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跨学科学习
背景以来，自2004年成立了卓越课程（CFE）以来，跨学科学习（IDL）一直是学习的核心背景。尽管如此，在整个早期设计课程和学习经验时，IDL尚未成为一种习惯性学习方法。在2018 - 19年度期间，CFE叙述被刷新了，并在2019年9月发布了苏格兰课程4的框架。IDL仍然是学习的核心环境。在叙事的开发工作中，很明显，与思考IDL有关的混乱和缺乏信心。响应教学行业在这一领域提供进一步支持的要求，苏格兰与设计思维机构的教育订婚，以合作进行一系列专注于IDL的创意课程共同设计活动。2019年12月，全部32个地方当局的国家合作伙伴和教育董事都被邀请提名教育从业人员，这些从业人员富有且精通IDL思考，以共同设计一份论文，概述IDL是什么，而不是什么。本文还探讨了支持高质量IDL学习体验所需的目的，计划，心态和教学法。这项工作的输出是教育工作者为教育工作者创建的跨学科学习思想论文。跨学科学习：越来越复杂的世界1的雄心勃勃的学习在2020年发表了在Covid大流行期间，从而影响了当时的进一步工作计划。小组为下一个工作的下一个阶段提出了许多建议，并将这些建议分组为3个关键主题：“整个人 - 知识，技能和福祉
跨学科小组
课程（均为 3 学分课程） EEE 6002：电气与电子工程选题 课程内容由课程老师在 EEE 系研究生委员会（BPGS）批准下决定。（注意：每个学生只能选修一次本课程） EEE 6101：非线性系统分析 数值方法。图解法。已知精确解的方程。奇点分析。解析方法。受迫振动系统。变系数线性微分方程。非线性系统的稳定性。 EEE 6103：人工神经网络 生物神经系统：大脑和神经元。人工神经网络。历史背景。赫布联想子。感知器：学习规则、说明、证明、失败 自适应线性（ADALINE）和多重自适应线性（MADALINE）网络。多层感知：生成内部表示 反向传播、级联相关和反传播网络。高阶和双向关联记忆。霍普菲尔德网络：李亚普诺夫能量函数。吸引盆地。概率更新：模拟退火、玻尔兹曼机。自适应谐振理论 (ART) 网络 ART1、ART2、模糊 ART 映射 (ARTMAP) 网络。Kohonen 特征图、学习矢量量化 (LVQ) 网络。新兴主题：卷积神经网络、深度神经网络。神经网络的应用。EEE 6301：功率半导体电路* 静态开关器件，SCR、BJT、MOSFET、IGBT、SIT、GTO、MCT 的特性。静态功率转换器的分类及其应用。静态功率转换器的控制电路。脉冲宽度调制；静态功率转换器的 PWM 控制。开关模式 DC-DC 转换器、谐振转换器、静态转换器波形的傅里叶分析、静态转换器的 HD、THD、pf、ZVS 和 ZCS。交流驱动器的磁滞电流。 *本课程也属于 EEPS 组
跨学科的BSC学位编程
生物信息学和计算生物学生物信息学和计算生物学是一个用于存储，回收和分析大量生物学数据的领域。该数据是由现代生物学研究中使用的大量同时方法生成的。例如，数据集包括不同生物或人类种群的基因组序列，包含生物体或组织的完整蛋白质集，细胞中的大量代谢产物或任何其他多维生物学数据集。生物信息学和计算生物学与通过使用数据集的使用，数据库设计以促进信息访问或设计算法和软件来分析数据集有关。
跨学科的BSC学位编程
生物信息学和计算生物学生物信息学和计算生物学是一个利用计算机来存储，检索和分析的领域，可通过现代生物学研究中使用的高度平行方法产生的大量生物学数据。例如，数据集可以包括各种生物或人类种群的基因组序列，有机体或组织的完整蛋白质补体，细胞中广泛的代谢产物或任何其他高维生物学数据集。生物信息学和计算生物学参与使用数据集研究生物学问题，设计数据库以简化信息访问或设计算法和软件工具以分析数据集。
跨学科研究学院
Sancho Barrera，Effrosyny Georgiadou，Efstathios Polyzos，Efthymia efthymiou，Eleana Kafeza，Elena Nikolova，Emad Mahafzah，Erin Kinnaly，Fatma Outay，Fatma Outay，Fatmaa Said Hemali Makhija, HERVEEN SINGH, JackLyN Gentile, Jaime Buchanan, Jamal Al-Karaki, James Morton, Jennifer Ryan, Jerey Williams, Joshua Kolapo, Jotsna Rajan, Kaustuv Ganguli, Kerim Arin, Layal Youssef, Linda SMAIL, Maha Hadid, Mariam Hariri, Maryam Jawad, MAZNA PATKA, Michael Bowles, Mohammad Kuhail, Mona Bader, Mostafa Mohamad, Muhammad Taj, Natalya Sukhonos, Nicolina Kamenou, Nishara Nizamuddin, Ola Taji, Ons Al- Shamaileh, Pinar Ozdemir-ayber, rawia ahmed, rochelle williams, saofeddin al-amamy, sajid ali, salam khanji, salwa Husain, Sandra Baroudi, Sarah Calderwood, Scott Swain, Serena Aoun, Stephanie Siam, Steven Kranz, Suha Karaki, Sujith Mathew, Sunitha Kannencherry, Suzanna El Massah, Vasilia Alkhaldi, Vladimir Dzenopoljac, Ximena Cordova, Zeina Hojeij，Zia Sanders，Zoe Hurley。 div>
植物声传播事实还是小说？
跨学科性是当今研究领域的基本资产，但其规则和习惯与纪律方法的规则和习惯不同。本文旨在评估研究人员参与跨学科项目对其科学职业的影响。为此，我们对法国最大的公共，多学科研究机构最大的公共公共公共，多学科研究机构（CNRS）进行了一项调查。该调查基于970名受访者的样本，代表来自所有学科的科学家，并在跨学科的不同程度上涉及。主要结果表明，跨学科项目的参与通常很早就开始（博士学位，博士后），并且跨学科性并没有减慢职业发展。跨学科性具有某些特异性，例如项目的持续时间较长，或者没有足够的科学期刊。在科学结果的价值方面，发现了纪律用途的差异。跨学科项目或职业的评估标准不充分考虑这些特殊性；他们认为他们不足以应对学科之间的互动挑战，应重新考虑。我们提出了四个建议，我们认为这对于更好地认识跨学科的科学参与至关重要。
人工智能跨学科研究
人工智能 (AI) 在各种研究领域的应用正在加速多重数字革命，从医疗保健、精准医疗和可穿戴传感领域的范式转变，到为全球大众提供的公共服务和教育，再到通过自动驾驶实现最佳效率的未来城市。当一场革命发生时，其后果并不是立即显而易见的，而且迄今为止，还没有统一的框架来指导人工智能研究，以确保可持续的社会转型。为了满足这一需求，我们在此分析了跨学科人工智能研究面临的三个关键挑战，并得出三个广泛的结论：1）人工智能的未来发展不仅应该影响其他科学领域，还应该从其他科学领域获得启发和受益；2）人工智能研究必须伴随着决策的可解释性、数据集偏差透明度以及评估方法的开发和监管机构的建立以确保责任；3）人工智能教育应该得到教育界和科学界更多的关注、努力和创新。我们的分析不仅引起了人工智能从业者的兴趣，也引起了其他研究人员和公众的兴趣，因为它提供了引导新兴合作和互动走向最富有成效成果的方法。