オンラインと対面の交差点における実践的神経情報学教育：Neurohackademyからの教訓

2024-07-30 Tue
Neurohackademy：オンラインとオフラインを組み合わせた神経情報学の教育背景紹介近年、人類神経科学はビッグデータの時代に突入しています。人類コネクトーム計画（Human Connectome Project）、青少年脳認知発達（ABCD）研究などのプロジェクトのおかげで、科学者たちは以前には想像もできなかった規模と範囲のデータセットを取得することが可能となりました。これらのデータセットは基礎および臨床研究において重要な科学的潜在力を持っています。しかし、これらのデータセットは研究者に対して新たな挑戦ももたらしています。データの生成、処理、アクセス、分析、理解などがその一例です。特に大きな課題として、「ビッグデータスキルギャップ」と呼ばれるものがあります。これらのデータセットを活用した研究プロジェクトには、従来の小規模な実験研究とは異なる知識基盤とスキルセット、および技術と概念ツールが求められます。
研究および出典元この研究は、ワシントン大学 eScience Institute の研究者である Ariel Rokem と Noah C. Benson によって共同で行われました。論文は2024年の《Neuroinformatics》誌に「hands-on neuroinformatics education at the crossroads of online and in-person: lessons learned from neurohackademy」という題名で掲載されました。
研究内容Neurohackademyは、初期キャリア段階の神経科学者を対象にデータサイエンスの方法とその神経イメージングへの応用を教える2週間のコースです。このプログラムは、伝統的なコースでほとんど取り上げられないデータサイエンスの方法とスキルを参加者に紹介することで、ビッグデータスキルギャップを埋めることを目的としています。これらのスキルは、集中データ収集の努力によりますます重要になる複雑なデータセットの分析と解釈に不可欠です。
2020年、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックにより、Neurohackademyは対面イベントからオンラインイベントへと迅速に移行し、世界中の何百人もの参加者を引き寄せました。2022年および2023年に開催された後続のイベントは、オンラインおよびオフライン参加者を含む「ハイブリッド形式」へと発展しました。本論文では、ハイブリッドイベントの技術的および社会技術的要素を議論し、これらのイベントを組織する上での経験をまとめ、特にグローバルで包括的な実践コミュニティの創出におけるこれらのイベントの役割を強調しています。
研究のプロセス第一段階：学習段階の明確化参加者はまず、人類神経科学テーマにデータサイエンスの方法を適用することに関する講義を受けます。これらの講義では、神経倫理、データガバナンスなどの一般的なテーマについての議論だけでなく、プログラミング、ソフトウェアエンジニアリング、データ可視化、機械学習など具体的なテーマについてのチュートリアルも実施されます。
第二段階：プロジェクトベースの学習段階この段階では、参加者がハッカソンに参加し、プロジェクトやアイデアを提案し、他の参加者とチームを組みます。この段階では、コースの指導者や組織者がメンター役を務め、参加者に行動を通じて学ぶ機会を提供します。
特殊実験方法2020年、パンデミックによりNeurohackademyイベントがオフラインからオンラインに移行しました。この動きにより物理的空間の制約が取り除かれ、旅行、財政、ビザなどの障壁に制約されることなく多くの研究者が参加できるようになりました。この変化に対応するため、組織者はSlackやZoomなどの多くのオンラインツールを利用し、リモート参加者も参加およびインタラクションを確保しました。
2021年には2020年の経験に基づき、イベントが最適化され、コースの負荷が軽減されるとともに、チーム形成の自然なプロセスが促進されました。2022年と2023年には、いくつかの公衆衛生措置を継続しつつ、イベントがハイブリッド形式に変わり、一部の参加者がオンラインで、一部がオフラインで参加しました。
研究成果一連のオンラインおよびハイブリッドイベントを通じて、以下の2点の経験が得られました：
オンラインおよびハイブリッドワークショップを通じて、単なるオフラインワークショップよりも幅広い受講者に到達できる。
意味のあるハッカソンイベントは、オンライン参加者を含めて開催することが可能である。
2022年と2023年のハイブリッドイベントでは、参加者間のインタラクションを促進するためにSlackやZoomなどのさまざまな技術ツールが使用され、技術基盤、教育とコミュニケーション、リモートおよびオフライン参加者の統合という3つの主要な課題が解決されました。
結論科学及び応用価値Neurohackademyの独特な設計理念と教育方法は、神経科学研究におけるビッグデータスキルギャップの問題を解決するのに役立ちました。Brainhack理念とSoftware Carpentry理念を組み合わせることで、参加者は重要なデータサイエンススキルを学ぶだけでなく、ハッカソンセッションを通じて、プロジェクトを実践し、学際的なコラボレーションとイノベーションの重要性を理解することができました。
この学習方法は、学生の実践能力、協力スキル、そしてモチベーションを向上させただけでなく、研究者に新しいグローバル実践コミュニティを創出しました。今後、このような活動は神経科学研究者のスキル向上と科学的イノベーションのために重要な意味を持つでしょう。
研究のハイライト革新的なハイブリッドイベント形式：Neurohackademyのハイブリッド形式は、より多様な背景や状況の参加者が参加できるようにし、従来の物理的な制約を打破しました。
ビッグデータトレーニングを通じたスキルギャップの解消：イベントは参加者にプログラミングやデータ管理などの必須スキルを教えるだけでなく、プロジェクトの実践を通じて学際的なコラボレーションと創意工夫を促進しました。
グローバル実践コミュニティの構築：オンラインの参加を通じて、神経画像およびデータサイエンスの交差分野でのグローバルな実践コミュニティが創出されました。
具体的な観点の実際的な意味教育・学習の技術サポート：SlackやZoomなどのオンラインツールを利用し、標準化された計算環境を整備することで、コース内容の伝達を簡素化し、参加者の利便性を大幅に向上させました。
ソフトウェアとハードウェアの有機的な結合：特にクラウドコンピューティングプラットフォームを活用し、すべての参加者が統一された計算環境で作業できるようにしたことで、異なるコンピュータデバイスやオペレーティングシステムの制約を克服しました。
オンラインとオフラインの深い融合の促進：Owlデバイスなどのツールを利用し、オンラインとオフラインの参加者間のインタラクションとコラボレーションを確保することで、将来のハイブリッド教育に貴重な洞察を提供しました。
総合評価と展望Neurohackademyは、一連の革新的な理念と方法を通じて神経科学のビッグデータスキルギャップの問題を解決し、将来の教育活動に対して貴重な経験を提供しました。ポストコロナ時代の教育モデルにより良く適応するために、このような活動は今後も発展し、より多くの研究者や学生に学習とコラボレーションの機会を創出するでしょう。
Neurohackademyの実践は、オンラインとオフラインを組み合わせた方法が教育領域で実行可能で有効であることを証明し、他の類似の教育プロジェクトに対して良い模範を提供しています。次の課題は、このモデルをより大規模に拡大し、より多くの学術および研究者に利益をもたらすことです。