p Para entender a disparidade entre os campos da pesquisa em educação e genômica, apenas considere como cada um pode definir a palavra "codificação". p Para Marilyne Stains de Nebraska, cuja pesquisa sobre educação STEM recentemente lhe rendeu o Prêmio Presidencial de Primeira Carreira para Cientistas e Engenheiros, significa classificar o comportamento em sala de aula de instrutores e alunos.

p Para Robert Erdmann, que obteve seu doutorado estudando genética de plantas antes de ingressar no laboratório de Stains, descreve como os organismos armazenam os manuais de instruções biológicas que tornam a vida possível.

p Mas Stains trouxe Erdmann a bordo precisamente porque sua formação acadêmica era diferente da dela, valorizando a chance de adicionar uma perspectiva e voz distintas ao seu laboratório. Esse investimento na interdisciplinaridade valeu a pena na forma de Sala de Aula como Genoma, uma abordagem inspirada na genética que a dupla desenvolveu para melhor analisar e interpretar os dados coletados nas salas de aula.

p As ferramentas estatísticas e de visualização que aceleraram a busca por indicadores genéticos de doenças ou aptidão em organismos têm o potencial de fazer o mesmo para a educação STEM, disseram os pesquisadores.

p "Acho que a grande inovação aqui é (ser) capaz de alavancar ferramentas que já foram testadas e existentes em campos completamente diferentes e aplicá-las aos dados educacionais, "Manchas, um professor associado de química, disse. "As ferramentas que estamos usando aqui nos ajudam a identificar padrões de comportamento do instrutor (e) aluno que realmente não poderíamos fazer apenas com as estatísticas tradicionais."

p Ao comparar notas durante o brainstorming da abordagem, Stains e Erdmann identificaram algumas semelhanças críticas, mas facilmente esquecidas, entre genomas e salas de aula.

p A dupla percebeu, por exemplo, que ambos apresentam várias camadas de informações que podem ser perdidas ou compactadas ao olhar apenas para o todo. Coletivamente, um genoma pode ser considerado o catálogo completo de projetos genéticos em um organismo. Compreendendo o genoma em um nível prático, no entanto, significa cavar nas camadas mais profundas:o que DNA e genes realmente são, como as instruções embutidas nos genes são transcritas e traduzidas, por que esse processo às vezes falha.

p As abordagens mais tradicionais para analisar os dados da sala de aula se assemelham mais às primeiras do que às últimas, os pesquisadores disseram, falta de dinâmica que às vezes captura melhor como os instrutores ensinam e os alunos aprendem. Stains e Erdmann queriam as nuances. Eles queriam uma abordagem que pudesse explicar tanto a influência da sequência - como um elemento pode causar ou afetar o próximo - quanto a interação entre eventos que ocorrem simultaneamente ou se sobrepõem no tempo. E eles queriam discernir padrões significativos de grandes quantidades de dados coletados de centenas ou mesmo milhares de salas de aula.

p Os geneticistas enfrentaram desafios semelhantes, mas ainda maiores, ao estudar os genomas dos organismos, muitos dos quais contêm milhões, senão bilhões de bases de nucleotídeos - as quatro "letras" do alfabeto do DNA. O aumento da bioinformática impulsionado pela tecnologia nas últimas décadas permitiu que os geneticistas interpretassem os equivalentes das palavras, páginas e capítulos nos manuais de instrução formados por esse código - junto com a sintaxe, pontuação e outras regras que determinam como ele é transcrito.

p Na mente de Erdmann, esse progresso impressionante também representou um potencial não realizado.

p "O que eu estava vendo era uma oportunidade de usar as mesmas ferramentas de bioinformática que usei para a biologia vegetal para um tipo de propósito único e criativo:analisar dados que, na verdade, têm muitos paralelos com os dados biológicos, mas não foram visualizados naquele contexto antes, "disse Erdmann, agora na Universidade de Minnesota Rochester. "Acho que ficamos ambos muito satisfeitos com a facilidade com que acabou sendo em termos de uso e com os resultados que pudemos obter ao testar as ferramentas."

p À frente da classe

p Uma grande vantagem da abordagem Classroom as Genome, Stains e Erdmann disseram, é que ele pode incorporar várias maneiras de medir as mesmas observações em sala de aula. Um instrumento comum, conhecido como COPUS, ajuda a categorizar a presença ou ausência de comportamentos e interações na sala de aula. Outros instrumentos classificam a qualidade percebida ou outros aspectos desses eventos.

p Os pesquisadores da educação normalmente analisam dados de diferentes instrumentos, independentemente uns dos outros, Manchas disse. Mas a nova abordagem permitirá aos pesquisadores colocar em camadas a presença, quantidade e qualidade de uma prática ou interação em uma ferramenta de visualização, dando-lhes uma visão mais abrangente, mas ainda compreensível, do estilo de um instrutor ou da cultura da sala de aula, ela disse.

p "As salas de aula são lugares caóticos, "Erdmann disse." Você quer ser capaz de obter o máximo de informações possível e não perder nada. Esta é uma ótima estrutura de dados a ser usada para isso.

p "Isso permite que os pesquisadores usem as melhores partes de várias ferramentas simultaneamente para obter mais informações do mesmo conjunto de dados."

p Para ilustrar o uso e o valor do Classroom as Genome, Stains e Erdmann incluíram exemplos e estudos de caso - o último com dados de um artigo de 2015 - ao revelar sua abordagem na revista CBE — Life Sciences Education.

p Seus exemplos consistiram em perguntas que os pesquisadores da educação podem responder melhor usando a abordagem, ao lado dos equivalentes genômicos já respondidos via bioinformática. Uma questão de sala de aula que analisa a dispersão uniforme das perguntas do clicker ao longo de um período de instrução foi emparelhada com a distância que um código genético está de outras instâncias do mesmo código em um genoma.

p Em um estudo de caso relacionado, a dupla usou dados COPUS e uma ferramenta de visualização genômica para testar a hipótese de que os instrutores que emitem perguntas do clicker também incentivam os alunos a colaborar antes de responder. Stains e Erdmann então expandiram a análise para demonstrar a amplitude de questões relacionadas ou hipóteses que a abordagem poderia abordar.

p "Acho que será particularmente útil para pesquisadores em educação ou outras pessoas que não sabem nada sobre essas técnicas, "Stains disse." Se você já usa bioinformática, a linguagem e as formas de pensar são provavelmente comuns. Mas, especialmente para pessoas que estão fora desse mundo, foi muito importante demonstrar a aparência dessas ferramentas (e) o que elas podem fazer.

p "É uma espécie de prova de conceito ver o potencial que esses métodos têm. Mas acho que isso é tão novo que temos que exemplificá-lo."

p Stains e Erdmann disseram que esperam que o inverso também se prove verdadeiro - que os cientistas de bancada que estão mais familiarizados com as análises no laboratório do que na sala de aula venham a apreciar e potencialmente usar o último.

p "Esta poderia ser uma ótima ponte entre as pessoas em departamentos acadêmicos que estão no lado mais biológico e as pessoas que estão pensando mais nas linhas educacionais, "Erdmann disse." Se você fornecer oportunidades para seus mundos colidirem, pode ser muito útil para ambos os lados em termos de pensar sobre a educação de novas maneiras e ajudar a tornar a pesquisa educacional algo em que mais pessoas estão pensando. "