0x010088F6312065A70A44B630A6848498EAD80093CFEAFE161DC94D83C7C5C9A5A748B8

Strukturen på mappen ble stort sett beholdt fra foregående år, men oppgaven ble endret. Heller enn å begrense oppgaven til å være løsbar uten eksterne biblioteker, så introduserte vi pakkehåndtering og lot oppgaven basere seg på et høynivå 3D bibliotek (threepp) utviklet av underviser. Dropping av Coding Rooms plattformen gjorde at tid ble frigjort til bruk på tradisjonelle verktøy.

Karaktersnittet var lavere enn man hadde håpet for, men står i stil med studentengasjement på øvinger/lab. Mange studenter investerte ikke tilstrekkelig tid i faget og møtte ikke i forelesninger eller lab. Dette er med på å forklare en høy strykprosent. Ellers virker det som om studentene var fornøyd med mappeoppgaven. Dette stemmer med tilbakemelding fra referansegruppen.Underviser legger dog merke til at noen studenter tok seg vann over hodet og prøvde å utvikle en for kompleks løsning. I andre tilfeller er det klart at det er ikke er lagt ned tilstrekkelig antall timer i prosjektet. Studentene sliter med støtteverkøy som Git og CMake.

Lab blir sett på som fritime og ikke en arena for læring. Dette slår negativt ut for studentene som ikke møter opp. Bruk av threepp blir tatt med over i AIS1003 som erstatter dette emnet. Mer tid må brukes på god godeskikk, best practises og praktiske eksempler rundt programdesign og bruk av Objekter.

NTNU:TIA:REST

Institutt for IKT og realfag

Department of ICT and Natural Sciences

Norsk

Mer om vurdering

Endelig karakter settes basert på en helhetlig vurdering av mappen. Mappen består av arbeid som utføres og dokumenteres gjennom digitale innleveringer gjennom semesteret. Både individuelt arbeid og gruppearbeid kan forekomme. Arbeidet er utformet for å bidra til at studentene oppnår de ønskede læringsmål i emnet, og det gis tilbakemeldinger underveis. Ved utsatt eksamen gjennomføres muntlig prøve.

Anbefalte forkunnskaper

<ul><li>AIS1001 Mikrokontrollere</li><li>INGA1001 Ingeniørfaglig innføringsemne</li></ul>

Forkunnskapskrav

Emnet har ikke forkunnskapskrav. Det er et krav at innrullerte studenter er tatt opp på teknologistudiet som emnet er tilknyttet.

Faglig innhold

Emnet er organisert i to hovedtema: objektorientert programmering og algoritmer og datastrukturer. Innen objektorientert programmering vil følgende tema gjennomgås: <ul><li>Grunnleggende objektorientert programdesign og objektorientert programmering </li><li>Grunnleggende begreper innen objektorientering (klasser, klassehierarki, objekter og innkapsling) </li><li>Introduksjon til modellering og design </li><li>Samarbeid mellom objekter </li><li>Introduksjon til integrerte utviklingsmiljø (IDE), debugging, enhetstesting og versjonskontroll </li></ul>Innen algoritmer og datastrukturer vil følgende tema gjennomgås: <ul><li>Grunnleggende teknikker og algoritmer (f.eks. rekursjon, sortering, søking, hashing, grafalgoritmer, andre velkjente algoritmer) </li><li>Grunnleggende datastrukturer (et utvalg av følgende: tabeller/array, lister, kø, stakk, trær, grafer) </li><li>Introduksjon til kompleksitetsteori (O-notasjon, tids- og plassforbruk) </li></ul>Merk at emnets tema ikke nødvendigvis undervises sekvensielt, men kan gjerne være flettet sammen. Hvor inngående hvert tema studeres kan variere fra år til år. Andre tema kan også bli presentert. Mer informasjon om pensum blir tilgjengeliggjort ved starten av semesteret.

Kursmateriell

Oppdatert pensumoversikt gjøres tilgjengelig innen oppstart av semesteret og vil typisk også inneholde engelskspråklig materiale. 

Læringsutbytte

Kunnskap <ul><li>Kandidaten kan forklare enkle prinsipper innen objektorientert programmering som innkapsling, modularisering og samhandlende objekter. </li><li>Kandidaten kan formulere prinsipper for god kodedesign (kobling/kohesjon), lagdelt arkitektur, kodekvalitet og god kodestil og hvorfor det er viktig i programvaredesign. </li><li>Kandidaten kan forklare typiske disipliner i programvareutvikling (livssyklusen til et program) på et overordnet nivå. </li><li>Kandidaten kan modellere klassediagram som består av flere klasser med aggregering og komposisjon gitt en problemstilling. </li><li>Kandidaten kan identifisere og sammenlikne grunnleggende algoritmer for bl.a. sortering, søking og grafhåndtering. </li><li>Kandidaten kan beskrive og forklare ulike grunnleggende datastrukturer (f.eks. arrayer/tabeller, lenkede lister, køer, stakker, trær og grafer). </li><li>Kandidaten kan forklare konseptet rekursiv tankegang/metode ved problemløsning og programmering. </li><li>Kandidaten kan på overordnet nivå klassifisere og sammenligne enkle algoritmers kompleksitet. </li></ul>Ferdigheter <ul><li>Kandidaten kan anvende grunnleggende objektorientert tankegang til å analysere og løse enklere problemer. </li><li>Kandidaten kan sette opp enkle programmiljø for å utvikle, teste og kjøre objektorienterte programmer. </li><li>Kandidaten kan lage strukturert, oversiktlig og godt dokumentert programkode basert på prinsipper for god kodedesign. </li><li>Kandidaten kan anvende klasser (også fra biblioteker), kontrollstrukturer og samarbeid mellom objekter, samt finne fram i API-dokumentasjon. </li><li>Kandidaten kan benytte et integrert utviklingsmiljø (IDE), debugger, enhetstester og versjonskontroll. </li><li>Kandidaten kan benytte grunnleggende algoritmer for å løse praktiske programmeringsproblemer effektivt. </li><li>Kandidaten har noe erfaring med avanserte datastrukturer, med særlig vekt på trær og grafer. </li></ul>Generell kompetanse <ul><li>Kandidaten kan benytte algoritmisk tenkning ("computational thinking") og kybernetisk systemtekning til å løse ingeniørfaglige problemer og bryte større ingeniørfaglige problemer ned i mindre delproblemer som kan løses hver for seg og settes sammen til overordnede systemer.</li><li>Kandidaten kan drøfte etiske aspekter ved anvendelse av algoritmer for automatiserte beslutninger. </li></ul>

Læringsformer og aktiviteter

Emnet benytter hovedsaklig en blanding av forelesninger, øvingstimer og praktisk rettet laboratoriearbeid/prosjektarbeid som læringsformer. Det benyttes en konstruktivistisk tilnærming til læring, med stort fokus på problemløsing og praktisk anvendelse av teori.

Objektorientert programmering og algoritmer

Datateknikk og informasjonsvitenskap

Program/system-utvikling

Ingeniør

Bachelor i ingeniørfag - automatisering og intelligente systemer

Web/Lists(guid'8b698a2d-6ad0-4f7d-b3be-219cc1979f02')/Items(21714)/FieldValuesAsText

Emnet ble undervist første gang våren 2022.

På grunn av COVID og påfølgende nedstengning, startet emnet med ren digital undervisning.Fra undervisers synspunkt fungerte ikke dette veldig bra. Dette var første gang kurset gikk, og underviser fikk ikke lest rommet i samme grad som det ville vært mulig i en fysisk setting. Undervisningen brukte Coding Rooms de første ukene, men undervisning via denne platformen ble avsluttet raskere enn planlagt da studentengasjemenget aldri nådde tiltenkt verdi.Videre digital undervisning ble gjort via Colloborate i BlackBoard. Etter at campus åpnet, gikk man over til hybrid undervisning. Fysisk oppmøte var lavere enn forventet, og hybrid undervisning burde ha blitt avsluttet raskere enn det ble gjort for å få opp studentengasjemantet, da det virker som at det degraderte læringsutbyttet. De fysiske øvingstimene var i undervisers øyne den viktigste platformen for å oppnå læring. Her stillte vi med opp mot 4 veiledere, men mer enn halve klassen møtte sjelden opp på disse. Mappen besto av et kodeprosjekt, samt et skriv relatert til arbeidet. Studente kunne velge å gå sammen i grupper på 2 for å ferdigstille prosjektet. Tanken her var at studentene kunne bruke denne muligheten til å utvikle samarbeidsevnene sine.Fremtige prosjekt vil mest sannsynlig være individuelle, da det virker som at det for mange hadde vært bedre å levere individuelt. Karaktersnittet var lavere enn man hadde håpet for, men står i stil med studentengasjement på øvinger/lab. Mange studenter investerte ikke tilstrekkelig tid i faget. Underviser må jobbe for å holde engasjementet oppe gjennom semesteret.

Coding Rooms, en online platform for koding, fungerte ikke like godt som tiltenkt. Dette både på grunn av tekniske kortheter og labert studentengasjement.Platformen vil ikke bli brukt videre. Større fokus på tradisjonelle verktøy og flere/bedre øvingsoppgaver. Det ble hyret to studentassistenter fra data. Disse var kompetente og var gode å ha tilgjengelige i øvingene. Vil fortsette med to studdasser. En revisjon av hva mappen består av er nødvendig. Mindre oppgaver, ellers tiltenkt som øvinger, bør inngå i mappen for å opprettholde studentaktivitet gjennom semesteret.Emnet har ingen obligatoriske innleveringer, og det virker som at emnet ofte ble nedprioritert i forhold til de andre fagene som har flere obligatoriske innleveringer gjennom semesteret.

Endelig karakter settes basert på en helhetlig vurdering av mappen, som består av øvinger/arbeider som leveres gjennom semesteret. Ved utsatt eksamen kan mappen forbedres og må leveres på nytt.

<ul><li>AIS1001 Mikrokontrollere</li><li>INGA1001 Ingeniørfaglig innføringsemne</li></ul>

Emnet har ikke forkunnskapskrav. Det er et krav at innrullerte studenter er tatt opp på teknologistudiet som emnet er tilknyttet.

Emnet er organisert i to hovedtema: objektorientert programmering og algoritmer og datastrukturer. Innen objektorientert programmering vil følgende tema gjennomgås: <ul><li>Grunnleggende objektorientert programdesign og objektorientert programmering </li><li>Grunnleggende begreper innen objektorientering (klasser, klassehierarki, objekter og innkapsling) </li><li>Introduksjon til modellering og design </li><li>Samarbeid mellom objekter </li><li>Introduksjon til integrerte utviklingsmiljø (IDE), debugging, enhetstesting og versjonskontroll </li></ul>Innen algoritmer og datastrukturer vil følgende tema gjennomgås: <ul><li>Grunnleggende teknikker og algoritmer (f.eks. rekursjon, sortering, søking, hashing, grafalgoritmer, andre velkjente algoritmer) </li><li>Grunnleggende datastrukturer (et utvalg av følgende: tabeller/array, lister, kø, stakk, trær, grafer) </li><li>Introduksjon til kompleksitetsteori (O-notasjon, tids- og plassforbruk) </li></ul>Merk at emnets tema ikke nødvendigvis undervises sekvensielt, men kan gjerne være flettet sammen.

Oppdatert pensumoversikt gjøres tilgjengelig innen oppstart av semesteret og vil typisk også inneholde engelskspråklig materiale. 

Kunnskap <ul><li>Kandidaten kan forklare enkle prinsipper innen objektorientert programmering som innkapsling, modularisering og samhandlende objekter. </li><li>Kandidaten kan formulere prinsipper for god kodedesign (kobling/kohesjon), lagdelt arkitektur, kodekvalitet og god kodestil og hvorfor det er viktig i programvaredesign. </li><li>Kandidaten kan forklare typiske disipliner i programvareutvikling (livssyklusen til et program) på et overordnet nivå. </li><li>Kandidaten kan modellere klassediagram som består av flere klasser med aggregering og komposisjon gitt en problemstilling. </li><li>Kandidaten kan identifisere og sammenlikne grunnleggende algoritmer for bl.a. sortering, søking og grafhåndtering. </li><li>Kandidaten kan beskrive og forklare ulike grunnleggende datastrukturer (f.eks. arrayer/tabeller, lenkede lister, køer, stakker, trær og grafer). </li><li>Kandidaten kan forklare konseptet rekursiv tankegang/metode ved problemløsning og programmering. </li><li>Kandidaten kan på overordnet nivå klassifisere og sammenligne enkle algoritmers kompleksitet. </li></ul>Ferdigheter <ul><li>Kandidaten kan anvende grunnleggende objektorientert tankegang til å analysere og løse enklere problemer. </li><li>Kandidaten kan sette opp enkle programmiljø for å utvikle, teste og kjøre objektorienterte programmer. </li><li>Kandidaten kan lage strukturert, oversiktlig og godt dokumentert programkode basert på prinsipper for god kodedesign. </li><li>Kandidaten kan anvende klasser (også fra biblioteker), kontrollstrukturer og samarbeid mellom objekter, samt finne fram i API-dokumentasjon. </li><li>Kandidaten kan benytte et integrert utviklingsmiljø (IDE), debugger, enhetstester og versjonskontroll. </li><li>Kandidaten kan benytte grunnleggende algoritmer for å løse praktiske programmeringsproblemer effektivt. </li><li>Kandidaten har noe erfaring med avanserte datastrukturer, med særlig vekt på trær og grafer. </li></ul>Generell kompetanse <ul><li>Kandidaten kan benytte algoritmisk tenkning ("computational thinking)" til å løse ingeniørfaglige problemer. </li><li>Kandidaten kan benytte kybernetisk systemtenkning til å bryte større ingeniørfaglige problemer ned i mindre delproblemer som kan løses hver for seg og settes sammen til overordnede systemer. </li></ul>

Emnet benytter forelesninger, øvingstimer og praktisk rettet laboratoriearbeid/prosjektarbeid som læringsformer. Det benyttes en konstruktivistisk tilnærming til læring, med stort fokus på problemløsing og praktisk anvendelse av teori.

Bachelor i ingeniørfag, automatisering og intelligente systemer

Web/Lists(guid'8b698a2d-6ad0-4f7d-b3be-219cc1979f02')/Items(16227)/FieldValuesAsText

Objektorientert programmering og algoritmer - AIS1002