计算机与生物的关系论文题目,生物论文
一个学术作品，根据对某生物领域进行了探讨、研究得出属于自己的见解，写到纸上或者网上等等载体上发表的一种文章。
中文名
生物论文外文名
biologicalpaper
生物论文写作要点
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(一)主题的写法
生物论文只能有一个主题(不能是几块工作拼凑在一起)，这个主题要具体到问题的基层(即此问题基本再也无法向更低的层次细分为子问题)，而不是问题所属的领域，更不是问题所在的学科，换言之，研究的主题切忌过大。因为涉及的问题范围太广，很难在一本硕士学位论文中完全研究透彻。通常，硕士学位论文应针对某学科领域中的一个具体问题展开深入的研究，并得出有价值的研究结论。
生物论文是学术作品，因此其表述要严谨简明，重点突出，专业常识应简写或不写，做到层次分明、数据可靠、文字凝练、说明透彻、推理严谨、立论正确，避免使用文学性质的或带感情色彩的非学术性语言。论文中如出现一个非通用性的新名词、新术语或新概念，需随即解释清楚。
(二)题目的写法
生物论文题目应简明扼要地反映论文工作的主要内容，切忌笼统。由于别人要通过你论文题目中的关键词来检索你的论文，所以用语精确是非常重要的。论文题目应该是对研究对象的精确具体的描述，这种描述一般要在一定程度上体现研究结论，因此，我们的论文题目不仅应告诉读者这本论文研究了什么问题，更要告诉读者这个研究得出的结论。例如：“在事实与虚构之间：梅乐、卡彭特、沃尔夫的新闻观”就比“三个美国作家的新闻观研究”更专业更准确。
(三)摘要的写法
生物论文的摘要，是对生物论文研究内容的高度概括，其他人会根据摘要检索一篇硕士学位论文，因此摘要应包括：对问题及研究目的的描述、对使用的方法和研究过程进行的简要介绍、对研究结论的简要概括等内容。摘要应具有独立性、自明性，应是一篇完整的论文。
通过阅读生物论文摘要，读者应该能够对论文的研究方法及结论有一个整体性的了解，因此摘要的写法应力求精确简明。论文摘要切忌写成全文的提纲，尤其要避免“第1章……;第2章……;……”这样的或类似的陈述方式。
(四)引言的写法
一篇生物论文的引言，大致包含如下几个部分：1、问题的提出;2、选题背景及意义;3、文献综述;4、研究方法;5、论文结构安排。
问题的提出：讲清所研究的问题“是什么”.
选题背景及意义：讲清为什么选择这个题目来研究，即阐述该研究对学科发展的贡献、对国计民生的理论与现实意义等。
文献综述：对本研究主题范围内的文献进行详尽的综合述评，“述”的同时一定要有“评”,指出现有研究成果的不足，讲出自己的改进思路。
研究方法：讲清论文所使用的科学研究方法。
论文结构安排：介绍本论文的写作结构安排。
“第2章，第3章，……，结论前的一章”的写法是论文作者的研究内容，不能将他人研究成果不加区分地掺和进来。已经在引言的文献综述部分讲过的内容，这里不需要再重复。
各章之间要存在有机联系，符合逻辑顺序。
(五)结论的写法
结论是对生物论文主要研究结果、论点的提炼与概括，应准确、简明，完整，有条理，使人看后就能全面了解论文的意义、目的和工作内容。主要阐述自己的创造性工作及所取得的研究成果在本学术领域中的地位、作用和意义。同时，要严格区分自己取得的成果与导师及他人的科研工作成果。
生物论文写作要求
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题名(Title,Topic)
题名又称题目或标题。题名是以最恰当、最简明的词语反映论文中最重要的特定内容的逻辑组合。
论文题目是一篇论文给出的涉及论文范围与水平的第一个重要信息，也是必须考虑到有助于选定关键词不达意和编制题录、索引等二次文献可以提供检索的特定实用信息。论文题目十分重要，必须用心斟酌选定。有人描述其重要性，用了下面的一句话：“论文题目是文章的一半”。对论文题目的要求是：准确得体：简短精炼：外延和内涵恰如其分：醒目。
作者姓名和单位(Authoranddepartment)
这一项属于论文署名问题。署名一是为了表明文责自负，二是记录作用的劳动成果，三是便于读者与作者的联系及文献检索(作者索引)。大致分为二种情形，即：单个作者论文和多作者论文。后者按署名顺序列为第一作者、第二作者……。重要的是坚持实事求是的态度，对研究工作与论文撰写实际贡献最大的列为第一作者，贡献次之的，列为第二作者，余类推。注明作者所在单位同样是为了便于读者与作者的联系。
摘要(Abstract)
论文一般应有摘要，有些为了国际交流，还有外文(多用英文)摘要。它是论文内容不加注释和评论的简短陈述。其他用是不阅读论文全文即能获得必要的信息。摘要应包含以下内容：
①从事这一研究的目的和重要性;
②研究的主要内容，指明完成了哪些工作;
③获得的基本结论和研究成果，突出论文的新见解;
④结论或结果的意义。
关键词(Keywords)
关键词属于主题词中的一类。主题词除关键词外，还包含有单元词、标题词的叙词。
主题词是用来描述文献资料主题和给出检索文献资料的一种新型的情报检索语言词汇，正是由于它的出现和发展，才使得情报检索计算机化(计算机检索)成为可能。主题词是指以概念的特性关系来区分事物，用自然语言来表达，并且具有组配功能，用以准确显示词与词之间的语义概念关系的动态性的词或词组。[1]
生物论文装订规范
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封面
目录
摘要
Abstract
前言
正文
结论
致谢
参考文献
毕业设计小结
附录
封底
参考文献格式
序号、作者、书名(论文名)、出版社(期刊名)、出版时间(期刊时间)
注：完成1500字的外文文献译文
生物论文注意事项
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1、摘要中应排除本学科领域已成为常识的内容；切忌把应在引言中出现的内容写入摘要；一般也不要对论文内容作诠释和评论(尤其是自我评价)。
2、不得简单重复题名中已有的信息。比如一篇文章的题名是《几种中国兰种子试管培养根状茎发生的研究》，摘要的开头就不要再写：“为了……，对几种中国兰种子试管培养根状茎的发生进行了研究”。
3、结构严谨，表达简明，语义确切。摘要先写什么，后写什么，要按逻辑顺序来安排。句子之间要上下连贯，互相呼应。摘要慎用长句，句型应力求简单。每句话要表意明白，无空泛、笼统、含混之词，但摘要毕竟是一篇完整的短文，电报式的写法亦不足取。摘要不分段。
4、用第三人称。建议采用“对……进行了研究”、“报告了……现状”、“进行了……调查”等记述方法标明一次文献的性质和文献主题，不必使用“本文”、“作者”等作为主语。
5、要使用规范化的名词术语，不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的，可用原文或译出后加括号注明原文。
6、除了实在无法变通以外，一般不用数学公式和化学结构式，不出现插图、表格。
7、不用引文，除非该文献证实或否定了他人已出版的著作。
8、缩略语、略称、代号，除了相邻专业的读者也能清楚理解的以外，在首次出现时必须加以说明。科技论文写作时应注意的其他事项，如采用法定计量单位、正确使用语言文字和标点符号等，也同样适用于摘要的编写。摘要编写中的主要问题有：要素不全，或缺目的，或缺方法；出现引文，无独立性与自明性；繁简失当。
参考资料
1.
关于学术论文的写作指导
．千龙网[引用日期2012-10-13]
浅谈生物信息学的应用及未来发展趋势
大连工业大学生物工程学院生物工程专业辽宁大连116034 摘要：生物信息学作为一门新兴的交叉学科，有其独特的优势及发展空间，在今后的一段时间会更好地利用及发展。本文从生物信息学的产生，生物信息学的发展阶段以及各阶段的主要内容，生物信息学在微生物、农业、食品安全、医药等方面的应用，与生物信息学相关的学科等方面进行了论述。 关键词：生物信息学应用研究进展 一、生物信息学简介 生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学、计算机科学和数学的基础上逐步发展而形成的一门新兴交叉学科，是为理解各种数据的生物学意义，运用数学与计算机科学手段进行生物信息的收集、加工、存储、传播、分析与解析的科学。 二、生物信息学的产生 美国在最初提出人类基因组计划时就成立了一个由42位专家组成的生物信息研究小组。人类基因组计划的实施、生物学的快速发展以及数学、物理、计算机科学、信息科学的渗入，使生物信息学逐渐发展成为一门独立的学科并将其推上了生物科学发展的最前沿。 三、生物信息学的发展阶段及各阶段的主要研究内容 生物信息学自产生以来大致经历了前基因组时代、基因组时代和后基因组时代三个发展阶段。 目前生物学主要研究以下几个方面的内容： 1.核酸序列分析。具体包括以下内容：核酸序列的基本分析、基因结构与DNA序列分析、表达序列标签分析、电子克隆cDNA全长序列。 2.蛋白质序列分析。蛋白质序列的基本性质分析是蛋白质序列分析的基本方面，一般包括蛋白质的氨基酸组成、分子质量、等电点（pI）、亲水性和疏水性、信号肽、跨膜区及结构功能域的分析等。其中主要有两个策略进行：同源序列分析和功能区相关的保守序列特点分析。 3.序列对比。利用数据库搜索找出未知核酸或蛋白的同源序列，是序列分析的基础。如利用BLASTn和BLASTx两种软件分别进行核苷酸和氨基酸序列同源性比较。 4.分子系统发生分析。系统发生（或种系发生、系统生育，phylogeny）是指生物形成或进化的历史。系统发生学（phylogeneties）研究特种之间的进化关系，其基本思想是比较物种的特征，并认为特征相似的特种在遗传学上接近。 5.基因组信息学分析。生物信息学中的各种信息资源和分析工具正逐渐形成一个整合系统来反映生物体的高度复杂性，基因组分析也不例外。通常，人们也将有基因组信息的储存、获取、处理、分配、分析和注释等方面的研究合称为“基因组信息学（genomeinformatics）”。 6.生物芯片。目前生物信息学在基因芯片中的应用主要体现在三个方面：1.确定芯片检测目标；2.芯片设计；3.实验数据管理与分析。 7.蛋白质结构预测。生命活动的执行者是基因的表达产物——蛋白质,而研究基因的根本目的在于解释整个生命活动的规律。因此,随着大量基因的破译及鉴定,这些基因编码的蛋白质正成为下一步研究的热点。 8.药物设计。生物信息学可用于药物靶标基因的发现和验证。有许多数据库可用来获得不同组织在正常或疾病状态下基因表达的差异,通过搜索这些数据库,可以得到候选基因作为药物靶标,特异性地针对某种疾病。 四、生物信息学在微生物方面的应用 微生物在宿主组织中生长所需要的物质合成、分解代谢以及调节相关基因都可以作为抗微生物药物设计的候选靶位。生物信息学提供了丰富的信息资源，为发现新的、更有效的药物靶位和保护性抗原提供了最大的可能。 五、生物信息学在农业上的应用 1.数据挖掘与利用。农业生物信息数据库可以高效地实现农业数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，实现数据的积累。利用生物信息学工具就有可能对现有的农作物品种进行改造，甚至创造新的物种，丰富种质资源，以满足人类营养健康需要。 2.基因组分析。农业生物信息学能够快速进行数据分析和研究，因此提供了高效基因组分析平台。从大规模基因测序所提供的关于DNA中核苷酸的分布序列中，利用现有的生物学知识和序列信息，并结合一些成熟的统计计算方法，可以深入分析基因组序列信息、阐明基因功能。 3.电子克隆。基于生物信息学资源的电子克隆是利用计算机技术，依托现有的网络资源(核苷酸数据库、蛋白质数据库、基因组数据库等)，采用生物信息学方法(包括同源性检索、聚类、序列拼装等)，通过基因组的序列组装和拼接，利用RT-CR快速地获得部分乃至全长cDNA序列的方法。 4.生物信息学在农业模式植物研究领域中的应用。近年来，通过各国科学家的通力合作，植物基因组研究取得了重大进展，拟南芥、水稻等模式植物已完成了全基因组测序。目前已经建立的农作物生物信息学数据库研究平台有植物转录本（TA）集合数据库TIGR、植物核酸序列数据库PlantGDB、研究玉米遗传学和基因组学的MazeGDB数据库、研究草类和水稻的Gramene数据库、研究马铃薯的PoMaMo数据库等等。 5.生物信息学在种质资源保存研究领域中的应用。人们越来越多地应用各种分子标记来鉴定种质资源，例如微卫星、AFLP、SSAP、RBIP和SNP等。由于对种质资源进行分子标记产生了大量的数据，因此需要建立生物信息学数据库和采用分析工具来实现对这些数据的查询、统计和计算机分析等。 6.生物信息学在农药设计开发研究领域中的应用。生物信息学在药物研发中的意义在于找到病理过程中关键性的分子靶标、阐明其结构和功能关系，从而指导设计能激活或阻断生物大分子发挥其生物功能的治疗性药。 7.生物学信息学在作物遗传育种研究领域中的应用。利用生物信息学的方法，可先从模式生物中寻找可能的相关基因，然后在作物中找到相应的基因及其位点。农作物的遗传学和分子生物学的研究积累了大量的基因序列、分子标记、图谱和功能方面的数据，可通过建立生物信息学数据库来整合这些数据，从而比较和分析来自不同基因组的基因序列、功能和遗传图谱位置。 六、生物信息学在食品安全研究领域中的应用 运用生物信息学方法获得各种致病菌的核酸序列，并对这些序列进行比对，筛选出用于检测的引物和探针，进而运用PCR法、RT-PCR法、荧光RT-PCR法、多重PCR和多重荧光定量PCR等技术，可快速准确地检测出细菌及病毒。 此外，对电阻抗、放射测量、ELISA法、生物传感器、基因芯片等技术也是未来食品病毒检测的发展方向。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆 七、生物信息学在医学方面的应用 1.基因组相关信息的收集、存储、管理与提供。 2.新基因的发现与鉴定。 3.非编码区信息结构分析。 4.生物进化的研究。 5.完整基因组的比较研究。 6.基因组信息分析方法的研究。 7.大规模基因功能表达谱分析。 8.蛋白质末端序列、分子空间的预测、模拟和分子设计。 9.药物设计等。 八、生物信息学关系密切的数学领域 运筹学,如动态规划法，是序列比对的基本工具,最优化理论与算法,在蛋白质空间结构预测和分子对接研究中有重要应用。 九、与生物信息学密切相关的计算机科学技术 首先是网络技术和数据库(特别是关系型数据库)管理技术,包括实验室数据信息管理系统(LIMS)。其它诸如数据整合和可视化、数据挖掘(DataMining)、基于Unix操作系统的各种软件包和一些重要算法的复杂性研究。 十、生物信息学的发展现状以及未来趋势 生物信息学将揭示人类及重要动植物种类的基因信息，为生物大分子结构模拟和药物设计提供巨大的帮助。生物信息学不仅对认识生物体和生物信息的起源、遗传、发育与进化的本质有重要意义，而且将为人类疾患的诊治开辟全新的途径，还可为动植物的物种改良提供坚实的理论基础。 生物信息学的发展已经超越了它最初的目标，现在可以说生物信息学的重要目标在于理解生物学数据和揭示生命本质，但是它的前景仍然是不可估量的。可以肯定，在不远的将来，生物信息学的研究成果不仅被应用于生物、医学等相关领域，同时将对其它学科包括信息科学、数学、计算机科学、物理学等研究产生巨大的影响。 参考文献 [1]BongukiMSBioinformatics-anewera[M].TIBC，1998（TrendsSuppl）：1-3。 [2]蔡禄生物信息学教程.北京：化学工业出版社，2006，12。 [3]刘玉庆等生物信息学及其在农业上的应用前景.山东农业科学，2001年，第5期：51-54。 [4]CollinsFSNewgoalsfortheU.S.HumanGenomeProject：1998-2003。 [5]赵爱民生物信息技术发展态势分析[J].中国生物工程杂志，2003，23，（5）：101-103。 [6]吴旻基因组学、生物信息学及其对科学和社会的影响[J].世界科技研究与发展，1999，21，（5）。 [7]王正华王勇献后基因组时代生物信息学的新进展[J].国防科技大学学报，2003，25，（1）：1-6。 [8]王玉梅王艳国外生物信息学发展动态分析[J].科技情报开发与经济，2002，12，（6）：83-85。 [9]E.Marshall.Bioinformatics：HotPropetty:Biobgistswhocompute[J].Science，1996，272：1730-1732。 [10]WikinsMRetal.Fromproteinstoproteome:largescaleproteinindentificationbytow-dimensiomalelectrophoresisandaminoacidanalysis.Bin/technology，1996，14：61-65。 [11]GashawMRajniHK.BoM.FusionofcarbohydratebindingmodulesfromThermotoganecipolitcmawithafamily10xylanasefromBacillushalodurcmsS7.Extremophiles，2007，11，（1）：169-177。 [12]ParryNJBeeverDEOwenENerinckxWClaeyssensMVanBeeumenJBhatMKBiochemicalcharacterizationandmodeofactionofathermostableendoglucanasepurifiedfromThermoascusaurantiacus.ArchivesofBiochemistryandBiophysics，2002，404，（2）：243-253。 [13]陈文聪胡朝晖朱庆义生物信息学的进展及其在分子微生物学研究中的应用.分子诊断与治疗杂志，2011，03，（3）：第207-211页。 [14]凡时财张学工DNA甲基化的生物信息学研究进展.生物化学与生物物理进展，2009，36，（2）：第143-150页。 [15]郭茹珍谢春娅微生物区系的功能基因组研究方法学.安徽农业科学，2009，37，（16）：第7345-7347页。 [16]何锋等生物信息学用于代谢网络研究的进展与展望.化工学报，2004，55，（10）：第1593-1601页。 [17]孟双等生物信息学在生物学研究领域的应用.微生物学杂志，2011，31，（1）：第78-81页。 [18]王禄山等生物信息学及其在农业上的应用前景.山东农业科学，2001，（5）：第51-54页。 [19]张春霆生物信息学的现状与展望.世界科技研究与发展，2000，22，（6）：第17-20页。 [20]张松等蛋白质亚细胞定位的生物信息学研究.生物化学与生物物理进展，2007，34，（6）：第573-579页。 [21]赵贵军等微生物基因组的生物信息学研究平台的建立.微生物学通报，2002，29，（4）：第22-28页。人工智能与教育丨“人工智能+生物医学”人才培养模式——以英国爱丁堡大学UKRI生物医学人工智能博士培养中心为例
1.人才培养定位
中心研究生培养遵循“1+3”模式，即1年理科硕士学位修读和3年博士学位修读。学生在研究生一年级时需要学习以研究为基础的硕士课程，修读计划内教学课程并完成研究项目。在研究生二至四年级时，学生将在人工智能专家和生物医学应用领域专家的共同指导下，提出并开展跨学科的博士生项目。中心硕士阶段人才培养的主要目的是为培养“人工智能+生物医学”领域的博士生人才奠定基础，只有在中心完成硕士学业并成功获得硕士学位的学生，才有资格继续修读博士学位。因此硕士阶段学生主要是完成基础课程的学习，而博士阶段学生则需要根据自己感兴趣的方向在导师的指导和合作企业的支持下完成各自的研究项目。
2.入学要求
中心对申请的学生也提出了要求。学生如果要申请UKRI生物医学人工智能博士培养中心的项目，需要拥有英国计算机科学、数学、物理、工程、生物医学或相关学科的二等一级学位（Upper-secondclassdegree）①及以上（也就是英国本科平均成绩60分以上）或其国际同等学历。可以看出其实中心招收的很多学生仅具有工科背景而不具备医学背景。
3.学生毕业去向
中心的毕业生将主要从事生物医学人工智能相关工作，其就业机会较为广泛，学生可以继续在校企合作的实验室进行相关研发，也可以在制药企业专门开设的生物医学人工智能部门工作，此外还可以成为制药行业的对外发言人。正如英国一些政府报告（如《生命科学工业战略》）以及制药行业引领者(如英国制药工业协会、葛兰素史克公司）所强调的那样，生物医学人工智能预计将在近期至中期成为一个高速发展的部门。
（二）课程设置情况
在UKRI生物医学人工智能博士培养中心，学生需要通过修读硕士基础课程来获得生物医学人工智能研究中心的理学硕士学位。为此学生一共需要完成180个学分②，其中必修课程占120个学分，包含两门基础课程和两个实践项目；非必修课程占60个学分，以核心课程辅以几门选修课程的形式设置，核心课程包括两门课程，学生至少需要完成一门核心课程学习，选修课程每门占10个或20个学分。
根据上文所述的中心人才培养定位和课程培养计划，中心课程可以归纳为四类：人工智能技术类课程、数据科学类课程、生物信息学类课程和综合性课程和项目（见图1）。
图1UKRI生物医学博士培养中心硕士阶段人才培养课程框架
通过该框架可以发现，中心着重培养的是学生的计算机素养、数学素养和工程素养，为此中心开设了数据科学类课程，这解释了为什么中心招收大量具有工科背景的人才。在此基础上，中心强调学生对于人工智能新技术的熟悉和掌握，为此开设了人工智能技术类课程。可以看出，对于生物医学基础性知识理论的教授则并不属于中心人才培养的重点，“人工智能+生物医学”的跨学科性主要体现在其开设的生物信息学类课程中，这一类课程同时整合了生物医学、计算机、信息学工程、数学和统计相关知识以及人工智能新技术，重点在于对生物数据的处理。综合性课程和项目除了包含上述三类课程培养的知识和技能之外，还关注与生物医学人工智能研究相关的社会学知识。通过对框架进行分析，笔者认为，UKRI生物医学人工智能博士培养中心在某种程度上更接近“人工智能+生物信息学”的实践，而生物信息学本身就已具备跨学科性。
中心需要通过考试或课程作业的形式对学生硕士阶段的所有课程学习表现（包括个人项目和小组项目）进行评估，并为每门课程打分。要获得生物医学人工智能研究授予的理学硕士学位，学生必须满足所学的所有课程的平均成绩达到至少50%，另外小组研究项目和个人研究项目成绩均需达到至少50%；要获得“优秀”评级，所有课程的平均成绩需要达到至少60%，小组研究项目和个人研究项目成绩均需达到至少60%；而要获得“卓越”评级，所有课程的平均成绩需要达到至少70%，小组研究项目和个人研究项目成绩均需达到至少70%。成绩不符合升学要求的学生只能获得研究生文凭（postgraduatediploma）或研究生证书（postgraduatecertificate），并且不会升读UKRI生物医学人工智能博士培养中心计划中的博士学位项目。
学生成功升读博士学位项目之后，需要向中心提交完整的博士生建议书和项目建议书，中心团队将为学生提供可能的研究项目构想建议并推荐合适的指导者，但最终博士学位项目的选择由学生主导。确定升读博士学位项目之后，学生需要在主导师和一名或多名副导师的指导下，用三年时间来完成博士学位研究项目。每年学生和导师团队都需要和中心主管层举行一次正式的年度审核会议，并且填写在线年度审核表。
（三）课程实施与评价
1.让学生在临床实践中学习
中心课程注重让学生通过亲身观察或体验临床实践活动来掌握相关知识和技能，以便学生在将来能够在具体情境中顺利运用。其中最能体现这个特点的就是中心在第一学期开设的“临床数据建模中的问题”这门必修课程。
通过该课程的学习，学生能深刻理解生物医学人工智能研究人员在对临床数据进行收集、访问和建模过程中需要面临的挑战。课程内容包括临床研究人员的一系列讲座以及最后为期一天的诊所访问，这将使学生有机会亲身体验临床数据收集的复杂性。诚然，通过整合临床数据开发出利用数据对疾病进行预测和干预的模型，对于生物医学应用有非常重要的意义，但是建模并不是一个简单的事情，在建模过程中，生物医学人工智能领域人员需要处理很多复杂的问题，让学生充分了解在这个过程中他们需要解决的问题对于他们今后实践的重要意义。
该课程的教学目标包括两点：一是学生通过课程能够严格评估和讨论各种疾病相关的临床数据建模将会带来的挑战，尤其是在数据噪声（noiseinthedata）、患者分层（patientstratification）以及法规和道德问题方面；二是通过跟随体验熟悉生物医学领域中的数据采集规则。为实现上述教学目标，课程制定了以下评估方式：一是学生需要上交一份简短的书面报告，来详细介绍并批判性地反映学生在跟随体验中遇到的临床数据建模挑战；二是学生需要向课程组织者和班上其他成员作简短的演讲，介绍他们的跟随体验。涉及的主题包括“动机：为什么要收集数据？”“规则：正在收集什么数据，如何收集？”“分析：当前在实验室中使用哪些方法来分析数据？”“可能的发展：如何改进分析方法？这样做的挑战是什么？”“影响：该领域临床研究更广泛的影响是什么？”。教师将在两周内对课程作业进行评估和反馈。评估报告将由同行、课程讲师和个别主管根据一定规则进行审核。
2.注重科研的公众参与和普及
现如今，科学活动越来越倾向于进行大范围的国际合作以求对关键科学技术难题进行协作攻关，科学共同体的范围也需要不断扩大，在这种情况下加强科研的社会参与和科研普及是非常有必要的。因而中心的课程培养计划中也特别关注了科研的公众参与和社会普及，并为此在第一学期单独开设了“负责任的研究和创新基础”这门必修课程。
该课程旨在使学生具备解决研究和创新领域的社会、法律和道德问题的能力。在课程中教师会向学生介绍科学、技术与创新研究新领域的奖学金，特别是与新兴科学和技术相关的奖学金，以便学生能为自己之后的研究道路制定合理的计划。教师还将带领学生探讨负责任的研究和创新的相关理念，并研究它们如何在新兴科学和技术项目中发挥科学家和工程师的作用，这些项目包括公众参与、风险和伦理审计（riskandethicalaudit）以及创新轨迹和成果评估。该课程作为与人工智能技术相结合的跨学科课程，还特别提到要帮助学生将这些概念应用于大数据、人工智能和生物医学研究等领域。
该课程的教学目标包括五点：一是学生通过课程能够对研究人员在学术界和社会中的作用以及负责任的研究和创新实践可能带来的影响形成批判性的理解；二是学生通过课程能够批判性地参与科学技术的研究、创新和治理，并通过宣传促进社会公众对相关技术的了解；三是学生通过课程能够深入思考研究的各利益相关者的潜在导向，评估他们对研究成果利用的优先顺序并做出明智的判断；四是学生通过课程能够以书面和口头的形式流畅且有逻辑地陈述科学研究领域的社会伦理相关论点；五是学生通过课程能够使用一系列研究技能来计划和执行研究项目，克服挑战并在未来成为负责任的研究人员。
课程针对教学目标制定了以下评估方式：一是为社会公众了解新兴科学技术制作一份简报（PPT形式），介绍科学技术项目具体内容及其潜在的社会和道德层面影响；二是撰写一份报告来阐述与选定研究项目有关的不同利益相关者的潜在影响和导向。教师会在15个工作日内对学生的作业进行评估并提交反馈，课程还会以研讨会形式鼓励教师和学生进行一对一反馈，从而实现形成性评价。
3.组织学生进行项目式学习
项目式学习能够考验学生对知识的综合掌握和解决问题的能力。学生在第二学期必须完成小组研究项目和个人研究项目两门实践课程，两个项目分别占20个学分和80个学分，对于学生是否能够顺利从硕士阶段过渡到博士阶段至关重要。在两个研究项目中，学生将分别以小组（2~3人为一组）和个人的形式进行实践，尝试将人工智能应用于解决生物医学方面的问题。
小组研究项目和个人研究项目必须至少有两位导师，其中一位来自人工智能或机器学习领域，另一位则来自生物医学领域。导师的职责是提供技术咨询并协助学生进行研究计划。对于小组研究项目，导师还应指定一名引导员，由其监督整个团队的实践过程。学生分别有两次选择小组研究项目和个人研究项目的机会，在确定感兴趣的项目之后需要尽早与导师联系以了解项目的更多详细信息。值得一提的是，一些有价值的小组研究项目和个人研究项目还有机会成为学生博士阶段的研究项目。
在评估方面，小组研究项目和个人研究项目都需要提交一篇论文作为书面报告。此外，小组研究项目还包含口头陈述，所有小组都需要在提交论文前进行答辩，向导师介绍自己的项目，并根据导师的反馈修改论文。小组研究项目论文由一名导师和一名工作人员各自进行独立评估，如果分数相差小于10％，则取平均分作为论文成绩，否则将由委员会进行调整，个人研究项目论文则由两名工作人员合作评估。
三、对我国“人工智能+”复合学科建设的启示
（一）培养学生跨学科思维
“人工智能+X”教育最核心的本质就是其跨学科性，学生需要利用人工智能技术来解决本专业应用领域和研究领域的现实问题。因此在培养过程中，应该模糊两个领域的学科边界，不再以知识为导向组织教学，而是以问题为导向展开教学，让学生在学习具体的案例和解决特定问题的过程中利用人工智能技术来克服本专业现阶段面临的挑战，从而突破发展瓶颈。为此，学生还应不断练习以提高知识迁移能力，从而能够在实践中利用人工智能技术和理念跨学科解决问题。
（二）促进学生个性化自主学习
人工智能最大的优势之一就是能为学生提供丰富的智能化教学资源。UKRI生物医学人工智能博士培养中心在给予学生各种线下学习资源的同时，也为学生准备了庞大的线上资源库。“人工智能+X”复合学科不同于单一学科培养，它不仅要求学生掌握本专业基础知识，还需要让学生掌握人工智能技术以及本专业和人工智能交叉领域延伸出的知识理论。因此，学生花费大量时间进行自主学习是很有必要的，充足的智能化教学资源能为学生自主学习提供支持。不断推动微课、慕课、翻转课堂以及移动教育资源的创新学习资源开发有利于实现以学生个性需求为中心，以资源、技术、智能思维为支撑的教育现代化的变革。
（三）提高学生自主创新能力和研究能力
“人工智能+X”教育应该培养的是兼具专业性、技术性和创新性的复合型人才，而科研项目正是培养创新型人才的有效途径，通过科研项目的实践，学生不仅能够提高自身创新能力，还能够培养科研思维和科研能力，从而为未来的研究道路打下基础。科研项目分为个人项目和团队项目，在个人项目中学生需要在结合自身兴趣和导师科研项目需求的基础上选择自己的主攻方向，在导师指导下完成项目，并在这个过程中不断提高科研能力和问题解决能力；在团队项目中，学生可以与他人合作进行项目实践，从而培养团队合作的科研素养和意识。
注释：
①英国的学位评定分为一等荣誉学位（firstclasshonoursdegree）、2.1学位或二等一级学位（upper-secondclassdegree）、2.2学位或二等二级学位（lower-secondclassdegree）、三等学位（thirdclassdegree）。英国大学规定平均成绩70分以上为一等学位，60~69分为二等一级学位，50~59分为二等二级学位，40~49分是三等学位。
②英国硕士阶段一般需要修满180个学分。在爱丁堡大学所修得的学分可作为苏格兰学分和资格框架（ScottishCreditQualificationsFramework，SCQF）的一部分，这个框架涵盖苏格兰地区所有学历和资格证书的学分和资格框架。20个SCQF学分相当于10个欧洲学分互认体系（EuropeCreditsTransferSystem，ECTS）学分，或者美国高校的4个学分。
作者简介：罗纯源，上海外国语大学国际教育学院硕士研究生；董丽丽，上海外国语大学国际教育学院讲师返回搜狐，查看更多