Finner retningen …
Finner retningen …
Laster botkontroll.
Gjennomsnittlig svar: ingen svar
Gjennomsnittlig svar: ingen svar
Gjennomsnittlig svar: ingen svar
Gjennomsnittlig svar: ingen svar
KARAKTERFORDELING · H 2025
72 kandidater
Kilde: Data hentet fra Felles studentsystem ved NMBU, slik den var publisert for høsten 2026. NMBU har ikke kvalitetssikret og er ikke ansvarlig for innholdet på denne siden.
NMBU sin egen emnebeskrivelse — læringsutbytte, innhold og vurderingsform.
BIO322 gir en innføring i hvordan genomisk variasjon på genomskala driver biologiske forskjeller mellom arter, mellom individer innen populasjoner og mellom celler i en organisme. Emnet har særlig fokus på evolusjonære, regulatoriske og molekylære mekanismer, samt beregningsmessige tilnærminger for analyse og tolkning av komplekse genomiske data.
Emnet består av ukentlige forelesninger og gruppebaserte øvelser. Forelesningene gir en konseptuell introduksjon til sentrale temaer, mens de ukentlige gruppeoppgavene gir studentene praktisk erfaring med arbeid på reelle genomiske datasett, analysemetoder og tolkning av resultater. Individuelle bidrag i gruppearbeid dokumenteres.
Vurderingen består av ukentlige oppgaver, quizer og et avsluttende hypotetisk forskningsprosjekt, der studentene utvikler ferdigheter i å formulere og besvare biologisk meningsfulle spørsmål ved hjelp av genomikk.
KUNNSKAPER: Ved emnets slutt vil studentene ha grunnleggende kunnskaper om hvordan genomikk-data fra ulike arter, mellom ulike individ fra samme art, og ulike celler innenfor en organisme kan brukes til å skaffe innsikt i biologiske fenomen. Dette vil inkludere konseptuelle prinsipper for hver av de tre nivåene, sammen med eksempler på hva slags spørsmål som kan undersøkes på hvert nivå ved hjelp av ulike metoder.
FERDIGHETER: Studentene skal kunne designe eksperimenter, velge metoder for å analysere data, samt kunne gjøre kritisk tolkning av resultater fra slike analyser.
GENERELL KOMPETANSE: Studenten skal ha en god oversikt over muligheter og utfordringer når det gjelder å bruke genomiske data for å oppnå biologisk innsikt. Studenten skal kunne kommunisere godt, både skriftlig og muntlig. Studenten skal ha god oversikt over både mulighetene og utfordringene ved å bruke genomikk-data til å fremskaffe biologisk innsikt, slik at hen kan gjøre selvstendige vurderinger av nye metoder og teknologier i fremtiden.
STIN100
Det anbefales at studentene har kunnskap om populasjonsgenetikk, inkludert Hardy-Weinberg-likevekt, genetisk drift og seleksjon. I tillegg er det fordelaktig å ha grunnleggende forståelse av genomiske analyser som genomsekvensering, transkriptomikk og GWAS. Kjennskap til funksjonelle analyser som CRISPR, RNA-sekvensering og Hi-C-analyser vil gjøre kurset lettere å følge.
BIO210 og/eller BIO200.
Dette kurset forutsetter grunnleggende kunnskap i molekylærbiologi og genetikk, inkludert DNA, RNA og proteiners struktur og funksjon, samt grunnleggende prinsipper for genetisk arv og mutasjoner. Grunnleggende statistikkforståelse, inkludert sannsynlighetsfordelinger og p-verdier, er nødvendig. Grunnleggende bioinformatikkferdigheter i R kreves.
Gruppesamarbeid starter tidlig, så studenter bør registrere seg for emnet så snart som mulig.
Emnet kombinerer flere undervisningsformer for å støtte konseptuell forståelse, praktiske ferdigheter og vitenskapelig resonnering innen genomikk. Ettersom fagfeltet er i rask utvikling og det ikke finnes én enkelt lærebok som dekker alt på en helhetlig måte, benytter emnet et bredt utvalg av originale og jevnlig oppdaterte undervisningsressurser utviklet av faglærerne. Alle forelesningsslides, datafiler og kursmateriell gjøres tilgjengelig via Canvas.
Undervisningen er organisert rundt forelesninger, ukentlige gruppebaserte oppgaver, et avsluttende gruppeprosjekt, self-learning-guider og integrerte quizer. Self-learning-guider og integrerte quizer er tilgjengelige før første forelesning, slik at studentene kan forberede seg og orientere seg om sentrale begreper og temaer på forhånd.
Forelesningene introduserer sentrale faglige temaer og gir kontekstuelle forklaringer som ikke nødvendigvis fremgår fullt ut av slides. Aktiv deltakelse i forelesninger, diskusjoner og spørsmål-svar-sekvenser oppfordres, men oppmøte er ikke obligatorisk.
De ukentlige gruppeoppgavene gir studentene mulighet til å anvende faglige konsepter på reelle datasett og analytiske problemstillinger. Oppgavene gjennomføres i grupper og leveres via Canvas, med forventning om koordinering og rettferdig arbeidsfordeling mellom gruppemedlemmene.
Den avsluttende modulen består av et gruppebasert, hypotetisk forskningsprosjekt. Studentene utvikler et prosjektforslag som integrerer kunnskap fra hele emnet og presenterer arbeidet muntlig i grupper, i tillegg til å levere et skriftlig prosjektforslag. Modulen legger vekt på hypotesedrevet tenkning, valg av metoder, vitenskapelig kommunikasjon og refleksjon rundt akademisk og samfunnsmessig relevans.
Self-learning-guidene består av korte oversikter over sentrale begreper, terminologi og foreslåtte ressurser. Disse er frivillige, men ment å støtte forberedelse og faglig fordypning.
Integrerte quizer brukes til repetisjon og vurdering. Quizene kan gjennomføres flere ganger, og et fastsatt minimumsresultat må oppnås for å bestå de obligatoriske quizene.
Ved å melde seg opp til dette emnet bekrefter studentene at de har lest og forstått emnebeskrivelsen. Dersom noen aspekter trenger avklaring, oppfordres studentene til å stille spørsmål ved begynnelsen av semesteret. Kursstrukturen og kravene forblir som angitt og kan ikke endres basert på individuelle preferanser.
Unntak kan vurderes i tilfeller av ekstraordinære og veldokumenterte omstendigheter, for eksempel alvorlig sykdom eller skade som krever sykehusinnleggelse, tap av en nær familiemedlem, juridiske forpliktelser (f.eks. rettsmøter) eller andre kritiske personlige situasjoner som betydelig påvirker studentens evne til å fullføre kurset. I slike tilfeller bør studenten kontakte emneansvarlig så snart som mulig for å diskutere mulige tilrettelegginger.
For å bestå emnet må studentene(1) levere ukentlige gruppeoppgaver med dokumenterte individuelle bidrag,(2) bestå Quiz 1-3 og avsluttende quiz, og (3) levere det avsluttende prosjektforslaget og delta i den muntlige prosjektpresentasjonen. Mappevurdering. Karakterregel: Bestått/Ikke bestått.
1. Ukentlige oppgaver (Modul 1 - 3)
Hver uke må studentene levere gruppebaserte øvelser på Canvas. Målet er ikke perfeksjon, men engasjement og innsats. Studentene oppfordres til å gjennomføre øvelsene så godt de kan. Dersom de møter utfordringer, kan de inkludere kommentarer som: "Vi kom så langt, men forstår ikke helt dette." eller "Vi støtte på denne feilen." Slike innleveringer vil ikke bli straffet for å være ufullstendige, så lenge det er tydelig at en innsats er gjort. Modellsvar vil bli tilgjengelig etter fristen, slik at studentene kan sammenligne sitt arbeid og identifisere områder for forbedring.
2. Integrerte quizzer (Modul 1 - 3 og avsluttende)
På slutten av hver modul skal studentene ta en quiz tilgjengelig på Canvas. Disse quizene fungerer både som en gjennomgang og som en vurdering av forståelse. For å sikre at studentene behersker sentrale konsepter, kan quizene tas flere ganger, noe som gir mulighet for å forbedre poengsummen gjennom gjentatt arbeid. En bestått quiz krever en poengsum på minst 80 %. Dette systemet fremmer kontinuerlig læring og gir studentene mulighet til å identifisere og adressere eventuelle kunnskapshull.
3. Avsluttende gruppeprosjekt (Modul 4)
I den avsluttende modulen skal studentene arbeide i grupper med å utvikle et forskningsprosjekt i form av et prosjektforslag, der teorier og teknikker fra hele emnet anvendes. Hver gruppe samarbeider om å velge en forskningsproblemstilling, enten fra en foreslått liste med temaer eller ved å foreslå en egen problemstilling.
Det endelige prosjektforslaget skal være på 2-3 sider. Mindre avvik i lengde er tillatt, men konsis framstilling oppfordres. En tydelig formulert hypotese vil gjøre det enklere å strukturere metode og analyse. Forslaget må inneholde en klar Materialer og metoder-seksjon som beskriver hvordan data skal samles inn og analyseres. I tillegg skal forventede resultater diskuteres, inkludert både mulige funn som støtter hypotesen og alternative utfall som ikke gjør det.
Prosjektet avsluttes med både en skriftlig innlevering og en muntlig gruppepresentasjon. Presentasjonene gjennomføres over to dager. Hver gruppe skal evaluere presentasjonene til to andre grupper. Oppmøte begge presentasjonsdagene er obligatorisk.
K2 - Spesifisert bruk av KI
Studenter har lov til å bruke kunstig intelligens (KI) til hjelp med koding og språklig forbedring av tekst, men det er viktig å merke seg at all bruk av KI må gjennomgås kritisk av studenten selv.
Den endelige kvaliteten og nøyaktigheten av arbeidet er studentens ansvar, og KI-generert innhold må ikke ukritisk kopieres og leveres uten vurdering. Bruk av KI bør sees som et støtteverktøy, ikke en erstatning for egen innsats og faglig vurdering.
Kurset er delt inn i fire hovedmoduler:
Hver modul består av en kombinasjon av teoretiske forelesninger og obligatoriske praktiske øvelser hver uke.
På slutten av hver av de tre første modulene er det en quiz på Canvas, som kan tas flere ganger. Studentene må oppnå minst 80 % for å bestå hver modul.
I Modul 4 vil studentene arbeide i grupper for å utvikle en forskningsprosjektforslag. Dette inkluderer en presentasjon hvor de får tilbakemelding, samt innlevering av en skriftlig rapport.
Self-learning-guider for hver forelesning vil være tilgjengelige før første forelesning.
Forelesningsmateriale vil bli lastet opp på Canvas. Det vil bli fire spørsmål- og svarøkter knyttet til rapportskriving, to midt i semesteret og to mot slutten av semesteret. Spørsmål kan stilles under forelesningene eller sendes på e-post.
Gruppearbeid og fraværspolitikk
For alle gruppeoppgaver og det avsluttende prosjektet må studentene dokumentere hvert medlems bidrag for å sikre ansvarlighet. Oppmøte er ikke obligatorisk, men studentene er ansvarlige for å sikre at deres fravær ikke påvirker gruppens fremgang negativt. Gruppemedlemmer forventes å kommunisere effektivt og koordinere sine ansvarsområder på egen hånd.
Oppmøte påvirker ikke vurderingen, men det forventes at studentene deltar jevnlig for å holde seg oppdatert på undervisningsinnhold og beskjeder.
Kilde: Data hentet fra Felles studentsystem ved NMBU, slik den var publisert for høsten 2026. NMBU har ikke kvalitetssikret og er ikke ansvarlig for innholdet på denne siden.
Hva burde andre vite før de tar dette? Anonymt, ingen innlogging.
Basert på hvor kandidatene til eksamen var registrert (DBH).
Emner som tas i de samme studieprogrammene som BIO322.
| Semester | Kandidater | Snitt | Stryk |
|---|---|---|---|
| Høst 2025 | 72 | – | 0 % |
| Høst 2024 | 54 | – | 0 % |
| Høst 2023 | 69 | – | 0 % |
| Høst 2022 | 64 | – | 0 % |
| Høst 2021 | 73 | C (3.16) | 5,5 % |
| Høst 2020 | 72 | C (2.85) | 5,6 % |
| Høst 2019 | 62 | C (2.81) | 8,1 % |
| Høst 2018 | 45 | C (3.27) | 11,1 % |
| Høst 2017 | 35 | C (2.83) | 11,4 % |
| Høst 2016 | 35 | B (3.60) | 0 % |
| Høst 2015 | 26 | B (3.77) | 0 % |
| Høst 2014 | 23 | C (3.26) | 0 % |