0x010088F6312065A70A44B630A6848498EAD80093CFEAFE161DC94D83C7C5C9A5A748B8

Det har vært færre større endringer i år enn de siste årene, og ting har stabilisert seg noe, både mtp. pensum og antall studenter. Studenttallet er fortsatt høyt, men tilbudet med strømming og opptak ser ut til å gjøre at det fungerer bra. Det har f.eks. ikke vært reelt behov for påmeldingssystemet til forelesningene, og auditoriet var aldri overfullt.

Gjennomføringen gikk som forventet, med i all hovedsak positiv tilbakemelding. Eksamen var nok noe utfordrende, men resultatene ble bedre enn forventet. En observasjon som ble gjort er at mange ser ut til å benytte seg av øvingssystemet nettopp på den måten vi har ønsket, nemlig som et treningsverktøy mer enn en test av progresjon. Dette ser vi av at mange får godkjent flere øvinger enn de trenger for å få øvingsopplegget godkjent, og at mange også jobber med «Sandkasse»-versjonen av øvingene etter leveringsfristene, bl.a. som trening frem mot eksamen. Forumet har også vært flittig brukt, om enn av et begrenset antall personer. Her ser vi, som tidligere år, særlig spørsmål om gamle eksamensoppgaver i tiden før eksamen.

Et ønske om å gi en grundig gjennomgang av stoffet i forelesningene kan nok føre til at de mer sentrale punktene ikke skiller seg ut i den grad de kanskje bør. Diskusjoner med noen studenter tyder f.eks. på at relativt sentrale, grunnleggende elementer har gått dem hus forbi, selv om disse har blitt fremstilt relativt tydelig, og de også på egen hånd, etter å ha vært til stede i forelesningen, har gjennomgått både opptak og lysark. Selv om en del stoff allerede har blitt tatt ut (og tilbudt som «bonusmateriale»), kan det nok være hensiktsmessig å gjøre en ytterligere prioritering, for å fremheve de mest sentrale elementene i enda større grad.

NTNU:TIA:REST

Institutt for datateknologi og informatikk

Department of Computer Science

Ingen hjelpemidler tillatt.

Norsk

Mer om vurdering

Ved utsatt eksamen (kontinuasjonseksamen) kan skriftlig eksamen bli endret til muntlig eksamen.

Anbefalte forkunnskaper

Studentene forutsettes å kunne programmere på et grunnleggende nivå, og å ha en god forståelse for rekursjon. Studentene forutsettes også å ha kunnskaper om grunnleggende matematisk notation, funksjoner, monotonitet, logaritmer, polynomer, grensebetraktninger, mengder, relasjoner, ordninger, grafer, trær, permutasjoner og kombinasjoner, induksjonsbevis, rekker og elementær sannsynlighetsregning. Konkret anbefales TDT4100 eller TDT4102 Objektorientert programmering og TMA4140 eller MA0301 Diskret matematikk.

Link til informasjon om emnet

Faglig innhold

Metoder for å analysere effektiviteten av algoritmer, splitt- og hersk-teknikker, rekursive løsningsmetoder. Metoder for ordning, søking i og sortering av datamengder. Datastrukturer for effektiv gjenfinning av data, dynamisk programmering og grådighetsalgoritmer. Datastrukturer for etablering av grafer og nettverk, samt metoder for gjennomløping og leting. Algoritmer for å finne beste vei(er) og koplinger (matchinger), spenntrær og maksimal flyt. Teori for problemkompleksitet. Algoritmene uttrykkes mest mulig språkuavhengig.Studenter uten adgang til emnet kan i stedet ta TDT4121 Innføring i algoritmer, som er ekvivalent som grunnlag for senere emner, og er rettet mot programmer som ikke har datateknologi som en del av sin kjerne.

Kursmateriell

Cormen, Leiserson, Rivest, Stein: Introduction to Algorithms, fjerde utgave. (Det tas forbehold om endringer.)

Læringsutbytte

Kunnskaper: Kandidaten skal ha kunnskap om (1) et bredt spekter av etablerte algoritmer og datastrukturer med nytteverdi på tvers av mange fagområder, (2) klassiske algoritmiske problemer med kjente effektive løsninger og (3) komplekse problemer uten kjente effektive løsninger.Ferdigheter: Kandidaten skal kunne (1) analysere algoritmers effektivitet for å oppnå best mulig løsning på et gitt problem, (2) formulere et problem så det rasjonelt kan løses av en algoritme og (3) bruke kjente designmetoder for å konstruere nye effektive algoritmer.Generell kompetanse: Kandidaten skal være i stand til å (1) bruke kjente algoritmer og tilgjengelige programmoduler på nye problemstillinger og (2) utvikle og realisere nye datatekniske løsninger på komplekse problemstillinger med rot i en praktisk virkelighet.

Læringsformer og aktiviteter

Øvinger

Algoritmer og datastrukturer

Teknologiske fag

Lektorutdanning i realfag for trinn 8 – 13

Ingeniørvitenskap og IKT - masterstudium (5-årig)

Kybernetikk og robotikk - masterstudium (5-årig)

Industriell økonomi og teknologiledelse - masterstudium (5-årig)

Datateknologi - masterstudium (5-årig)

Kommunikasjonsteknologi og digital sikkerhet - masterstudium (5-årig)

Informatikk - bachelorstudium

Fysikk og matematikk - masterstudium (5-årig)

Web/Lists(guid'8b698a2d-6ad0-4f7d-b3be-219cc1979f02')/Items(26486)/FieldValuesAsText

I mars 2022 kommer læreboken Introduction to Algorithms av Cormen mfl. ut i ny utgave, og denne vil bli brukt som pensumbok fra høsten 2022 av. Det er enkelte endringer i bokens innhold, bl.a. med nytt stoff som med fordel kan innføres. Samtidig deles emnet i to (TDT4120 og TDT4121), som er en god anledning til å justere læringsmål. Dette vil gjøres koordinert med TDT4125 Algoritmekonstruksjon, som potensielt også kan bruke denne læreboken fremover. Det vil dermed også jobbes med å se på en mulig fordeling av stoff mellom TDT4120 og TDT4125.

Tiltak

Oppdatering av pensum

Informer tydelig om hvilke undervisningstilbud som finnes i emnet. Informer spesielt tydelig om tilbud som studassveiledning, øvingsforelesninger og forum. Dette bør gjøres i forelesninger, på Blackboard og på nettsider, og bør gjøres flere ganger.

Informer om tilbud

Skaff tilbakemelding fra studentene om hvorvidt det fungerer å ha tre timer etter hverandre.

Innhent tilbakemelding om forelesningslengde

Se full rapport under siste punkt, nedenfor.

Høsten 2022 var preget av tre markerte endringer: <ol><li>Oppdeling av TDT4120 i TDT4120 og TDT4121,</li><li>Overgang til ny utgave av læreboka i TDT4120 og</li><li>Utvidelse fra 2 til 3 timer forelesning.</li></ol> Det første punktet medførte (for TDT4120) primært en reduksjon i antall studenter. Antall deltakere i Blackboard høsten 2021 var 1031, og høsten 2022 var antallet 881. Denne reduksjonen er mindre enn det som opprinnelig ble estimert da denne oppdelingen i sin tid ble foreslått (se vedlegg). Det skyldes delvis at flere studieprogram enn opprinnelig foreslått endte med å få adgang til TDT4120, og delvis at antall studenter i emnet gikk noe ned alt før oppdelingen ble innført. I 2020 var antallet oppe i omtrent 1200, som var i overkant mange – og nedgangen fra dette er jo betydelig.  Det nåværende antallet studenter har fungert godt. Ordinære forelesninger gis både i auditorium, direktestrømmet og i opptak. Vi brukte i starten samme system for forelesningspåmelding som ble utviklet av fagstaben for å håndtere redusert kapasitet pga. smittevern, men det viste seg at med det reduserte studentantallet, var det nok plass i auditoriet til dem som ønsket å møte opp fysisk. Kapasiteten har også vært tilstrekkelig for å få gjennomført øvingsveiledning, både digitalt og ved fysisk oppmøte. Det andre punktet involverte en grundig gjennomgang øvinger, forelesninger og annet læringsmateriell (som nettsider og pensumhefte). Det ble også gjort noen mindre endringer i temaer som dekkes. F.eks. er stabil matching tatt inn i pensum, siden dette nå er omtalt i læreboka. Selv om dette nok ikke var en veldig merkbar endring for studentene, medførte det en god del arbeid og kvalitetskontroll for fagstaben. Det tredje punktet har nok vært vellykket i den forstand at vi fikk dekket stoffet tilstrekkelig grundig, uten å måtte lage ekstravideoer e.l. Tre timer på rad kan nok likevel være slitsomt, både for studentene og for foreleser, så det er noe det er naturlig å revurdere jevnlig. Det kunne også ha vært dekket av studentevalueringen, noe som ikke ble gjort i år – men det er tydelig av svarene (se vedlegg) at studentene synes forelesningene er nyttige. Eksamensresultatene har ikke vært utpreget gode. Blant sensorene har det vært kommentert at lignende trender har vært sett andre steder, og det har vært spekulert rundt om skriftlig eksamen under oppsyn kan være uvant for kandidatene. Det er ellers ikke noe opplagt ved gjennomføringen av emnet eller ved eksamenssettet som skulle tilsi at resultatene burde bli dårligere enn tidligere. Det ble nevnt at det nok var en del arbeid med en eksamen med 20 oppgaver. Eksamensformen varierer fra år til år, men f.eks. eksamen høsten 2018 er relativt sammenlignbar i form, og resultatene den gang ser ut til å være noe bedre; samtidig ble noen av karaktergrensene den gang justert mer enn det som ble gjort høsten 2022, så det er ikke opplagt at det er noen signifikant forskjell. Studentevalueringen av emnet, og generell tilbakemelding, viser at studentene jevnt over er fornøyde, til dels svært fornøyde, med emnet. Dette stemmer godt med ulike former for tilbakemelding over tid. Svarprosenten var relativt lav, men svarene er likevel nyttig tilbakemelding, om ikke nødvendigvis som en representativ måling. Noen ting er verdt å merke seg i svarene.  Først, om hvilke tilbud som var nyttige: <ul><li>Opptak av forelesninger fremstår som spesielt nyttig, direktestrømming og fysisk oppmøte på en andreplass. Påmelding til fysisk oppmøte har vært lite nyttig denne gang.</li><li>Diskusjons- og refleksjonsoppgaver i forelesningene fremstår som nyttige, og vil trolig bli videreført.</li><li>Teoriøvinger fremstår som klart nyttigere enn programmeringsøvingene.</li><li>Det er en god del som ser ut til å ikke ha kjent til øvingsforelesningene eller de tilhørende lysarkene. Det er enda flere som oppgir at øvingsveiledning med studass og emnets forum var ukjente tilbud.</li></ul> En del av filosofien bak undervisningstilbudet er at vi gjerne vil gi et noe variert tilbud, siden folk har ulike preferanser og motiveres av ulike aktiviteter. Derfor er det ikke nødvendigvis noe problem om et tilbud oppleves som unyttig av flere, så lenge det er noen som opplever det som svært nyttig, og så lenge det ikke krever store ressurser (som da gjerne må tas fra andre aktiviteter, der de kunne ha gjort mer nytte). Teorioppgavene i øvingene oppleves trolig som nyttigst fordi de oppleves som mer direkte eksamensrelevante, og dette er ikke noe nytt. Vi ønsker likevel å gi et tilbud om å øve seg på å implementere algoritmene, men som en del av de siste årenes justeringer av øvingsopplegget er det nå slik at man i større grad kan velge hvor mye man legger vekt på programmeringen. Det er altså i større grad et tilbud enn en aktivitet man er pålagt å gjennomføre, selv om man ikke synes den er nyttig. Det samme gjelder f.eks. poengtavlen, som for de fleste ikke fremstår som nyttig, men for noen fremstår som svært nyttig – og som det uansett er helt frivillig å delta i. Dette er også noe vi gjennom årene har fått svært positiv tilbakemelding om fra dem som motiveres av konkurranseaspektet. Dette er også et tilbud som i praksis ikke krever noen ekstra ressurser, nå som den er utviklet. At flere ikke kjente til tilbud om hjelp til øvinger fra studass, i øvingsforelesninger eller via diskusjonsforumet er uheldig. Å informere om (og «reklamere for») disse tilbudene er noe vi bør prioritere videre fremover. Så, de generelle spørsmålene om emnet. Studentene er i hovedsak positive. De motiveres av emnet, og har inntrykk av at underviserne har gjort en innsats med undervisningen, og å klargjøre hva som forventes. Emnet oppleves som viktig, og har bidratt til økt evne til problemløsning. Enkelte punkter scoret lavt, noe som ikke var overraskende. F.eks. oppleves det i liten grad som studentene får tilbakemelding på arbeidet sitt, og det oppleves ikke som om emnet har hjulpet til å utvikle evnen til å jobbe i gruppe eller å kommunisere skriftlig. Ingen av disse tingene er egentlig noen naturlig del av emnet.

Metoder for å analysere effektiviteten av algoritmer, splitt- og hersk-teknikker, rekursive løsningsmetoder. Metoder for ordning, søking i og sortering av datamengder. Datastrukturer for effektiv gjenfinning av data, dynamisk programmering og grådighetsalgoritmer. Datastrukturer for etablering av grafer og nettverk, samt metoder for gjennomløping og leting. Algoritmer for å finne beste vei(er) og koplinger (matchinger), spenntrær og maksimal flyt. Teori for problemkompleksitet. Algoritmene uttrykkes mest mulig språkuavhengig.

Web/Lists(guid'8b698a2d-6ad0-4f7d-b3be-219cc1979f02')/Items(20990)/FieldValuesAsText

Høsten 2020 ble emnet gjennomført utelukkende digitalt, pga. smittevernstiltak. Det ble tidlig klart at det trolig ville være mulig å gjennomføre undervisningen i hvert fall delvis med fysisk oppmøte høsten 2021, men at det var usikkert hva kapasiteten ville være, igjen pga. uforutsigbarhet mtp. smittevernstiltak. Pga. dette ble det utviklet et eget påmeldingssystem for forelesningene, der de tilgjengelige plassene ble fordelt rettferdig blant dem som var påmeldt, basert på hvor mange plasser de hadde fått tildelt tidligere. Dette så ut til å fungere godt, og behovet ble også mindre i løpet av semesteret, ettersom antall påmeldte gikk noe ned, og flere fulgte undervisningen digitalt, enten direkte eller i opptak. I tråd med planene fra 2019, har vi hatt øvingsveiledning både med fysisk oppmøte og digitalt, med separate digitale køer for de to aktivitetene. Dette er noe vi trolig kommer til å fortsette med, for å kunne imøtekomme ulike behov.

Gjennomføringen har fungert svært godt, tross smittevernstiltak, med tilbud om fysisk og digital undervisning både for forelesninger og øvingsveiledning, med digital øvingsinnlevering som tidligere.  I forelesningene ble noe av materialet gjennomgått utelukkende digitalt, heller enn å f.eks. kutte ned på forelesningene eller å overføre stoff til neste uke, e.l. Det var noe tilbakemelding fra studenter som ikke ønsket en slik ordning, noe som også ble diskutert med referansegruppen. En spørreundersøkelse der ulike alternativer ble luftet viste at det store flertallet ønsket å fortsette med ordningen, men kanskje i noe begrenset omfang. Dette ble også gjort. Det vil bli gjort noen justeringer av innholdet i emnet fra høsten 2022 av. Det har også blitt diskutert om man burde se på timeplanleggingen, og f.eks. sette av en tredje forelesningstime som ikke nødvendigvis blir brukt til fulle, for å komme igjennom stoffet innen for de rammene som timeplanen setter. Dette vil bli nærmere vurdert. Ut over dette ser gjennomføringen ut til å ha fungert som normalt. Eksamensresultatene er også gode, med uvanlig lav strykprosent. Dette kan nok i stor grad skyldes eksamensformen, der det fortsatt har vært noe eksperimentering med å tilpasse arbeidsmengde og oppgavetyper, samtidig som man unngår oppgaver som i for stor grad kan basere seg på ren avskrift uten at det kan kontrolleres vha. plagiatsjekk. Selv om dette har fått positiv tilbakemelding fra flere av studentene, har sensorene kommet med noen innspill som vil bli fulgt opp. Hovedsakelig: 1. Flere av oppgavene har vært for enkle, gitt at det er hjemmeeksamen med alle hjelpemidler. Dette gjelder f.eks. oppgaver som ber om å gjengi definisjoner med egne ord. Det ser ikke ut til at det har vært stor grad av fusk her, men at det har vært relativt lett å finne angjeldende definisjoner, og parafrasere disse. 2. Forrige eksamen hadde større innslag av diskusjon og refleksjon. Ved ev. fremtidig hjemmeeksamen bør man igjen ha større vekt på dette. 3. Eksamen hadde få oppgaver. Det vil være mulig å ha flere oppgaver uten at studentene får for liten tid. Da vil hver enkelt oppgave få mindre vekt, som gir mindre tilfeldig variasjon, og det vil være mindre tid til å slå opp definisjoner.

Pga. en stor vekst i antall studenter i emnet, har det i flere år vært planlagt en oppdeling. I løpet av høsten 2021 ble dette endelig gjennomført, og fra høsten 2022 vil undervisningen som tidligere falt under emnet være fordelt på to emner, TDT4120 Algoritmer og datastrukturer (algdat) og TDT4121 Innføring i algoritmer (alginf). Dette vil trolig bedre kapasiteten på flere områder, og gjøre det mulig med en noe mer tilpasset tilnærming til stoffet i de to emnene.

Cormen, Leiserson, Rivest, Stein: Introduction to Algorithms, tredje utgave. (Det tas forbehold om endringer.)

Forelesninger og individuelle øvinger.  

Kunnskaper  kandidaten skal ha kunnskap om: - Et bredt spekter av etablerte algoritmer og datastrukturer med nytteverdi på tvers av mange fagområder. - Klassiske algoritmiske problemer med kjente effektive løsninger. - Komplekse problemer uten kjente effektive løsninger. Ferdigheter  kandidaten skal kunne: - Analysere algoritmers effektivitet for å oppnå best mulig løsning på et gitt problem. - Formulere et problem så det rasjonelt kan løses av en algoritme. - Bruke kjente designmetoder for å konstruere nye effektive algoritmer. Generell kompetanse  kandidaten skal være i stand til: - Å bruke kjente algoritmer og tilgjengelige programmoduler på nye problemstillinger. - Utvikle og realisere nye datatekniske løsninger på komplekse problemstillinger med rot i en praktisk virkelighet. 

Lektorutdanning i realfag - masterstudium (5-årig)

Web/Lists(guid'8b698a2d-6ad0-4f7d-b3be-219cc1979f02')/Items(15451)/FieldValuesAsText

Høsten 2020 har, som i de fleste emner, vært ganske utfordrende og annerledes. Det har blitt lagt ned en stor innsats for å gi god undervisning tross de restriksjonene som koronapandemien har medført, men det har neppe vært til å unngå at den har hatt negativ innvirkning på læring og læringsmiljø. Det er viktig at vi baserer oss på det vi har lært av dette når vi planlegger for at vi kan måtte ha lignende tiltak også høsten 2021, men det er også viktig at vi viderefører endringer som kan være nyttige selv under vanlige omstendigheter. For eksempel har digital øvingsveiledning gjort det lettere for mange å få den hjelpen de trenger, uten å måtte stå i kø i trengsel i små lokaler på Gløshaugen; det er noe vi kan beholde, selv om vi også gjeninnfører ordinær øvingsveiledning. Hovedinntrykket er likevel at gjennomføringen har vært vellykket, og at det ikke har vært et vesentlig kvalitetstap fra tidligere år. Vi har mottatt noe (hovedsaklig konstruktiv) kritikk, men også et stort antall e-poster o.l. som utelukkende har vært positive til undervisningsopplegget. Når det gjelder mer spesifikke punkter, er disse gjengitt under ulike kategorier nedenfor. Et problem har vært oppstarts- og eksamensdato, noe vi også hadde problemer med i 2019. På grunn av svært tidlig eksamen, måtte vi avlyse én øving (gjøre den helt frivillig), og flytte leveringsfristen for en annen. Det virker som om det er vanskelig å påvirke planleggingen av eksamensdatoer, så om dette skjer gjentatte ganger, må vi kanskje finne andre løsninger – f.eks. kutte ned på innholdet i emnet, noe som naturligvis ikke er ønskelig. <h1>Plan fra 2019</h1> I emnerapporten for høsten 2019 ble det lagt flere planer, og disse har blitt gjennomført. Mer spesifikt så har vi skiftet tilbake til Python som programmeringsspråk, og gjennomført et større prosjekt fra og med våren 2020 med en gjennomgripende revisjon av øvingsopplegget, med mindre fokus på testing og mer fokus på læring og formativ evaluering. Vi har (1) slått sammen teori- og praksis-øvinger og gitt ubegrenset antall forsøk på disse, (2) betraktelig redusert krav for å få øvingergodkjent, (3) laget nye øvinger mer eller mindre fra scratch, med grundig kvalitetskontroll, og med oppgaver av varierende vanskegrad. Vi innførte også obligatoriske refleksjonsoppgaver. Disse ble siden endret til å være ordinære (ikke individuelt obligatoriske) oppgaver (se diskusjon under undervisningsformer). <h1>Plan for 2021</h1> Se andre kategorier for noe diskusjon rundt grunnlag for planer. Først og fremst vil vi ta høyde for at det kan bli vanskelig å holde ordinære forelesninger også høsten 2021. Enten vi har forelesninger med oppmøte eller ikke, vil vi undersøke mulighetene for mer interaktivitet, noe bl.a. referansegruppen har gitt uttrykk for å savne. Vi noterer oss også at referansegruppen for 2020 har ønsket seg tettere oppfølging. Ut over dette vil det også kunne være aktuelt med f.eks. spørreudnersøkelser, for å få et representativt inntrykk av studentenes opplevelse av emnet. Dersom det blir mulig, vil vi gjeninnføre undervisning med oppmøte, både i forelesninger og under øvingsveiledning, men vi vil beholde det som har fungert bra av digitale løsninger, f.eks. køsystemet vi innførte for videochat og digital veiledning, noe vi har fått mange positive meldinger om (og forespørsler om fra andre emner). Antall studenter i emnet er høyere enn det som er ønskelig, siden vi selv uten oppmøterestriksjoner ikke har anledning til å tilby plasser til alle i forelesningene. Det har vært diskusjoner rundt omlegging og oppdeling av emnet i flere år, og dette har fortsatt ikke kommet på plass – men sent i 2020 fikk vi ansatt en ny førsteamanuensis innen algoritmer, som også etterhvert vil kunne bidra på undervisningssiden. En mulig plan er å skille emnet i to emner med litt ulik profil, f.eks. å skille ut et serviceemne for andre institutter/fakulteter. Dette vil ikke skje i 2021, men vi har nå anledning til å konkretisere planleggingen noe, ut over tidligere konseptuelle diskusjoner rundt dette.

Her er situasjonen tilsvarende som i fjor: Læringsmål og læringsutbyttebeskrivelser i emnet er modnet og utviklet over tid, i tråd med internasjonale konvensjoner, og er således rimelig stabile. Det kan være aktuelt med noen justeringer, men i år har de vært tilsvarende som tidligere. Og som før, har de vært kommunisert til studentene i detaljert punktform med tilhørende pensumreferanser for hver forelesning i et eget pensumhefte. Det har også vært mindre aktuelt å endre disse i år enn tidligere, siden vi har gjenbrukt opptak av forelesninger fra tidligere år, noe som legger klare føringer.

<h1>Forelesninger</h1> I 2019 videreførte vi praksisen med å strømme forelesninger live, og å legge ut opptak etterpå, primært fordi antallet studenter har økt såpass at vi ikke lenger har kapasitet til å tilby live forelesninger med oppmøte til alle sammen. Auditoriet var da ikke overfylt, noe som tyder på at flere foretrakk den digitale løsningen. Jeg ble også oppsøkt i pausen av studenter som satt andre steder og så live på video, og som hadde spørsmål – noe som igjen tyder på at det ikke kun var opptakene som ble brukt. Da restriksjoner rundt oppmøte ble innført, dannet disse erfaringene grunnlaget for planene; siden flertallet av studentene hadde benyttet seg av forelesningsvideo, heller enn å møte opp fysisk, var konklusjonen vår at det ville være akseptabelt å tilby disse samme videoene til alle, høsten 2020. Dessverre var det svakheter med et lite fåtall av forelesningene, der f.eks. lysarkene ikke hadde blitt med i strømmingen (av tekniske årsaker, knyttett til infrastruktur vi ikke hadde kontroll med). Jeg spilte derfor inn nye videoer som erstatning/supplement, der jeg snakket igjennom lysarkene. Flere uttrykte at de satte vel så stor pris på disse videoene; dersom det ikke blir mulig med fysisk oppmøte, kan noe lignende kanskje også bli aktuelt høsten 2021, men forhåpentligvis med muligheter for interaksjon. Et aksjonspunkt her vil være å klarlegge kapasitet for Zoom-møter – om det f.eks. i det hele tatt er mulig å la alle 1300 studentene delta i ett og samme Zoom-møte, eller om grensen på 1000 deltakere gjelder. Interaksjon kan ev. også gjøres med mentimeter, dersom strømmingen gjøres på andre vis (f.eks. via Multimediesenterets infrastruktur). Det gjelder også om vi har fysisk oppmøte. <h1>Øvinger</h1> Øvingene har fått et stort løft kvalitetsmessig, og har også blitt lagt om en god del i formen, som diskutert over. Jevnt over er vår erfaring at dette har fungert godt. Vi ser at mange studenter har jobbet med øvingene, og gjort flere oppgaver enn det de trenger for å få opplegget godkjent. Vi har også satt opp egen infrastruktur for digital veiledning, med et enkelt køsystem der man kan be om hjelp om man står fast i en øving, med tilbud mesteparten av dagen, alle ukedager. Dette har blitt påpekt gjentatte ganger av mange studenter som et eksempel til etterfølgelse – og et opplegg som har fungert bedre enn i mange andre emner denne høsten. En endring som nok var fremmed for mange var innføringen av refleksjonsoppgaver. Disse var til å begynne med obligatoriske, og øvingsstaben sto for kontroll av at man hadde besvart dem. Det oppsto her en sak der vi møtte protester fra en student som mente dette var ulovlig innsamling av personinformasjon uten samtykke. Personvernombud og jurist bekreftet at dette ikke var tilfelle, og at vi har hjemmel til å samle inn slik informasjon som et ledd i undervisningen, men saken illustrerer at enkelte ikke følte seg komfortable med ordningen. Vi valgte å gjøre en justering, der oppgavene ikke lenger var obligatoriske, men telte som ordinære oppgaver. Dermed kunne man velge å la være å gjøre dem, og heller gjøre en ekstra teori- eller praksisoppgave. Siden kravet til antallet oppgaver man måtte gjøre (og antall øvinger man måtte få godkjent) var ganske lavt, medfører dette en stor grad av reell frivillighet, men likevel en insentiv til å jobbe med refleksjonen, som var en av våre pedagogiske målsettinger.

Her har vi måttet gjøre endringer pga. koronapandemien. Både sommer- og høsteksamen var hjemmeeksamen med bestått/ikke bestått. For å begrense nytten av tilgjengelige hjelpemidler, og for å begrense muligheter for direkte avskrift, har eksamen hatt større preg av å kreve lengre prosasvar enn vanlig. Vi har også hatt færre oppgaver. Det viste seg at konten ble i overkant vanskelig pga. disse endringene, og vi justerte noe i retning av en mer tradisjonell eksamen til høsten. Eksamen har også blitt lagt opp i større grad for å skille mellom kandidater som skal bestå og kandidater som skal stryke, heller enn mellom f.eks. A- og B-kandidater. Dette har fungert akseptabelt, og vi mener vi i tilstrekkelig grad har testet oppnåelse av læringmål, men situasjonen er helt klart ikke ideell. Ved første anledning vil vi naturligvis gå tilbake til eksamen under oppsyn, med bokstavkarakterer.

Ingen trykte eller håndskrevne hjelpemidler tillatt. Bestemt, enkel kalkulator tillatt.

Kunnskaper  kandidaten skal ha kunnskap om:
- Et bredt spekter av etablerte algoritmer og datastrukturer med nytteverdi på tvers av mange fagområder.
- Klassiske algoritmiske problemer med kjente effektive løsninger.
- Komplekse problemer uten kjente effektive løsninger.

Ferdigheter  kandidaten skal kunne:
- Analysere algoritmers effektivitet for å oppnå best mulig løsning på et gitt problem.
- Formulere et problem så det rasjonelt kan løses av en algoritme.
- Bruke kjente designmetoder for å konstruere nye effektive algoritmer.

Generell kompetanse  kandidaten skal være i stand til:
- Å bruke kjente algoritmer og tilgjengelige programmoduler på nye problemstillinger.
- Utvikle og realisere nye datatekniske løsninger på komplekse problemstillinger med rot i en praktisk virkelighet.

Web/Lists(guid'8b698a2d-6ad0-4f7d-b3be-219cc1979f02')/Items(9766)/FieldValuesAsText

Jevnt over ble emnet gjennomført som tidligere år, med lignende resultater, og var i all hovedsak vellykket. Dette gjenspeiles både i tilbakemelding fra studentene og i referansegrupperapporten.Høsten 2019 var det andre året vi i TDT4120 brukte Julia som programmeringsspråk. Vi fikk etter hvert mye tilbakemelding (bl.a. via spørreundersøkelser) om at dette skapte mer ekstrabelastning enn vi hadde håpet, og at det kom i veien for læring som var mer direkte knyttet til ønsket læringsutbytte i emnet. Både referansegruppen og spørreundersøkelser viser også at øvingsopplegget tar i overkant mye tid og krefter. Her har vi også diskutert bruken av programmeringsspråk og i hvilken grad øvingene skal involvere obligatorisk arbeid.Planen for høsten 2019 blir:<ul><li>Skift tilbake til Python som programmeringsspråk</li><li>Foreta en gjennomgripende revisjon av øvingsopplegget, med mindre fokus på testing og mer fokus på læring og formativ evaluering</li></ul>Konkrete forskjeller vil være (1) sammenslåing av teori- og praksis-øvinger, så man får et ubegrenset antall forsøk, også på multiple-choice-oppgaver og (2) betraktelig reduserte krav for å få øvinger godkjent. For å tydeliggjøre at øvingene kan være en god ressurs for læring, vil øvingene likevel være omfangsrike, og inneholde mange typer øvinger i et bredt spekter av vanskegrad – det blir bare i større grad frivillig hvor mye man vil jobbe med dem, siden grensen for godkjenning settes lavt, og kun vil kreve å løse de enkleste oppgavene.Disse planene er også i tråd med innspill fra referansegruppen.For å ytterlig understøtte denne vridningen i fokus vil vi innføre obligatoriske refleksjonsoppgaver, der studentene reflekterer over egen læring ifm. hver enkelt øving.

Læringsmål og læringsutbyttebeskrivelser i emnet er modne og utviklet over tid, i tråd med internasjonale konvensjoner, og er således rimelig stabile. Det kan være aktuelt med noen justeringer, men i år har de vært tilsvarende som tidligere. Og som før, har de vært kommunisert til studentene i detaljert punktform med tilhørende pensumreferanser for hver forelesning i et eget pensumhefte.

Undervisningsformene har vært ordinære forelesninger, øvingsforelesninger, online øvinger og studassveiledninger, som tidligere år. Jevnt over har det vært vellykket, men som beskrevet over, er det aspekter ved øvingsopplegget som trenger revisjon. Ikke bare er det snakk om endringer pga. programmeringsspråk (der Julia er et nytt innslag, som vi nå går tilbake på), men også en mer inngripende revidering av hele opplegget, for å få det mer i tråd med overordede intensjoner om hva studentene skal lære, og hvordan vi vil hjelpe dem med det, og for å motvirke en tendens over tid til økning i omfang og vanskegrad.

Eksamen har vært i samme form som tidligere år, og har fungert etter intensjonene. Som tidligere år er eksamen basert på de punktvise læringsmålene i pensumheftet.

Kommunikasjonsteknologi - masterstudium (5-årig)

Web/Lists(guid'8b698a2d-6ad0-4f7d-b3be-219cc1979f02')/Items(3037)/FieldValuesAsText

Algoritmer og datastrukturer - TDT4120