Kursplan våren 2019
Kursplan våren 2019
Benämning
Datavetenskap: Examensarbete
Engelsk benämning
Computer Science: Degree Thesis
Kurskod
DA230A
Omfattning
15 hp
Betygsskala
UG / Underkänd (U) eller Godkänd (G)
Undervisningsspråk
Svenska, inslag av engelska kan förekomma.
Beslutande instans
Fakulteten för teknik och samhälle
Fastställandedatum
2016-12-06
Gäller från
2017-01-16
Behörighetskrav
Totalt 120 hp avklarade kurser samt kurs i datavetenskap 31-60 hp.
Utbildningsnivå
Grundnivå
Huvudområden
Data- och informationsvetenskap
Datavetenskap
Fördjupningsnivå
G2E
Fördjupningsnivå i förhållande till examensfordringarna
Kursen är på 61-90 högskolepoängsnivå i Datavetenskap. Ges även som fristående kurs.
Syfte
Kursen syftar till att studenten använder inhämtade kunskaper för att självständigt utföra ett vetenskapligt arbete av professionell karaktär i datavetenskap.
Innehåll
Kursen består av ett examensarbete i datavetenskap och innefattar litteraturstudier och rapportskrivning. I en del fall kan implementation av programvara eller statistisk utredning förekomma. Arbetet kan vara av utredande eller konstruktiv karaktär.
Lärandemål
Kunskap och förståelse
Efter avslutad kurs ska studenten:
- visa kunskap och förståelse i datavetenskap, inbegripet kunskap om områdets vetenskapliga grund, kunskap om tillämpliga metoder inom området, fördjupning inom någon del av området samt orientering om aktuella forskningsfrågor
Färdighet och förmåga
Efter avslutad kurs ska studenten:
- visa förmåga att söka, samla, värdera och kritiskt tolka relevant information i en problemställning samt att kritiskt diskutera företeelser, frågeställningar och situationer
- visa förmåga att självständigt identifiera, formulera och lösa problem samt att genomföra uppgifter inom givna tidsramar
- visa förmåga att muntligt och skriftligt redogöra för och diskutera information, problem och lösningar i dialog med andra
- visa sådan färdighet som fordras för att självständigt arbeta inom datavetenskap
Värderingsförmåga och förhållningssätt
Efter avslutad kurs ska studenten:
- visa förmåga att inom datavetenskap göra bedömningar med hänsyn till relevanta vetenskapliga, samhälleliga och etiska aspekter
- visa insikt om kunskapens roll i samhället och om människors ansvar för hur den används
- visa förmåga att identifiera sitt behov av ytterligare kunskap och att utveckla sin kompetens
Arbetsformer
Självständigt arbete ca 390 timmar, samt handledningstid ca 10 timmar.
Omfattningen av handledningen är beroende av arbetets inriktning.
Bedömningsformer
Examinationen sker genom kvalitativ bedömning av uppsatsen, muntlig presentation vid två seminarier, ett ca halvvägs in i arbetet och ett slutseminarium, samt opposition vid dessa två seminarier.
För godkänt examensarbete krävs att följande moment är fullgjorda:
- godkänd skriftlig rapport
- godkända seminarier
Faktorer som tas i beaktning vid betygssättning är förmåga att:
- resonera självständigt och kreativt
- självständigt lösa problem
- tillgodogöra sig och använda litteratur och annat material
- uttrycka sig skriftligt i en teknisk-vetenskaplig rapport
- utföra en muntlig presentation
- opponera på ett vetenskapligt korrekt sätt
När ovanstående kriterier uppfylls på ett tillfredsställande sätt ges betyget godkänd.
Kurslitteratur och övriga läromedel
- Polya, G.: How To Solve It. Princeton University Press, 2004
- Föllesdal, Wallöe, Elster.: Argumentationsteori, Språk och vetenskapsfilosofi. Thales, 2001
- Strunk, W.: The Elements of Style. Dover Publications, 2006
- Björklund, M.: Seminarieboken. Studentlitteratur, 2003
- Svenska språkrådet: Skrivregler. Liber, 2008
Kursvärdering
Alla studenter ges vid slutet av kursen möjlighet att kommentera kursen skriftligt. En sammanställning av resultatet med bemötande av kursansvarig diskuteras med studenter/kursrepresentanter under ett kursutvärderingsmöte/programråd. Sammanställningen finns tillgänglig på områdets datornät.