4. Fokus på studentenes læring

Mye av det som faller under ‘Fokus på studentenes læring’ er beskrevet i det forrige kapitlet om min undervisningsfilosofi:

  • Bruk av samkoding som undervisningsform for å redusere kognitiv last når studenter lærer programmering

  • Bruk av formativ vurdering kombinert med Peer Instruction for å sjekke forståelse og rette opp misforståelser

  • Fokus på samstemt undervisning i utforming av obligatoriske øvelser og eksamensoppgaver, samt hvordan eksamen gjennomføres

  • Bruk av tilbakemeldinger på obligatoriske innleveringer for å kunne hjelpe studenter med å forbedre seg faglig

Jeg begrenser meg i dette kapittelet dermed til 2 andre aspekter.

Valg av problemstillinger og motivasjon

Utfordringen med et fag som BIOS1100 er å motivere studentene å lære programmering og modellering i biologi. Et vesentlig poeng med hvordan BIOS1100 er organisert er derfor at, så mye som mulig, materialet som brukes er biologisk relevant. Dette har med studentenes motivasjon å gjøre: de fleste valgte biovitenskapsprogrammet ikke fordi de er interessert i å studere programmering og modellering, men fordi de vil studere biologi. Relevansen av undervisningen økes for studentene når de møter autentiske oppgaver [18]. Som et eksempel mener jeg, når eksponentielle modeller undervises, at vi bør unngå å regne på renter, men heller studere for eksempel eksponentiell bakteriell vekst. Både kursboken, samt materialet som har blitt utviklet for kurset, bygges derfor alltid på et biologisk eksempel, en relevant problemstilling, eller en aktuell situasjon. I kursboken legges fram et biologisk problem først, for å så undervise noe nytt Python stoff for å kunne løse problemet. Studentene i BIOS1100 jobber dermed med eksempler fra populasjonsdynamikk, genetikk, bioinformatikk, etc. I 2020 fikk vi en unik mulighet til å aktualisere kursets innhold fordi vi kunne bruke modellene som undervises til å modellere den pågående korona pandemien. Til slutt lager vi også noen koblinger til et av de andre fagene program studentene tar samme semester, BIOS1110 – Celle- og molekylærbiologi. Studentene skal for eksempel plotte noen målinger de har gjort på labben i BIOS1110, eller implementere en Python-basert in silico modell av et DNA-kuttings eksperiment de gjør i det andre faget. Studentene melder ofte uanmodet at det at faget vises til å være relevant for biologien gjør det mer interessant.

Evaluering og systematisk utvikling av undervisningen

I min undervisning bruker jeg underveisevaluering og sluttevaluering på en systematisk måte for å forbedre undervisningen.

Underveisevaluering med gruppelærere med hjelp av et delt Google Doc er beskrevet i avsnittet erfaringsdokument. På de ukentlige gruppelærermøtene gjennom semesteret starter vi alltid men en kort oppsummering av uken som var for å se om det var noe problemer som må rettes opp i umiddelbart eller for neste gang kurset organiseres.

BIOS1100 har også studentrepresentanter, og de har vi felles med BIOS1110. Dette har som fordel at vi sammen med studentene kan avstemme arbeidsbelastning mellom kursene, og bidra til at opplevelser av kursene er noenlunde likt. Det gjennomføres en midtveisevaluering og en sluttevaluering der alle studenter bes å fylle ut et nettskjema. Resultatene av disse spørreundersøkelser diskuteres med studentrepresentantene på felles møter midt i kurset, og etter siste undervisningsuke. Evalueringer har ført til en rekke endringer, som er beskrevet der utviklingen i BIOS1100 beskrives (avsnittet BIOS1100 (2017-)).

I 2020 eksperimenterte jeg med en kort, online ‘exit quiz’ som studentene fyller ut på slutten av gruppetimen med to spørsmål: “Hva var bra med dagens gruppetime?” og “Hva er fortsatt uklart for deg?”. Dette var verdifull for å forstå eventuelle problemer studentene hadde, slik at de kunne adresseres umiddelbart. Jeg skal fortsette med denne formen for formativ vurdering i kurset framover.

Til slutt brukes resultatene fra prosjekter til lektorstudenter som tar en undervisningsrettet master og som skriver sin oppgave om studenter som tar BIOS1100. Dette behandles i neste kapittel.