การพัฒนาการคิดเชิงคำนวณของผู้เรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 4 ด้วยการปฏิบัติทางชีวสารสนเทศขั้นพื้นฐาน

Development of Computational Thinking of Tenth–Grade Students Using Basic Bioinformatics Practices   Natthasit Norasit, Pongprapan Pongsophon, Wanwipa Vongsangnak and Santichai Anuworrachai   รับบทความ: 12 มีนาคม 2566; แก้ไขบทความ: 13 ตุลาคม 2566; ยอมรับตีพิมพ์: 5 ธันวาคม 2566; ตีพิมพ์ออนไลน์: 21 ธันวาคม 2566    บทคัดย่อ วิทยาการคำนวณได้เข้ามามีบทบาทในวงการวิทยาศาสตร์อย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการจัดการข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ขนาดใหญ่ มีความซับซ้อนสูง ผู้เรียนต้องเตรียมความพร้อมในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ในยุคแห่งข้อมูลและเทคโนโลยีโดยการมีการคิดเชิงคำนวณ ทว่ายังไม่มีแนวทางปฏิบัติที่ชัดเจนในการจัดการเรียนรู้ที่ส่งเสริมการคิดเชิงคำนวณในชั้นเรียนวิทยาศาสตร์ ดังนั้น งานวิจัยมีเป้าหมายเพื่อ 1) วัดการคิดเชิงคำนวณของผู้เรียนก่อนและหลังเรียนด้วยการปฏิบัติทางชีวสารสนเทศขั้นพื้นฐาน และ 2) ศึกษาแนวปฏิบัติที่ดีในการใช้การปฏิบัติทางชีวสารสนเทศขั้นพื้นฐานเพื่อพัฒนาการคิดเชิงคำนวณ กลุ่มตัวอย่างคือนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 4 โรงเรียนสาธิตแห่งหนึ่งในกรุงเทพฯ จำนวน 32 คน ผู้วิจัยออกแบบการจัดการเรียนรู้ แบ่งเป็น 2 ช่วง ได้แก่ การจัดการเรียนรู้โดยไม่ใช้คอมพิวเตอร์และใช้คอมพิวเตอร์ เก็บข้อมูลด้วยแบบวัดการคิดเชิงคำนวณ วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติเชิงพรรณนาและทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยสองค่าที่ได้จากกลุ่มตัวอย่างสองกลุ่มที่ไม่เป็นอิสระต่อกัน (paired t–test) พบว่า ค่าเฉลี่ยคะแนนการคิดเชิงคำนวณก่อนและหลังเรียน เท่ากับ 17.78 (SD = 4.11) และ 21.65 (SD = 2.18) แตกต่างกัน (t31, .05 = 7.08, p < .05) รวมถึงค่าเฉลี่ยคะแนนทั้ง 4 องค์ประกอบเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเช่นกัน และครูผู้สอนควรจัดการเรียนรู้โดยใช้การปฏิบัติทางชีวสารสนเทศที่ท้าทายและเชื่อมโยงกับชีวิตประจำวันต่อผู้เรียนอย่างชัดแจ้งและเนื้อหาสอดคล้องกับหลักสูตรวิทยาศาสตร์ของประเทศ เพื่อการใช้และพัฒนาการคิดเชิงคำนวณอย่างต่อเนื่อง คำสำคัญ:  ชีวสารสนเทศ  การคิดเชิงคำนวณ  วิทยาการคำนวณ   Abstract One impact of computing in scientific fields and thinking processes lies in the processing of voluminous scientific data. Students therefore need to prepare themselves to confront the upcoming digital era and handle cutting–edge technology using computational thinking (CT); however, this is still absent from typical science classrooms. Hence, the purposes of this study were to 1) assess students’ CT before and after learning basic bioinformatics practices and 2) study what are good practices to incorporate bioinformatics practices to enhance students’ CT. Researchers designed four learning plans using inquiry–based learning and basic bioinformatics practices, having two parts: unplugged and plugged–in sessions. Data were collected using CT tests and analyzed using descriptive statistics and a paired t–test. The participants comprised 32 tenth–grade students in a science–technology emphasis program at a demon-stration school in Bangkok, Thailand. The results showed CT pretest and posttest mean were significantly different by 17.78 (SD = 4.11) and 21.65 (SD = 2.18), respectively (t31, .05 = 7.08, p < .05). Additionally, the development of CT was evident in the improvement of all four CT components as well, and good practices to incorporate bioinformatics practices is to use real–life bioinformatics challenges explicitly and related to the standard science curriculum to maintain engagement in and persistence of CT usage. Keywords: Bioinformatics, Computational thinking, Computing scienc

Breaking Boundaries in Computing in Undergraduate Courses

An important question in undergraduate curricula is that of incorporating computing into STEM courses for majors and non-majors alike. What does it mean to teach “computing” in this context? What are some of the benefits and challenges for students and instructors in such courses? This paper contributes to this important dialog by describing three undergraduate courses that have been developed and taught at Harvey Mudd College and Loyola Marymount University. Each case study describes the course objectives, implementation challenges, and assessments

Ten Quick Tips for Using a Raspberry Pi

Much of biology (and, indeed, all of science) is becoming increasingly computational. We tend to think of this in regards to algorithmic approaches and software tools, as well as increased computing power. There has also been a shift towards slicker, packaged solutions--which mirrors everyday life, from smart phones to smart homes. As a result, it's all too easy to be detached from the fundamental elements that power these changes, and to see solutions as "black boxes". The major goal of this piece is to use the example of the Raspberry Pi--a small, general-purpose computer--as the central component in a highly developed ecosystem that brings together elements like external hardware, sensors and controllers, state-of-the-art programming practices, and basic electronics and physics, all in an approachable and useful way. External devices and inputs are easily connected to the Pi, and it can, in turn, control attached devices very simply. So whether you want to use it to manage laboratory equipment, sample the environment, teach bioinformatics, control your home security or make a model lunar lander, it's all built from the same basic principles. To quote Richard Feynman, "What I cannot create, I do not understand".Comment: 12 pages, 2 figure

A proposed minimum skill set for university graduates to meet the informatics needs and challenges of the "-omics" era

10.1186/1471-2164-10-S3-S36BMC Genomics10SUPPL. 3BGME

The next generation of training for arabidopsis researchers: Bioinformatics and Quantitative Biology

It has been more than 50 years since Arabidopsis (Arabidopsis thaliana) was first introduced as a model organism to understand basic processes in plant biology. A well-organized scientific community has used this small reference plant species to make numerous fundamental plant biology discoveries (Provart et al., 2016). Due to an extremely well-annotated genome and advances in high-throughput sequencing, our understanding of this organism and other plant species has become even more intricate and complex. Computational resources, including CyVerse,3 Araport,4 The Arabidopsis Information Resource (TAIR),5 and BAR,6 have further facilitated novel findings with just the click of a mouse. As we move toward understanding biological systems, Arabidopsis researchers will need to use more quantitative and computational approaches to extract novel biological findings from these data. Here, we discuss guidelines, skill sets, and core competencies that should be considered when developing curricula or training undergraduate or graduate students, postdoctoral researchers, and faculty. A selected case study provides more specificity as to the concrete issues plant biologists face and how best to address such challenges