Smarta system – AI/Big data
7,5 hp

Allmänna uppgifter

Kursen ingår i programmet Magisterprogram i Digital design, termin 1. Studieform: distans utan sammankomst.

Fördjupningsnivå

A1N Avancerad nivå, har endast kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav

Förkunskaps- och behörighetskrav

Syfte

Kursen syftar till att studenten ska få en fördjupad förståelse för möjligheter och begränsningar med AI-metoder och big data, vid design av samt med hjälp av smarta system.

Innehåll

Kursen introducerar kritiska och praktiska perspektiv på design av smarta system, inklusive begrepp och modeller, metoder, tekniker och verktyg. Grundläggande såväl som aktuella teman och frågor utforskas och problematiseras genom designforskning och reflekterande designpraxis, utifrån följande begreppsliga utgångspunkter:

• Smarta system, människa och maskin
• Kritik, etik, och hållbarhet
• Tillämpningar och effekter
• Intelligens, lärande
• Förstärkt, förlängd och artificiell intelligens
• Design av och med smarta system. Estetik. Material
• Tänkande och beräkning. Datoriskt designtänkande
• Data. Big data
• Algoritmer
• Smal AI. Maskininlärning
• Bred AI, artificiell generell intelligens, artificiell superintelligens

Lärandemål

Kunskap och förståelse
Efter genomgången kurs ska studenten

• 1. kunna visa fördjupad samt dokumenterad kunskap och förståelse kring digital design av smarta system som praktik och vetenskap
• 2. kunna redogöra för och diskutera aktuellt forsknings- och utvecklingsarbete inom området informatik.

Färdighet och förmåga
Efter genomgången kurs ska studenten

• 3. självständigt kunna skapa, samla och integrera kunskap, genom såväl designpraktik som vetenskap
• 4. självständigt kunna visa förmåga att i samarbete och dialog med olika grupper kommunicera och klart redogöra för slutsatser och den kunskap och de argument som ligger till grund för dessa, inklusive värde och effekter av design.

Värderingsförmåga och förhållningssätt
Efter genomgången kurs ska studenten

• 5. kunna uppvisa ett designkritiskt förhållningssätt
• 6. kunna göra bedömningar med hänsyn till relevanta etiska, vetenskapliga, och samhälleliga aspekter inom informatik, samt visa medvetenhet om etiska aspekter på forsknings- och utvecklingsarbete inom digital design
• 7. självständigt kunna göra bedömningar av vetenskapens möjligheter och begränsningar, dess roll i samhället, och människors ansvar för hur den används.

Genomförande

Undervisningen består av seminarier, workshops, samt handledning. Kursplattform och andra plattformar används som underlag för handledning och dokumentation av kursens delar och moment. Självständigt arbete delvis i samverkan med andra utgör en viktig del av kursens genomförande.

Kursen förutsätter tillgång till dator, headset, webbkamera och internetuppkoppling. Handledning sker via forum på kursplattform eller via Skype och liknande tjänster.

Kursen bygger på att studenten deltar aktivt i seminarier, workshops och i handledning.

Vid omexamination ges ingen möjlighet till handledning.

Examination – prov och former

På kursen som helhet används betygsgraderna Underkänd (U), Godkänd (G) och Väl godkänd (VG).

Delprov 1 (7,5 hp) Design och forskning.
Individuell examination där studenten genomför design av ett smart system grundat i vald designforskningsfråga. Examineras löpande baserat på skriftligt och gestaltande underlag, kamratbedömning av andra studenters arbeten via kursplattform, samt muntlig presentation i seminarium. Omexamination kan komma att ske delvis genom videoinspelad muntlig presentation, utifrån examinators beslut. Samtliga lärandemål examineras. Betygsgraderna U, G och VG tillämpas.

Högskolans regler för examination finns att läsa på www.hkr.se/student.

Om studenten har en rekommendation från HKR om särskilt pedagogiskt stöd på grund av funktionsnedsättning, har examinator, eller den examinator utser, rätt att ge en anpassad examination eller låta studenten genomföra examinationen på ett alternativt sätt

Kursutvärdering

Kursutvärdering sker i enlighet med av Högskolan utfärdade riktlinjer.

Beslut

Fastställd av Fakultetsnämnden för ekonomi 2022-06-13. Giltig från och med 2022-08-29. Nedlagd 2024-07-01. Ersätts av: DD113A - Smarta system – AI/Big data.

Övergångsbestämmelser

Student antagen enligt denna kursplan äger rätt att examineras enligt densamma ett (1) år efter att kursplanen upphört att gälla, dvs. ersatts av en ny eller blivit nedlagd. För student som inte har fullföljt kurs med godkänt resultat ett år efter att dess kursplan upphört att gälla kan, inom ytterligare två år och efter prövning av examinator, ges möjlighet till förnyade examinationstillfällen i enlighet med kursplan som innehållsligt kan bedömas som näraliggande och där examination kan genomföras utan att det innebär mer än marginell ökning av de resurser som förbrukas. Efter dessa ytterligare två år kan studenten endast erhålla intyg på avklarade delprov.