Вы сидите за ланчем, когда Ваш приятель вручает Вам примечание с некоторыми нехорошими новостями: Вы были заражены Muizenberg математической лихорадкой (MMF). Вы планируете заболеть?
Вы погибнете? Для обнаружения Вы посещаете сайт, показывающий серьезность Вашей инфекции и какое количество людей Вы заразите. Потому, что вспышка распространяется среди Ваших сотрудников, некоего отчета в медицинскую клинику. Другие идут невылеченные.
К счастью, для Вас, это – целый моделирование. Это – часть новой игры, созданной, чтобы преподавать студентам сложность данных, сгенерированных вспышками.
MMF есть детищем Стива Беллана, эколога в Калифорнийском университете, Беркли, кто специализируется на эпидемиологии заболеваний заповедника как сибирская язва и Джульетте Пуллиэм из университета Флориды, Гейнсвилла. Пара преподает в ежегодной Клинике на Значащем Моделировании Эпидемиологических Данных (MMED) в Южной Африке, 2-недельная программа, созданная для обеспечения математиков — в основном со всей Африки — с широкими уроками об эпидемиологии. Математики, Беллан говорит, являются первосортными, но довольно часто не имеют громадного обучения в анализе и дизайне исследования данных инфекционной болезни.
Математические модели инфекционных заболеваний занимают важное место в информировании политики здравоохранения. Но средства моделирования должны разглядеть вопросы как, «Как больные, информирующие о показателях, отличающихся от тех, кто скрывает их?» либо «Кое-какие люди, более возможно, будут включены в изучение, чем другие?» Игнорирование этих качеств разрешённых может привести к главным уклонам и вводящим в заблуждение моделям. Программа пытается преподавать эти понятия вместе с математическим моделированием и, самое основное, как они оба вписываются в громадную картину эпидемиологического изучения, говорит Беллан.
Клиника продолжала в течение 4 лет, и в прошедшем сезоне он и Пуллиэм развили моделирование MMF как обучающий инструмент.Вот то, как моделирование. Большая часть математиков в цехе «заражено» сотрудниками визитёрами, с которыми они взаимодействуют.
Как настоящая заболевание, MMF распространяется среди людей, проводящих солидную часть времени совместно. В то время как люди приобретают собственный диагноз, они переходят к сайту, дающему им больше информации.
На территории генератор случайных чисел определяет, будут ли у них показатели и какое количество вторых они заразят.Студентам также говорят сказать учителям их инфекции. Но лишь некоторым также приказывают посетить кустарную медицинскую клинику. Достигнутым результатом игры являются два набора данных: у учителей имеется всезнающий набор данных, делающий запись каждого зараженного человека, что ни при каких обстоятельствах не существовал бы при настоящей вспышки заболевания.
Существует также более реалистический набор данных, складывающийся из случаев, о которых информируют медицинской клинике.«В то время как у Вас имеется настоящая вспышка, Вы должны надеяться на каждые эти, которые Вы можете взять», говорит Беллан. «И отечественное осуществление оказывает помощь продемонстрировать различие между теми данными и действительностью вспышки».В то время как MMF руководила своим курсом через цех, математики трудятся с набором данных из медицинской клиники для предсказаний о том, как MMF распространяется, что воздействует на ее серьезность, и по какой причине вспышка сжигает. Они видят, как на большом растоянии от их предсказаний от действительности методом проверки со всезнающим набором данных.
Учители могут создать разные предположения MMF с разными методами передачи — экологический если сравнивать с от человека к человеку, к примеру — либо разные ставки инфекционности. В то время как шаги семинара в его вторую семь дней, складываясь из проектов группы на анализе данных любых заболеваний, довольно много групп решили работать с MMF.
Студенты говорят, что понимание, как набор данных был сгенерирован, оказывает помощь им математически смоделировать эти действеннее, говорит Беллан, обрисовывающий подробности игры сейчас в Биологии PLoS.«Обратная сообщение, которую мы получили от тех, кто прошел это, была весьма хороша», говорит Беллан. И учители от 2-недельного семинара сейчас возвращают его к своим домашним учреждениям, проверяя его с разными типами студентов, он говорит: «Мы думаем в громадных студенческих классах, это было бы весьма удачно».
Гэвин Хичкок, эксперт в эпидемиологической педагогике, либо обучение, в южноафриканском Центре Анализа и Эпидемиологического Моделирования в Штелленбоше, Южная Африка, кто не был вовлечен в развитие программы MMF, говорят, что объединение разных способов анализа данных есть проблемой в классе. Новое моделирование, он говорит, «блестяще иллюстрирует, как эта интеграция возможно достигнута практическим, практическим, незабываемым методом». Это могло быть полезно для студентов от школы до аспирантуры, додаёт он.
Bellan и другие основатели программы планируют создавать разные предположения MMF и расширять его для покрытия большего количества качеств эпидемиологии. Кое-какие области расследования включают выяснение, что происходит, когда два очень разных напряжения заболевания дарят подобные показатели, и что сделать, когда заболевание распространяется и контактом от человека к человеку и водным либо патогеном пищевого происхождения в один момент.Исправление: Эта статья была исправлена для отражения следующего: Джульетта Пуллиэм и Стив Беллан, внесенный одинаково созданию моделирования MMV.
В последнем параграфе слово «иммунология» было заменено «эпидемиологией». Наконец, второй параграф был поменян для отражения факта, что математики, посещающие 2-недельную клинику MMED, не делают неправильной работы, перед тем как они посетят клинику, и наряду с этим у них нет промежутка в их знании, мешающем тому, чтобы их модели были правильны до клиники; скорее они желают усилить собственные модели и собственный сотрудничество с эпидемиологами.