| School of Life Sciences | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| LSC-20056 | Research and Analytical Skills | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Co-ordinator: | Mr David Hulse Room: HUX302, Tel:33056 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Teaching Team: | Dr William Kirk, Mrs Janet Norton Mrs Deborah Goodall Dr Rhayza Maingon Mrs Lisa Smith Mr Glenn Hussey Dr Srabasti Chakravorty Dr Janet Paterson Mrs Linda Flynn Mrs Susan Andrews, Dr Tracy Lovatt | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Lecture Time: | See Timetable... | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Level: | 2 | Credits: | 15 | Study Hours: | 150 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| School Office: | Tel: 01782 734414 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Programme/Approved Electives for |
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| None |
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| Available as a Free Standing Elective |
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| No |
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| Barred Combinations |
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| None |
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| Prerequisites |
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| None |
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Description This module looks at the skills and techniques used by scientists to collect, analyse and present scientific information to a specialist and wider audience. It includes specific skills such as writing, experimental design, data analysis and presentation within an ethical framework. In addition these skills will be invaluable for 3rd year projects and dissertations. Indicative content: - Analysis of the structure and content of scientific papers, with particular reference to the design and analysis of scientific experiments within an ethical dimension. - How data is arranged (tables, graphs, figures), presented using Word, Excel and PowerPoint, summarized (summary statistics) and compared. - Searching for scientific information on the internet, electronic databases, libraries and its collation and oral presentation in a seminar. - Statistical analysis of the data is a major component of the module with in-depth study of the most commonly used statistical analyses, including: T-test, ANOVA, regression, correlation, non-parametric tests, categorical data, linearity, cross-reactivity, sensitivity, specificity, accuracy and precision. |
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| Aims |
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| To train students in research and analytical skills that are relevant to a wide range of life science disciplines and are transferable to many professional and vocational careers. |
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| Intended Learning Outcomes |
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| Evaluate newly introduced analytical techniques in relation to: linearity, cross-reactivity, sensitivity, specificity, accuracy and precision. Be able to confirm suitability and validity of an analytical method or data set for the purpose required. will be achieved by assessments: 3 Use statistical tests to analyse scientific data will be achieved by assessments: 3 &1 Summarize and present in a public forum or report, data in both tabular and graphical forms comparing outcomes of data analysis and drawing appropriate conclusions. will be achieved by assessments: 2 Produce abstracts of scientific literature will be achieved by assessments: 2 Critically evaluate, assess and communicate the results of a data analysis exercise in a word-processed report. will be achieved by assessments: 1 Locate, evaluate and retrieve information from a variety of resources including textbooks, primary literature and the internet and assess, summarise and orally communicate information accurately. will be achieved by assessments: 2 Use spreadsheets, word processors and statistical packages to compile, analyse, compare and interpret data derived from experiments will be achieved by assessments: 1 Analyse and communicate the ethical concerns related to basic and applied scientific research. will be achieved by assessments: 3 Use MS PowerPoint to communicate complex scientific information accurately and concisely and then design, prepare and deliver an oral presentation will be achieved by assessments: 2 |
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| Study hours |
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| Lectures 19 Computer based practicals 6 MCQ test 1 PowerPoint presentation (including preparation) 5 Private study (including statistics report) 119 Total 150 |
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| Description of Module Assessment |
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| 01: Coursework weighted 30% | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Statistical analysis of data The students will be given a set of data which they will analyse and present in appropriate tabular/graphical form. They will manipulate it using appropriate software packages and draw appropriate conclusions. |
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| 02: Oral Presentation weighted 20% | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| oral presentation using PowerPoint of 5 minutes duration Students will give a brief PowerPoint presentation to a group of students on an allocated topic that they have researched using internet, library and scientific literature sources. The presentation will be peer assessed by the other students present and will be moderated by a member of staff or demonstrator who will also be present. The students will have a marking form and clear guidelines on marking criteria. The students will be trained in assessing presentations prior to these assessments. The whole exercise will be moderated by the module manager. |
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| 03: Multiple Choice Questions - Knowledge weighted 50% | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| The MCQ will test knowledge gained in all the lecture and practical parts of the module Students will be presented with 50 MCQs assessing all themes taught within the module. They will be allowed 1 hour to complete the test. |
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| Version: (1.06B) Updated: 03/Mar/2013
This document is the definitive current source of information about this module and supersedes any other information. |
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