CDATE Programanalys 2018

Transkript

1 CDATE Programanalys 2018 Programanalys för: Nivå/examen: Skola: Ansvarig PA: Civilingenjör Datateknik (CDATE) Civilingenjör Elektroteknik och datavetenskap (EECS) Örjan Ekeberg Programmets status Civilingenjörsprogrammet i Datateknik är ett av KTHs största program och ger studenterna en utbildning som är mycket attraktiv på arbetsmarknaden. Utbildningen följer ACM Curriculum Guidelines för Computer Science vilket garanterar att studenterna får en internationellt gångbar kompetens. Höstterminen 2017 hade programmet 683 förstahandssökande. 178 studenter antogs, varav 20% kvinnor. Motsvarande siffror för 2016 var 558 förstahanssökande, 196 antagna och 20% kvinnor. Det stora antalet förstahandssökande per plats gör att vi generellt får in studiemotiverade studenter med bra betyg från gymnasiet. Detta är något som successivt har ökat under de senaste åren och vi ser att senare årskullar klarar studierna bättre. Antalet kvinnor på programmet har ökat från ca 5% för tio år sedan till 20% idag. Det är fortfarande en lång väg till balans, men vi närmar oss en fördelning där kvinnor slipper sticka ut som enstaka undantag. Många insatser har gjorts för att få kvinnor att överväga en datateknisk utbildning, och det verkar som att vi börjar se effekterna av detta. Liksom andra civilingenjörsprogram på KTH är programmet sammanhållet under årskurs 1-3 med i huvudsak obligatoriska kurser. Därefter sprids studenterna ut på olika masterprogram. Studenterna i Datateknik har ovanligt många masterprogram att välja mellan, men den absolut största andelen (76%) väljer masterprogrammet i Datalogi, TCSCM. Andra program som valts är Industriell Ekonomi TINEM (8%), Interaktiv Medieteknik TIMTM (6%) och Maskininlärning TMAIM (5%). Enstaka studenter har valt Tillämpad Matematik TMAIM, Inbyggda System TEBSM, Distribuerade System TDISM samt Systemteknik och Robotik TSCRM. Ett problem för programmet är att så få studenter tar ut sin examen inom rimlig tid. Examinationsgraden 6 år efter antagningen ligger på 21%; en indikator som bara marginellt ökat under de senaste åren. Många studenter tar dock slutligen examen; under 2017 utfärdades 96 examina från programmet. En detaljerad uppföljning på individnivå för studenter inom kullarna H08-H12 visar att omkring 20% avbryter studierna under första året medan ca 60% når årskurs 4 och alltså påbörjar masterstudierna. Dessa siffror pekar på en bättre 1

2 genomströmning än andra jämförbara program under de första tre åren. Bland de som påbörjat masterstudierna så är den vanligaste orsaken till att de inte nått examen att de påbörjat men inte slutfört sitt examensarbete. En förklaring till detta tycks vara att många får jobb snabbare än de trott och då väljer att pausa examensarbetet på obestämd tid. Arbetet med att integrera hållbar utveckling Trots engagemang från engagerade lärare och studenter är det svårt att integrera hållbar utveckling på ett naturligt sätt i utbildningen. Utmaningen är främst att undervisa om hållbar utveckling på ett sätt som är tydligt relevant för de yrkesroller en civilingenjör inom datateknik kan hamna i. Alla studenter har redan från gymnasiet en allmän förståelse för hållbarhet och det innebär att vi inom programmet bör behandla hållbarhet ur ett mer fokuserat datatekniskt perspektiv. Vi har tidigare haft en kurs om hållbar utveckling i årskurs 1 som dock fick kritik för att studenterna hade svårt att se kopplingen till datateknik, inte minst för att varken lärare eller studenter hade en bra bild av vad en datatekniker gör. Vi har nu ersatt den kursen med en utökad hållbarhetskurs i årskurs 3 där studenterna har bättre förutsättningar att reflektera från ett mer professionellt perspektiv. Vi har samtidigt försökt vidga hållbarhetsbegreppet från att endast handla om miljö till att även lyfta ekonomisk och social hållbarhet. Det finns många områden inom dessa delar av hållbarhet som är i högsta grad relevanta och engagerande för datatekniker. Det har visat sig svårt att inkludera hållbarhet i tekniska kurser, dels för att det ofta upplevs som påklistrat utan någon naturlig koppling till ämnet och dels för att många lärare helt enkelt inte känner sig bekväma med att undervisa något de inte kan väl. Arbetet med att integrera jämställdhet Arbetet med jämställdhet handlar i första hand om att försöka bryta obalansen mellan könen. Detta sker på två fronter; dels genom att försöka rekrytera fler kvinnor och dels genom att säkerställa att kvinnliga studenter känner sig hemma inom programmet. När det gäller rekryteringen så sker det mesta arbetet utanför programmets direkt kontroll. Kampanjer som Giants och Tekla har varit framgångsrika att öppna ögonen för potentiella kvinnliga sökande att överväga en datateknisk karriär. Vi har också aktivt arbetat med att rekrytera kvinnliga studentambassadörer som har möjlighet att bryta den stereotypa bilden av datateknik som något som endast passar för nördar. Vid öppet hus och andra arrangemang är vi noga med 2

3 att belysa datateknikerns roll som bryggan mellan teknikens möjligheter och användarnas drömmar. Inom programmet är det viktigt att alla känner sig välkomna, oavsett om man har programmerat tidigare eller ej. Vissa studenter har flera års erfarenhet och det är viktigt att de inte tillåts köra över de som är nybörjare. Lärarna i de inledande programmeringskurserna är väl införstådda med denna problematik och arbetar bl.a. med nivåindelade grupper för att alla ska känna sig inkluderade. Inom den programsammanhållande kursen finns obligatoriska moment där studenterna reflekterar och diskuterar jämställdhet och diskriminering. Datasektionen (kårens avdelning för datateknik) har inrättat en speciell jämlikhetsnämnd som bevakar dessa frågor ur ett studentperspektiv. Även om vi aldrig kan vara säkra på att jämställdhetsproblem inte förekommer inom programmet så tycks både kvinnliga och manliga studenter vara överens om att jämställdheten i realiteten fungerar bra inom programmet. Återkoppling från studenter, lärare och T/A-personal Samarbetet med datasektionen fungerar mycket bra och studentrepresentanterna bidrar med värdefulla diskussioner till programmets utveckling. Samarbetet karaktäriseras av ansvarfull och konstruktiv återkoppling. De frågor som har lyfts det senaste året är dels att kursen DD1368 (Databasteknik) har upplevts som otydlig, främst vad gäller vad som förväntas av studenterna. Det har också lyfts fram generell kritik mot tendensen i vissa kurser att arbetsmaterial, speciellt labbanvisningar, distribueras alltför sent för att studenterna ska kunna planera sitt arbete optimalt. I båda dessa fall handlar det om ambitiösa lärare som försökt förbättra kursmaterialet, men inte riktigt hunnit med att kvalitetssäkra ändringarna innan kursen startat. Kursansvariga är väl medvetna om kritiken och våra studentrepresentanter har bidragit med konkreta förslag till åtgärder. Från lärarhåll, speciellt lärarna i matematikkurserna, framförs viss oro att många studenter tycks prioritera datakurserna på bekostnad av matematikkurserna. De flesta datakurserna har laborationer och annan form av kontinuerlig examination medan matematikkurserna kräver att studenterna själva avsätter tid för studier. Problemet bekräftas av att en oroväckande stor andel studenter blir underkända vid tentamen på matematikkurserna och har kvar dem som restkurser som måste kompletteras senare. Nationella bedömningsområden och KTH:s lokala mål En översikt över vilka kurser i årskurs 1-3 som bidrar till vart och ett av examensmålen finns i bifogad målmatris (bilaga 1). Eftersom många av exa- 3

4 mensmålen består av flera delmål är det dock svårt att utläsa hur progressionen mot de olika delmålen sker inom programmet. Vi har därför valt att även göra en mer detaljerad sammanställning, delmål för delmål (bilaga 2). Denna sammanställning ska dock inte uppfattas som en garanti för att kursernas bidrag till progressionen alltid är konstruktivt länkade i dagsläget utan snarare som en plan för hur kurserna bör bidra till programmets mål. Tre obligatoriska kurser sticker ut i målmatrisen och förtjänar några extra kommentarer: DD142X, Examensarbetet på grundnivå, har en central roll i programmet genom att studenterna ska visa vad de lärt sig under sina första tre år. Sedan några år tillbaka ställer vi höga krav på vetenskaplig arbetsmetodik och presentation vilket inbegriper speciellt färdighetsmålen. Arbetet görs i grupper om två studenter med hög grad av självständigt ansvar för planering och genomförande. DD1393, Mjukvarukonstruktion, är en kurs där studenterna arbetar med större utvecklingsprojekt kopplade till uppdrag från industripartners. Detta innebär att studenterna måste tillämpa de förmågor och färdigheter de lärt sig. DD1390, Programsammanhållade kurs, är den kurs där speciellt värderingsförmåga och förhållningssätt tränas och examineras. Kursen pågår under tre år med ökande krav på studenternas förmåga att skriftligt och muntligt reflektera kring problem och frågor som inte har entydiga svar såsom hänsyn, etik, jämställdhet, m.m. Programmets årskurs 4 och 5 utgörs av något av 11 valbara masterprogram. I realiteten är det bara 4-5 av dessa program som väljs av mer än någon enstaka student, men datateknikområdets bredd gör ändå att vi ser det som rimligt att erbjuda möjligheten att specialisera sig mot flera olika områden. Alla valbara masterprogram måste dock ha plats för tillräckligt många datatekniska kurser på avancerad nivå för att studenterna ska få ett datateknisk djup värdigt en civilingenjörsexamen. De flesta valbara masterprogrammen uppfyller detta utan problem. Det program som ligger längst från datateknik är TINEM (Industriell Ekonomi) och där kräver vi att studenterna använder sitt valfria utrymme till att läsa datatekniska kurser och att examensarbetet har ett datatekniskt djup. Examensarbetet på avancerad nivå utgör en slutlig examination som ska säkerställa att alla som tar examen uppfyller alla examensmål. Programmen inom EECS-skolan har utarbetat en rutin där student, handledare och examinator alla ska bedöma på vilket sätt arbetet visar att vart och ett av examensmålen är uppfyllda. Vi kräver att alla examensarbeten på avancerad nivå som skall användas för examen från CDATE-programmet ska göras individuellt, mycket för att säkerställa att varje student själv har de kunskaper, färdigheter och förmågor som erfordras. För examensarbeten som examineras vid andra skolor (i första hand de som gör 4

5 examensarbete i industriell ekonomi) har vi infört en rutin att förhandsgranska specifikationerna innan arbetet sätts igång. Detta sker för att säkerställa att arbetena har ett datatekniskt djup i frågeställning och metodval. Kvalitetsutveckling i programmet Genomförda förändringar Examensarbetet på avancerad nivå var tidigare det första tillfället då studenterna på allvar skulle genomföra en vetenskapligt upplagd studie, och detta identifierades som en orsak både till arbetenas bristande kvalitet och att många inte lyckades slutföra sina exjobb. Vi har därför arbetat för att få en progression genom programmet mot att både konsumera och producera vetenskapligt upplagda undersökningar. Den viktigaste ändring är att kandidatexamensarbetet (kexjobbet) nu har tyngdpunkten helt på att genomföra och rapportera en vetenskapligt upplagd studie, från att tidigare främst ha varit ett datatekniskt utvecklingsprojekt. En annan förändring är att vi har ersatt den kurs i kommunikation som studenterna tidigare läste under årskurs 1 med flera mindre inslag utspridda under år 1-3. Studenterna hade svårt att förstå kursens syfte så tidigt och med det nya upplägget blir det möjligt att få en naturlig progression i studenternas träning i såväl skriftlig som muntlig presentation. Kursen i Hållbar Utveckling har flyttats till årskurs 3 och blivit större (7.5hp) och inkluderar mer etik än tidigare då kursen främst behandlade miljömässig hållbarhet. Kursen i Diskret Matematik har delats upp så att grunderna ges i årskurs 1 och de mer avancerade delarna i årskurs 3. Detta gjordes främst för att de grundläggande delarna är naturliga förkunskaper som behövs för bl.a. logikkursen i årskurs 2. Kursen Algoritmer, Datastrukturer och Komplexitet (ADK) har alltid haft rollen som programmets mest avancerade obligatoriska kurs. Vi har nu klassat om kursen till avancerad nivå. Planerade förändringar Höstterminen i årskurs 2 har historiskt alltid varit tung för studenterna, med flera laborationstunga kurser parallellt. Vi har tidigare gjort omflyttningar av kurser för att i någon mån avhjälpa detta, men problemet är inte helt borta. En kurs som visat sig belasta studenterna mer än avsett är DD1362, Programmeringsparadigm, som bl.a. har belastat ambitiösa studenter med betygshöjande uppgifter efter att kursen formellt är slut. Inför nästa läsår kommer följande förändringar att göras: 5

6 DD1362 Programmeringparadigm flyttas till vårterminen DD1368 Databasteknik flyttas till höstterminen Prolog-momentet (1.5hp) flyttas från paradigm-kursen till logik-kursen Genom att läsa databasteknik under hösten blir studenterna bättre förberedda för kursen i mjukvarukonstruktion på våren, där databaser ofta behövs i projekten. Identifierade behov Det har från både student och lärarhåll förts fram att programmet borde innehålla en kurs i maskininlärning redan under de första åren. Maskininlärning har växt explosionsartat och vi ser att många studenter väljer kandidatexjobb som handlar om maskininlärning trots att de ännu inte läst någon kurs i ämnet. Många väljer att läsa maskininlärning som valfri kurs i årskurs 3. Det är dock inte uppenbart hur ytterligare en obligatorisk kurs ska få plats i programmet. Det är helt enkelt svårt att pressa in allt som en civilingenjör i datateknik bör kunna på de 2.5 år som står till förfogande med dagens upplägg där årskurs 4-5 utgörs av masterprogram och termin 6 upptas av examensarbete och valfria kurser. Det största problemet med programmet idag är att så många studenter inte slutför sina examensarbeten på avancerad nivå. Vi har dock gjort ett antal åtgärder för att motverka detta; kandidatexjobbet utgör nu en tydlig träning i att genomföra ett examensarbete; grupphandledning av examensarbeten har blivit rutin och har positiva effekter. Slutligen, studenterna blir nu ständigt påminda om vikten av att slutföra sina examensarbeten innan de kastar sig ut på arbetsmarknaden som tycks stå och vänta med öppna armar. Bilagor 1. Målmatris 2. Detaljerad analys av progressionen mot examensmålen 3. Avklarade kurser för kull H14 4. Avklarade kurser för kull H15 6

7 Examensmål Kunskap och förståelse Färdigheter och förmåga Delmål K1 K2 F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 V1 V2 V3 DD1390 Programsammanhållande kurs i datateknik DA1600 Ingenjörsmässigt skrivande 1 DD1337 Programmering 2 1 DD1338 Algoritmer och datastrukturer 1 1 DD1349 Projektuppgift i introduktion till datalogi DD1396 Parallellprogrammering i introduktion till datalogi 1 1 DH1620 Människa-datorinteraktion, inledande kurs SF1547 Numeriska metoder, grundkurs 1 SF1624 Algebra och geometri 1 SF1625 Envariabelanalys 1 SF1671 Matematik, baskurs, med diskret matematik 1 DD1351 Logik för dataloger 1 2 DD1362 Programmeringsparadigm 2 DD1368 Databasteknik för D 2 2 DD1393 Mjukvarukonstruktion IS1500 Datorteknik och komponenter 1 2 ME1010 Organisation och kunskapsintensivt arbete SF1924 Sannolikhetsteori och statistik 1 DD1354 Modeller och simulering 2 SF1626 Flervariabelanalys 2 AL1504 Hållbar utveckling för datateknik DD2350 Algoritmer, datastrukturer och komplexitet ID1200 Operativsystem 1 2 SF1688 Diskret matematik 2 Värderingsförmåga och förhållningssätt DD142X Examensarbete inom datalogi, grundnivå Färggradering av förenklad tre-gradig taxonomisk nivå Kunskap och förståelse minnas & förståelse tillämpa & analysera värdera & skapa Färdigheter och förmåga minnas & förståelse tillämpa & analysera värdera & skapa Värderingsförmåga och förhållningssätt minnas & förståelse tillämpa & analysera värdera & skapa

8 Progression mot utbildningsmålen genom CDATE Örjan Ekeberg 21 februari 2018

9 Kapitel 1 Utbildningens mål 1.1 Nationella mål Kunskap och förståelse För civilingenjörsexamen skall studenten visa kunskap om det valda teknikområdets vetenskapliga grund och beprövade erfarenhet samt insikt i aktuellt forsknings- och utvecklingsarbete, och visa såväl brett kunnande inom det valda teknikområdet, inbegripet kunskaper i matematik och naturvetenskap, som väsentligt fördjupade kunskaper inom vissa delar av området. Färdighet och förmåga För civilingenjörsexamen skall studenten visa förmåga att med helhetssyn kritiskt, självständigt och kreativt identifiera, formulera och hantera komplexa frågeställningar samt att delta i forsknings- och utvecklingsarbete och därigenom bidra till kunskapsutvecklingen, visa förmåga att skapa, analysera och kritiskt utvärdera olika tekniska lösningar, visa förmåga att planera och med adekvata metoder genomföra kvalificerade uppgifter inom givna ramar, visa förmåga att kritiskt och systematiskt integrera kunskap samt visa förmåga att modellera, simulera, förutsäga och utvärdera skeenden även med begränsad information, visa förmåga att utveckla och utforma produkter, processer och system med hänsyn till människors förutsättningar och behov och samhällets mål för ekonomiskt, socialt och ekologiskt hållbar utveckling, 2

10 visa förmåga till lagarbete och samverkan i grupper med olika sammansättning, och visa förmåga att i såväl nationella som internationella sammanhang muntligt och skriftligt i dialog med olika grupper klart redogöra för och diskutera sina slutsatser och den kunskap och de argument som ligger till grund för dessa. Värderingsförmåga och förhållningssätt För civilingenjörsexamen skall studenten visa förmåga att göra bedömningar med hänsyn till relevanta vetenskapliga, samhälleliga och etiska aspekter samt visa medvetenhet om etiska aspekter på forsknings- och utvecklingsarbete, visa insikt i teknikens möjligheter och begränsningar, dess roll i samhället och människors ansvar för hur den används, inbegripet sociala och ekonomiska aspekter samt miljö- och arbetsmiljöaspekter, och visa förmåga att identifiera sitt behov av ytterligare kunskap och att fortlöpande utveckla sin kompetens. 1.2 Datateknikprogrammets mål Kunskap och förståelse Utbildningen har målet att civilingenjören i datateknik ska visa grundläggande kunskap inom datateknik och datalogi. visa grundliga kunskaper i matematik. Härmed förstås förmåga att förklara och genomföra matematiska resonemang och att definiera och analysera matematiska modeller. visa kunskap i human- och naturvetenskaper, särskilt sådan kunskap som har konsekvenser för datoriserade systems utformning. visa kunskap om industriellt företagande och om relevant lagstiftning Färdigheter och förmågor Utbildningen har målet att civilingenjören i datateknik ska ha förutsättningar och förmåga att delta i och utveckla den praxis som tillämpas i industri, förvaltning och akademisk forskning. ha förmåga att självständigt definiera och lösa datatekniska konstruktionsproblem. ha förutsättningar för framgångsrikt arbete i internationella och mångdisciplinära projekt- grupper som innehåller tekniker och icke-tekniker. Hit hör färdigheter i muntlig och skriftlig framställning samt argumentation på svenska och engelska. 3

11 1.2.3 Värderingsförmåga och förhållningssätt Utbildningen har målet att civilingenjören i datateknik ska självständigt analysera och ta ställning till ekonomiska, samhälleliga, miljömässiga och etiska konsekvenser av datatekniska tillämpningar, och utforma system med hänsyn härtill. genom egenutveckling behålla sin professionella förmåga under en yrkeskarriär. följa diskussionen om tekniken i samhället och själv bidra till denna. 4

12 Kapitel 2 Målinriktade progressionstrådar Progressionen beskrivs med hjälp av de olika nivåerna enligt Bloom s (modifierade) taxonomi: Nivå Typiska verb i målbeskrivningen Memorera Benämna, Definiera, Känna igen, Upprepa,... Förstå Beskriva, Sammanfatta, Förklara,... Tillämpa Beräkna, Genomföra, Lösa, Använda,... Analysera Jämföra, Karaktärisera, Ifrågasätta,... Utvärdera Försvara, Rekommendera, Argumentera, Kritisera,... Skapa Konstruera, Utveckla, Designa, Datateknikområdets vetenskapliga grund Den vetenskapliga grunden handlar främst om den teoribildning och de metoder som utvecklats för att analysera algoritmer och datastrukturer. DD1338 Algoritmer och datastrukturer [Memorera+Förstå] DD1396 Parallellprogrammering i introduktion till datalogi [Memorera] DD1368 Databasteknik för D [Memorera+Förstå+Tillämpa] DD1351 Logik för dataloger [Memorera+Förstå+Tillämpa] DD1362 Programmeringsparadigm [Förstå] IS1500 Datorteknik och komponenter [Förstå] DD2350 Algoritmer, datastrukturer och komplexitet [Analysera] ID1200 Operativsystem [Förstå] 5

13 2.2 Datateknikområdets beprövade erfarenhet Kunskap om områdets beprövade erfarenhet innefattar programutveckling i vid mening. Olika tekniska best practices som modularisering, systematisk testning, felsökning, m.m. ingår. DD1337 Programmering [Förstå+Tillämpa] DD1349 Projektuppgift i introduktion till datalogi [Förstå+Tillämpa] DH1620 Människa-datorinteraktion, inledande kurs [Förstå] ME1010 Organisation och kunskapsintensivt arbete [Analysera] DD1393 Mjukvarukonstruktion [Utvärdera] 2.3 Aktuellt forsknings- och utvecklingsarbete Datateknik är ett ungt teknikområde som utvecklas mycket snabbt. Insikt i aktuellt arbete betyder främst att studenterna kommer i kontakt med det allra senaste. DH1620 Människa-datorinteraktion, inledande kurs [Memorera] DD2350 Algoritmer, datastrukturer och komplexitet [Förstå] DD142X Examensarbete inom datalogi, grundnivå [Tillämpa] Masterprogram [Analysera] 2.4 Brett kunnande inom datateknikområdet Datateknik är ett område som spänner över många klassiska ämnesområden. För att ha ett brett kunnande krävs att studenterna blir förtrogna med dessa. Studenterna ska ha kunskaper om allt från hårdvara till organisatoriska modeller för programutveckling. DD1337 Programmering [Memorera] DD1338 Algoritmer och datastrukturer [Förstå] DD1349 Projektuppgift i introduktion till datalogi [Förstå] DD1396 Parallellprogrammering i introduktion till datalogi [Förstå] DH1620 Människa-datorinteraktion, inledande kurs [Memorera+Förstå] DD1368 Databasteknik för D [Förstå+Tillämpa] IS1500 Datorteknik och komponenter [Förstå] DD1362 Programmeringsparadigm [Analysera] DD1393 Mjukvarukonstruktion [Utvärdera] 6

14 ID1200 Operativsystem [Analysera] DD2350 Algoritmer, datastrukturer och komplexitet [Skapa] Masterprogram [Skapa] 2.5 Matematik och naturvetenskap Den matematiska basen för datateknik är diskret matematik, men studenterna ska även ha goda kunskaper inom klassisk algebra, analys, numeriska metoder, logik och sannolikhetsteori. SF1671 Matematik, baskurs, med diskret matematik [Memorera] SF1624 Algebra och geometri [Förstå] SF1625 Envariabelanalys [Förstå] SF1547 Numeriska metoder, grundkurs [Förstå] IS1500 Datorteknik och komponenter [Tillämpa] DD1351 Logik för dataloger [Förstå+Tillämpa] SF1924 Sannolikhetsteori och statistik [Förstå] DD1354 Modeller och simulering [Tillämpa] SF1626 Flervariabelanalys [Tillämpa] SF1688 Diskret matematik [Analysera] DD2350 Algoritmer, datastrukturer och komplexitet [Utvärdera] 2.6 Väsentlig fördjupning inom del av datateknikområdet Alla studenter ska fördjupa sig inom något delområde inom datateknik. Denna fördjupning sker primärt inom ramen för valt masterprogram. DD2350 Algoritmer, datastrukturer och komplexitet [Förstå] DD142X Examensarbete inom datalogi, grundnivå [Analysera] Masterprogram [Utvärdera] 7

15 2.7 Identifiera, formulera och hantera komplexa frågeställningar Studenterna ska ha vana vid att ta sig an större uppgifter där de själva, enskilt eller i grupp, ska specificera vad som ska göras. ME1010 Organisation och kunskapsintensivt arbete [Memorera] DD1393 Mjukvarukonstruktion [Tillämpa] DD2350 Algoritmer, datastrukturer och komplexitet [Tillämpa] AL1504 Hållbar utveckling för datateknik [Analysera] DD142X Examensarbete inom datalogi, grundnivå [Utvärdera] Masterprogram [Utvärdera] 2.8 Delta i forsknings- och utvecklingsarbete Studenterna ska aktivt involveras i forskning och utveckling. För forskning handlar detta primärt om att de ska arbeta enligt vedertagna vetenskapliga metoder och med frågor som inte har kända svar. För utveckling handlar det om att arbeta med utvecklingsprojekt som direkt eller indirekt har kopplingar till industri eller andra användare. DD1393 Mjukvarukonstruktion [Förstå] DD142X Examensarbete inom datalogi, grundnivå [Tillämpa] Masterprogram [Analysera] 2.9 Skapa, analysera och utvärdera datatekniska lösningar Studenterna ska klara av att utveckla datatekniska lösningar av olika slag. De ska även ha förmågan att analysera och utvärdera dessa lösningar, även innan de realiserats. Dessa analyser och utvärderingar handlar både om rent tekniska prestanda och funktionalitet men även direkta och indirekta konsekvenser för användare och samhället i stort. DD1393 Mjukvarukonstruktion [Tillämpa] AL1504 Hållbar utveckling för datateknik [Utvärdera] DD142X Examensarbete inom datalogi, grundnivå [Utvärdera] 8

16 2.10 Planera och genomföra inom givna ramar Studenterna ska tränas i att planera sitt eget och andras arbete. Primärt handlar detta helt enkelt om att genomföra olika former av projekt där studenterna själva tar ansvar för planeringen och genomförandet. ME1010 Organisation och kunskapsintensivt arbete [Memorera] DD1393 Mjukvarukonstruktion [Tillämpa] DD2350 Algoritmer, datastrukturer och komplexitet [Tillämpa] DD142X Examensarbete inom datalogi, grundnivå [Utvärdera] Masterprogram [Utvärdera] 2.11 Integrera kunskap, förutsäga trots begränsad information Studenterna ska ha förmåga och vana vid att samla information från olika källor som behövs för att genomföra en uppgift. De ska också klara av att göra rimliga antaganden då information av olika anledningar saknas. DD1349 Projektuppgift i introduktion till datalogi [Tillämpa] DD1393 Mjukvarukonstruktion [Tillämpa] DD2350 Algoritmer, datastrukturer och komplexitet [Tillämpa] DD142X Examensarbete inom datalogi, grundnivå [Analysera] 2.12 Hänsyn till människors förutsättningar och behov Datateknik har stor direkt och indirekt påverkan på människor i dagens samhälle på många olika sätt. Studenterna ska tränas att reflektera över konsekvenserna av olika tekniska beslut och aktivt kunna ta hänsyn till dessa. DH1620 Människa-datorinteraktion, inledande kurs [Memorera] ME1010 Organisation och kunskapsintensivt arbete [Förstå] DD1393 Mjukvarukonstruktion [Tillämpa] Masterprogram [Analysera] 9

17 2.13 Hållbar utveckling För datateknik handlar hållbar utveckling till stor del om att sätta användningen av datorer och programvara i ett samhälleligt och etiskt perspektiv. Hållbar miljö berör dels energiförbrukning för datorer och kringutrustning men även den korta livslängd som många elektronikprodukter har idag. Datorer kan aktivt bidra till att minska resursslöseri, t.ex. genom optimering av processer, alternativa sätt att kommunicera m.m. Social hållbarhet gränsar till demokratifrågor och etik, som båda är i högsta grad relevanta för datatekniker. Övervakning, integritet och säkerhet för känsliga data påverkas av datatekniska system. Öppen källkod och användning av öppna standarder är tekniker som stödjer hållbarhet och optimerat resursutnyttjande. Ekonomisk hållbarhet berör frågor som ägande och nyttjanderätt av programvara och möjligheterna att återanvända metoder och programvara. Även här är öppen källkod, creative commons och andra tekniker för att dela och återanvända programvara relevant. DD1390 Programsammanhållande kurs i datateknik [Förstå] DH1620 Människa-datorinteraktion, inledande kurs [Memorera] ME1010 Organisation och kunskapsintensivt arbete [Förstå] DD1393 Mjukvarukonstruktion [Tillämpa] AL1504 Hållbar utveckling för datateknik [Analysera+Utvärdera] DD142X Examensarbete inom datalogi, grundnivå [Analysera] Masterprogram [Utvärdera] 2.14 Arbeta i grupp Studenterna ska vara vana vid att arbeta i grupper av olika storlek och med olika sammansättning. De ska också kunna ta olika roller i grupparbeten och ha förmågan att se hur de själva bidrar till gruppen. DD1349 Projektuppgift i introduktion till datalogi [Tillämpa] DH1620 Människa-datorinteraktion, inledande kurs [Tillämpa] ME1010 Organisation och kunskapsintensivt arbete [Analysera] DD1393 Mjukvarukonstruktion [Tillämpa] AL1504 Hållbar utveckling för datateknik [Tillämpa] DD142X Examensarbete inom datalogi, grundnivå [Tillämpa] Masterprogram [Analysera] 10

18 2.15 Muntlig och skriftlig kommunikation Studenterna ska kunna producera skriftliga dokument på både svenska och engelska som ger ett professionellt intryck. De ska också kunna delta effektivt i diskussioner på dessa språk och kunna framföra mer formella presentationer med krav på innehåll, stil och tid. DA1600 Ingenjörsmässigt skrivande [Memorera+Förstå] DD1390 Programsammanhållande kurs i datateknik [Tillämpa] ME1010 Organisation och kunskapsintensivt arbete [Tillämpa] DD1393 Mjukvarukonstruktion [Tillämpa+Analysera] DD142X Examensarbete inom datalogi, grundnivå [Utvärdera] Masterprogram [Utvärdera] 2.16 Etiska bedömingar Studenterna ska ha en vana vid att reflektera över etiska konsekvenser av sitt eget och andras handlande. Många etiska frågor har inga uppenbara svar, men som ingenjör ska man kunna förutse eventuella etiska problem som kan uppstå. Inom datateknik är frågor som integritet och ägande av såväl data som programvara aktuella ämnen. DD1390 Programsammanhållande kurs i datateknik [Memorera+Förstå] ME1010 Organisation och kunskapsintensivt arbete [Förstå] AL1504 Hållbar utveckling för datateknik [Förstå+Tillämpa] DD142X Examensarbete inom datalogi, grundnivå [Tillämpa] Masterprogram [Analysera] 2.17 Datorteknikens roll i samhället Datorteknik har en avgörande inverkan på samhället, inte minst genom den pågående digitaliseringen av allt fler funktioner. Studenterna ska ha en vana vid att tänka på fördelar och risker i samband med införandet av datateknik i olika sammanhang. DD1390 Programsammanhållande kurs i datateknik [Förstå+Analysera] DH1620 Människa-datorinteraktion, inledande kurs [Tillämpa] AL1504 Hållbar utveckling för datateknik [Analysera+Utvärdera] 11

19 2.18 Söka och skaffa kunskap på egen hand Datateknik är ett område som utvecklas snabbt. Det är därför extra viktigt att studenterna har en beredskap att själva vårda och utveckla sina kunskaper. Detta sker dels genom att studenterna får reflektera över värdet av de kunskaper och färdigheter de har, men även dess förgänglighet. Dessutom ska de ha en vana vid att hitta och värdera ny kunskap via andra källor än regelrätta kurser. DD1390 Programsammanhållande kurs i datateknik [Memorera+Förstå] DD142X Examensarbete inom datalogi, grundnivå [Tillämpa] Masterprogram [Utvärdera] 12