能力；能够适应生命科学与生物信息学相关产业发展的需要；在生物信息数据的获得与挖掘、生物软件的开发与应用、生物数据库的建立与管理等方面具有交叉学科综合优势。
生物信息学培养方案 第16篇
当前，生物学的发展面临着大数据的挑战，生物数据的获取不再是阻碍生物学发展的难点，数据分析反而成为瓶颈。面对手工计算无法满足需求的数据量，信息技术对数据的处理和挖掘成为关键。在生命科学体系中，生物信息学贯穿于生物科学、生物技术、生物工程的不同环节，是不可或缺的重要部分。随着大数据时代的来临，思维方式从数据采集转变为数据分析，生物信息学发展日新月异，由生物技术发展所推动的学科发展已经发生了本质的变化。生物信息学从服务性学科转变独立性学科，从被动前进变为主动引领，本专业的迅速发展也必将加快其他生物学科的步伐。此外，由“极志愿”提供的的统计数据表明本专业应届毕业生薪酬水平明显高于其他专业的平均水平。十年后，这个差距会更加显著！
欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI）主管珍妮特·桑顿说道：“15年前，生物信息学方兴未艾，如今已成燎原之势。”
欢迎广大有识、有志学子选择枣庄学院生命科学领域的朝阳专业--生物信息学专业，今天明智的选择将会成就你一生的辉煌。
专业负责人和专业主任：杨阳 博士
E-mail: yyangbioinfor@
生物信息学培养方案 第17篇
关键词：生物信息学；合作式教学；教学模式；教学改革
基金项目：本文系浙江农林大学“农学类核心课程教学团队”项目（项目编号：TD1201）、浙江农林大学研究生优质课程建设项目《生物信息学》的研究成果。
生物信息学是20世纪90年代由多学科知识相互渗透、融合而兴起的一门新兴交叉学科，现已成为当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一。[1]基于本学科在现代生命科学研究中的重要地位，现在国内外许多高校都纷纷设置了生物信息学专业或开设了“生物信息学”课程。[2]为培养具有创新精神和创业能力的应用型、复合型人才，浙江农林大学近年来面向农学等本科专业及作物、森林培育、林木遗传育种等研究生专业开设了“生物信息学”选修课程。
生物信息学是理论概念与实践应用并重的学科，具有开放性、发展性、交叉性、综合性、应用性等特点。鉴于此，尽管国内的生物信息学科学研究开展得如火如荼，但由于受到师资、教材、授课对象、教学条件、教学法等因素限制，[3，4]开设该课程的高校尚未真正形成一套成熟的、科学的教学体系。近年来，各高校根据自身特点，不断探索将CM法、PBL法、探究性、启发性教学、双语教学等教学法与手段引入课堂，并革新教学内容及考核方式等，取得了不错的课程教学效果。[3，5-9]
现代教学改革与实践证明，在教学过程中必须要突出“学生是教学活动的主体”，既要注意张扬学生“个性”，更要强化学生团队合作意识及创新、创业能力培养，以保证人才培养质量。杨瑞等[10]调查发现，现在大部分学生比较“独”，不愿意与人合作，这导致学生间人际关系淡漠，学习、做事效率低下。随着各种“组学”计划的开展，产生了数以万、亿计的序列数据，生物信息学得到了空前发展。在这种情况下，传统的“填鸭式”、“布道式”教学模式已与当前社会快速发展的局面格格不入，迫切需要变革。合作式教学法是20世纪70年代兴起于美国的一种参与式或协作式教学法，它以学生为中心，在教师恰当的组织、引导和有效调控下，使学生成为教学过程中的积极成分，通过“师生”、“生生”积极合作完成教学任务。[11]为激发学生的学习积极性和教学参与热情，在采用启发式、案例式和研讨式教学基础上，尝试将合作式教学法引入“生物信息学”教学课堂。
一、开展合作式教学的必要性
“团结就是力量“、“独学而无友，则孤陋而寡闻”、“三人行必有吾师”等至理名言很好地阐释了团队合作的重要性与必要性。浙江农林大学于2008年开始在农学、种子科学与工程等专业开设“生物信息学”课程。农学是生命科学领域的重要学科之一，基因组学和生物信息学的发展极大地促进了农学等生物科学研究的进步。因此，系统学习并掌握生物信息学的基本知识、基本理论和基本技能，不仅是学校培养“两创型”高素质农业科技人才的需要，也是国家发展现代高新农业对农学相关专业学生的基本要求。
但是，经过几年教学实践发现，浙江农林大学农学相关专业学生学习“生物信息学”课程主要存在以下2个问题：
一是学生的重视程度不够。有些学生对该课程的认识比较偏颇，不清楚其教学目的及学后有何用处，因而学习目的不明确，学习动力不足。
二是学生的知识水平参差不齐。由于本课程理论性与实践性并重，前后知识点的衔接相对比较紧凑，且生物信息学相关网站、数据库和软件等均使用英文，有些学生数理化、计算机和英语等基础知识不太扎实，在不能有效掌握某些知识点后，久而久之会产生厌学情绪。因此，采用教师讲授、预设问题，学生提问，学生组队分析和解决问题，教师点评加总结等“师与生”、“生与生”合作式教学，不仅可以使学生明晰本课程的学习目的，增强他们的参与意识与学习热情，更重要的是，可以使学生之间优势互补、互通有无、集思广益，达到“以活动促合作，以合作促发展”的目的。
二、合作式教学的组织与实施
1.教学目标与设计
（1）教学目标。根据现代教育教学规律，以“生物信息学”优质课程建设为依托，以课堂建设为抓手，以培养“两创型”高素质应用人才为根本任务，以多媒体、网络、教学平台为载体，深化改革，通过师生、生生间相互影响与合作，突显学生教学主体地位，切实提高课堂教学效果。
（2）教学设计。因为“生物信息学”课程涉及的知识点比较多，而课时有限，所以正规的合作式教学法即小讲课加分组活动不太适合。根据“生物信息学”课程性质及农学相关专业学生的学习特点，本课程采用在教师教学过程中加入合作式教学法元素的形式进行教学。教学过程中，避免过多讲授数据库开发、软件算法等纯理论性内容，坚持以解决生物学问题为主线，讲授解决问题的思路与方法；坚持以教师为主导，以学生为主体，结合教师自身科研工作及本学科领域最新研究进展等案例教学，组织、引导和启发学生开展自主与合作学习，培养学生独立思考、分析问题和解决问题的能力及团队合作精神与创造力。
2.教学组织与实施
合作式教学的关键是调动学生学习兴趣，使其积极参与其中，即教师应用灵活多样的教学手段，鼓励学生积极参与教学过程，并通过实践演练、课堂报告、研讨、课上和课下实时交流等为载体强化教学效果。经过近几年教学实践，总结调动学生学习积极性的基本要素，主要围绕以下几方面开展合作式教学：
（1）实例为导，强化练习。在讲授完每个知识点后，教师结合自己的科研工作在网络上进行案例示范演示，然后由学生两两临时搭配组队上台操作，完成规定任务，巩固所学知识。比如在讲解完“用关键词或词组检索生物信息学数据库”后，在2个自然班中分别临时组建4个两人小组，每个小组中一人负责出题，另一人负责解题，然后负责出题的学生对解题过程及答案进行点评，最后其他同学和教师进行点评及总结，加深了学生对相关知识点的理解。
（2）预设问题，开放教学。在讲授新的知识点前，教师预先设置知识点相关问题，让学生课后自学和探究思考，期间学生之间讨论，亦可请教教师。比如在讲到系统进化部分时，布置思考题“有哪些证据证明人类是从非洲走出来的？”或者教师预设一些本学科热点问题或尚未解决的问题（无固定答案），让学生自由组队，通过课下查阅相关文献资料、独立思考及组内成员讨论等探讨相关问题的解题思路与方法，从而激发学生学习热情。比如“蛋白质和DNA的进化问题，是先有‘鸡’还是先有‘蛋’？”“除了农学及医学外，生物信息学还有哪些应用领域？”等等。学生带着问题去查找资料，通过集体讨论达成共识。在各小组汇报时，首先由组内成员做补充说明，然后由其他组同学进行质疑。在相互质疑、讨论中，使学生获取灵感，扩大视野。
（3）角色互换，学生提问。改变过去教师“一言堂”教学局面，鼓励学生随时就相关问题进行提问，由学生或教师解答，真正做到师生互动，启发学生思考，活跃课堂气氛。
（4）注重实践，关注效果。因为本学科知识点间连贯性较强，所以在讲授2-3个知识点后，教师要布置综合性的题目，由学生组队在网络实验室里现场完成教学任务。学生组队是半自由型的，即教师提出一定要求，在此前提下学生组队，以避免“优优”或“差差”组合等情况发生，使学生间做到优势互补，且既有分工，又有合作。比如，在讲完系统进化树重构章节后，要求学生根据研究兴趣每5人一组，完成同源基因的搜集、多序列比对、系统进化树构建、分析及解读等所有环节，然后各小组进行课堂报告。学生组队必须满足教师提出的要求，即成员必须分别来自不同的自然班且成员间学习成绩差异要比较明显；成员中最好有英语、计算机或生物学成绩较好的学生；成员间必须有分工，分别负责查资料、制作PPT、汇报等，且又必须通力合作，共同完成任务等，从而激发学生的创新思维和创新意识，增强学生的团队合作意识与协作能力。
（5）全员参与，分类评价。本课程为专业选修课。课程成绩以平时成绩70%，期末考试（开卷）30%来计算。平时成绩主要由学生出勤、课堂参与度、实验报告、课堂报告等组成，其中实验及课堂报告环节均以小组形式进行，重点考查学生的学习态度和完成质量等。在涉及到分组考核时，要求小组间分别评分，教师采取一定措施保证各组间打分相对客观、公平，实现全员参与评价。
（6）实时沟通，解惑释疑。学生课后可通过课程网络教学平台或QQ、MSN、E-mail、手机短信等实时聊天、沟通工具，与教师及时交流自己的学习心得或学习中遇到的困难等，教师不仅可为学生解惑释疑，而且还有利于掌握学生对本课程的学习情况。教师可据此及时调整授课方案，达到更好的教学效果。
3.教学效果与评价
经在2010级2个自然班55名农学专业学生中进行合作式教学试点发现，学生最终成绩中最低72分，最高95分，平均为±分。经T检验分析，显著高于27名2008级学生的平均成绩（±分；p=）。因此，在“生物信息学”课程开展以课堂活动为特征的合作式教学，不仅活跃了课堂气氛，增强了学生的参与意识，还极大地调动了学生主动学习的积极性，明显提高了学习成绩，培养了学生的科研创新能力和团队合作意识。“教学结合实际”、“讲课时经常会举些有关知识的例子，很能提高同学的学习热情”、“老师时常会讲授有关的科学前沿知识，很能调动同学积极性”、“注重培养学生自主学习能力”、“上课与其他老师的方式不一样，利于我们听课”、“始终让我保持上课兴趣”、“上课有活力！”等是学生对“生物信息学”课程教学模式与教学效果的客观评价。
三、结束语
生物信息学是一个不断发展中的学科。实践证明，只有紧跟学科发展步伐，及时更新、丰富教学内容；坚持“以生为本”，立足授课对象的实际需要，不断调整和革新教学模式与教学方法，改进和完善学科教学体系，才能稳步提升本课程课堂教学效果，保证教学质量，从而为我国农业现代化培养更多高素质、强能力的应用型人才。
参考文献：
[1]张阳德.生物信息学[M].北京：科学出版社，2009.
[2]程钢.生物信息学课程教学改革和实践[J].安徽农学通报，
2011，17（13）：191-193.
[3]张纪阳，刘伟，谢红卫.生物信息学课程研究性教学的实践与思考[J].高等教育研究学报，2011，34（4）：51-53.
[4]梁琛，张建海.农科类生物信息学课程教学中存在的问题及对策[J].农业与技术，2010，30（5）：136-138.
[5]_，柴慧.CM教学法和PBL教学法的结合应用研究——以医学生物信息学为平台[J].中国高等医学教育，2012，（8）：116-117.
[6]郭艳芳，李金明.PBL教学法在医学生物信息学实践教学中的应用[J].基础医学教育，2011，13（11）：1007-1008.
[7]刘伟，张纪阳.“生物信息学”课程中研讨式教学实践[J].中国电力教育，2012，（23）：60-61.
[8]魏战勇，高晓平.农业院校生物信息学教学改革与探索[J].郑州牧业工程高等专科学校学报，2011，31（4）：50-51.
[9]胡娜，常军，徐玲.生物信息学教学改革与实践[J].安徽农业科学，2010，38（3）：1588-1589.