Pharmacokinetic Models for Active Learning of Differential Equations
Pharmacokinetic Models for Active Learning of Differential Equations
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微分方程主动学习的药代动力学模型
DOI：
10.1080/10511970.2018.1484398
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Agyemang-Barimah, Beulah
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Shelton, Therese;Laurent, Theresa;Agyemang-Barimah, Beulah
我们提出了人体内药物运动模型的适应性活动 - 药代动力学 - 激发对跨学科主题的常微分方程的学习。具体来说，我们对阿司匹林、咖啡因和地高辛进行建模。我们讨论引导学生理解、开发和分析模型的教学法，逐步发展到微分方程组的复杂性。我们研究了区分不同健康水平的参数值的影响，以及可能产生毒性作用的剂量。我们的作业包括在以学生为中心、活跃且越来越以探究为导向的环境中进行建模，通过这种环境，数学和生物学相互告知和加强。我们提供有关探究方法、学生学习成果、学生对我们活动的评论以及 POGIL 和 SIMIODE 等数学社区支持的补充信息。
We present adaptable activities for models of drug movement in the human body – pharmacokinetics – that motivate the learning of ordinary differential equations with an interdisciplinary topic. Specifically, we model aspirin, caffeine, and digoxin. We discuss the pedagogy of guiding students to understand, develop, and analyze models, progressing in complexity to a system of differential equations. We investigate the effects of parameter values that distinguish various health levels, and dosing that may have toxic effects. Our assignments include modeling in a student-centered, active, and increasingly inquiry-oriented setting through which the mathematics and biology inform and reinforce each other. We include supplemental information regarding inquiry methods, student learning outcomes, a student’s commentary about our activities, and support through mathematical communities such as POGIL and SIMIODE.
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