Självständig fördjupning inom datavetenskap

Sammanfattning

Behörighetskrav

60 högskolepoäng med progression inom huvudområdet datavetenskap.

Denna kurs ges som en del av program:

Kursplan

Kursplan för studenter höst 2019, vår 2019, höst 2018, vår 2018, höst 2017, vår 2017, höst 2016, vår 2016, höst 2015, vår 2015, höst 2014

Kurskod:
DA365A version 1
Engelsk benämning:
Independent Studies within Computer Science
Fördjupningsnivå
G2F
Huvudområden:
Datavetenskap
Undervisningsspråk:
Svenska, inslag av engelska kan förekomma.
Fastställandedatum:
28 februari 2014
Beslutande instans:
Fakulteten för teknik och samhälle
Gäller från:
01 september 2014

Förkunskapskrav

60 högskolepoäng med progression inom huvudområdet datavetenskap.

Fördjupning i förhållande till examensfordringarna

Kursen ingår i huvudområdet datavetenskap på nivå 61-90 hp och kan ingå i examensfordringarna för kandidatexamen i datavetenskap.

Syfte

Studenten förväntas utveckla fördjupande kunskaper i något område inom datavetenskap och fördjupningsområdet fastställs vid kursstart i samråd mellan student och lärare.

Innehåll

Kursen utvecklar studentens förmåga att inhämta fördjupade kunskaper om nya områden i datavetenskap. Kursens innehåll fastställs vid kursstart i samråd mellan student och lärare.

Lärandemål

Kunskap och förståelse
För godkänd kurs förväntas studenten:

  • visa fördjupad kunskap inom det fastställda området

Färdighet och förmåga
För godkänd kurs förväntas studenten kunna visa förmåga att:
  • kritiskt granska rapporter inom området
  • tillämpa existerande lösningar inom det fastställda området
  • självständigt identifiera, formulera och lösa problem
  • planera och med adekvata metoder genomföra och rapportera avsedda uppgifter inom givna ramar
  • självständigt eller i grupp, kunna arbeta med problemställningar knutna till ett specifikt område inom datavetenskap

Värderingsförmåga och förhållningssätt
För godkänd kurs förväntas studenten kunna:
  • reflektera över för- och nackdelar med existerande lösningar inom området
  • reflektera över sin egen läroprocess och de erfarenheter som gjorts under kursens löptid
  • visa förmåga att identifiera sitt behov av ytterligare kunskap och att utveckla sin kompetens

Arbetsformer

Föreläsningar och seminarier ca 5 timmar, handledning ca 5 timmar samt självstudier ca 190 timmar.

Bedömningsformer

För betyget Godkänd krävs godkänd skriftlig reflekterande rapport (6 hp) samt godkänd muntlig presentation (1,5 hp).

Betygsskala

Underkänd (U) eller Godkänd (G).

Kurslitteratur och övriga läromedel

  • Litteratur väljs i samråd med handledare och examinator.

Referenslitteratur
  • Backman, Jarl (2008) Rapporter och uppsatser, Studentlitteratur
  • Dahlgren, Hans (2001) Lärprocessen: om målmedvetet lärande, Ekelund, Solna

Kursvärdering

Högskolan ger studenter som deltar i eller har avslutat en kurs en möjlighet att framföra sina erfarenheter av och synpunkter på kursen genom en kursvärdering som anordnas av högskolan. Högskolan sammanställer kursvärderingarna samt informerar om resultaten och eventuella beslut om åtgärder som föranleds av kursvärderingarna. Resultaten ska hållas tillgängliga för studenterna. (HF 1:14).

Kontakt

Utbildningen ges av Fakulteten för teknik och samhälle på institutionen Datavetenskap och medieteknik.

Mer information om utbildningen

Studentservice TS - Malmö Universitet,
Mia Persson, Kursansvarig
Telefon: 040-6657772

Anmälan

02 september 2019 - 19 januari 2020 Dagtid 25% Malmö Anmälningskod: mau-98078 Detta kurstillfälle ges som en del av ett program

Öppen för sen anmälan

Ansök