Hackathon in teaching: Machine Learning applied to Life Sciences

La programación ha sido tradicionalmente una competencia perteneciente a las ingenierías, que recientemente está adquiriendo una importancia significativa en áreas como Ciencias de la Vida, donde resulta fundamental para la resolución de problemas de análisis de datos. Este trabajo es un caso de estudio enmarcado en la necesidad de mejorar las habilidades, sobre análisis de datos en el alumnado de Ciencias de la Vida y de la base temática en los estudiantes de ingeniería. Mediante la herramienta del hackathon y el trabajo en equipo, se combinó al alumnado de ambas disciplinas y se le enfrentó a una serie de problemas de análisis de datos. Se establecieron equipos de trabajo que recibieron una formación previa al comienzo de la competición. De cada equipo, se valoró la metodología empleada para la obtención de los datos, su análisis, interpretación de resultados, y exposición de las diversas tareas. Se hizo un análisis descriptivo de los resultados del Proyecto mediante encuestas al alumnado, así como su percepción sobre las actividades realizadas. El Proyecto ha conseguido que el alumnado resuelva los problemas planteados, difícilmente abordables con equipos unidisciplinares, generando un aprendizaje común y una experiencia multidisciplinar altamente satisfactoria tanto para el alumnado como para el profesorado.Programming has traditionally been an engineering competence, but recently it is acquiring significant importance in several areas, such as Life Sciences, which is considered essential for problem-solving based on data analysis. This work is a case study framed within the need to improve not only the data analysis skills of life science students, but also the biological background concerning the given issue of engineering students. Using hackathon and teamwork-based tools, students from both disciplines have been made and challenged with a series of problems in the area of Life Sciences. To solve these problems, we established work teams trained before the competition's beginning. Their results were assessed concerning the approach to obtain the data, perform the analysis, and finally interpret and present the results to solve the challenges. The project outcomes were assessed using structured surveys for students and their overall perception. The project succeeded, meaning students solved the proposed problems and achieved the activity's goals. These goals would have been difficult to address with teams composed of students from the same field of study. The hackathon succeeded in generating a shared learning and a multidisciplinary experience for their professional training, being highly rewarding for both students and faculty members