Studieplan - Master i anvend datateknologi og ingeniørvitskap - datavitskapeleg studieretning

Den digitale transformasjonen som pågår innen samfunn- og næringsliv betyr at anvendt datateknologi inngår som et stadig viktigere element i utviklingen og realisering av systemløsninger og tjenester innen alle ingeniørdisipliner. Eksempler på dette finnes innen utvikling av smarte systemer, bruken av skybaserte tjenester, tingenes internett, robotikk og industri 4.0. I tillegg bygger mange anvendelser av datateknologi på en kombinasjon med matematisk modellering, simulering og beregninger.

Studieprogrammet i anvendt datateknologi og ingeniørvitenskap skal utdanne kandidater som i utvikling av fremtidens produkter, tjenester og systemløsninger kan kombinere ingeniør- og naturvitenskapelige fagområder med avansert og innovativ bruk av informasjons- og kommunikasjonsteknologi (IKT/ICT).

Studiet består av to studieretninger. Den ingeniørvitenskapelige studieretningen vektlegger teknisk utvikling for cyber-fysiske systemer og gir tilleggstittelen sivilingeniør (siv.ing). Den datavitenskapelige studieretningen har fokus på bruken av data for utviklingen av intelligente systemer.

Opptakskrav

Ingeniørvitenskapelig studieretning: Bachelorgrad i ingeniørfag, eller tilsvarende utdanning som fyller krava i forskrift om rammeplan for ingeniørutdanning. Krav til innhold i graden:

• Minst 25 studiepoeng i matematikk
• Minst 10 studiepoeng i programmering
• Minst 7,5 studiepoeng i fysikk

Snittkarakter i opptaksgrunnlaget på minimum C. Mer om utregning av karaktersnitt: https://www.hvl.no/studier/opptak/masterutdanningar/

Fullført ingeniørvitenskapelig studieretning gir deg rett å bruke sidetittelen sivilingeniør.

Datavitenskapelig studieretning: Bachelorgrad innen matematiske fag, naturvitenskaplige fag, teknologiske fag eller IT-fag. Krav til innhold i graden:

• Minst 25 studiepoeng i matematikk
• Minst 5 studiepoeng i statistikk
• Minst 10 studiepoeng i programmering

Snittkarakter i opptaksgrunnlaget på minimum C. Mer om utregning av karaktersnitt: https://www.hvl.no/studier/opptak/masterutdanningar/

Læringsutbytte

En kandidat skal etter fullført studie ha følgende totale læringsutbytte definert i kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse

Kunnskaper

Kandidaten…

• har avansert kunnskap innenfor datateknologi og spesialisert innsikt i anvendelsen på et eller flere ingeniørvitenskapelige fagområder.
• har inngående kunnskap om vitenskapelige teori og metoder innen anvendt datateknologi, herunder programvareutvikling, matematisk modellering og beregninger
• har avansert kunnskap om anvendelsen av datateknologi på nye områder innenfor ingeniør- og naturvitenskap
• kan anvende datateknologisk kunnskap på nye områder innenfor ingeniør- og naturvitenskap
• har bred kunnskap om problemanalyse innen bruken av datateknologi på ingeniørvitenskapelige fagområder med utgangspunkt i fagområdets historie, tradisjoner, egenart og plass i samfunnet

Ferdigheter

Kandidaten…

• kan analysere eksisterende teorier, metoder og fortolkninger innenfor anvendelsen av datateknologi på ingeniørvitenskapelige problemstillinger og arbeide selvstendig med praktisk og teoretisk problemløsning
• kan bruke relevante metoder og teknologi-plattformer innen anvendt datateknologi i kombinasjon med ingeniørvitenskap for forskning og utviklingsarbeid på en selvstendig måte
• kan analysere og forholde seg kritisk til ulike informasjonskilder innen anvendt datateknologi og ingeniørvitenskap og anvende disse til å strukturere og formulere faglige resonnementer
• kan gjennomføre et selvstendig, avgrenset forsknings- eller utviklingsprosjekt innen anvendt datateknologi og ingeniørvitenskap under veiledning og henhold til forskningsetiske normer

Generell kompetanse

Kandidaten…

• kan analysere relevante fag-, yrkes- og forskningsetiske problemstillinger relatert til anvendelsen av datateknologi innen ingeniørvitenskap
• kan anvende sine kunnskaper og ferdigheter på nye områder for å gjennomføre avanserte arbeidsoppgaver og prosjekter som kombinerer anvendt datateknologi og ingeniørvitenskap
• kan formidle omfattende selvstendig arbeid og behersker uttrykksformer innen datateknologi og ingeniørvitenskap
• kan kommunisere om faglige problemstillinger, analyser og konklusjoner innenfor anvendt datateknologi og ingeniørvitenskap, både med spesialister og til allmennheten
• kan bidra til nytenking og i innovasjonsprosesser knyttet til digital transformasjon og bærekraft

Innhald

Studiet består av 40 studiepoeng obligatoriske emner som dekker de sentrale ferdigheter innen anvendt datateknologi i tillegg til kunnskap om digital transformasjon, innovasjon og bærekraft samt forskningsmetoder i koplingen mellom datateknologi og ingeniørvitenskap.

I første semester introduseres matematisk modellering og simulering som sentralt tema sammen med programmering og utvikling av innebygde systemer (ingeniørvitenskapelig studieretning) og data-drevet utvikling (datavitenskapelig studieretning). I tillegg velger studenten et 10 studiepoengs valgemne i et tema som typisk vil utgjøre en spesialisering rettet mot masteroppgaven.

I andre semester introduseres digital transformasjon i et innovasjons- og bærekraft perspektiv og studenten får kunnskap og ferdigheter innen skybasert software utvikling. I andre semester legges grunnlaget for masteroppgaven ved å utvikle et prosjektforslag og ved at det gjøres innledende studier av state-of-the-art innen tema for masteroppgaven. I tillegg et nytt valgemne som er rettet mot masteroppgaven. I valgemnet praksis i arbeidslivet kan studenten bidra i utviklingsoppgaver hos en bedrift.

Studentene velger mellom 30 og 60 studiepoeng masteroppgaver. I masterprogrammet er det valgemner innen en lang rekke tema, som ingeniørvitenskapelige valgemner innen robotikk, elkraft, bygg, kjemi, samt maskin- og marin. For ingeniørvitenskapelig studieretning er det krav om minimum 20 studiepoeng ingeniørvitenskapelig valgemner. Denne studieretningen gir tilleggstittelen sivilingeniør. Det er mulighet for å velge praksis i arbeidslivet som en del av de ingeniørvitenskapelige valgemnene.

Praksis

Det er ingen obligatorisk praksis.

I studiet er det mulighet for å gjøre en avtale med bedrift om å bidra i utviklingsoppgaver og da ta valgemnet praksis i bedrift.

Arbeidsformer

Læringsaktivitetene i masterprogrammet vil spenne fra selvstendig forberedelse, forelesinger, teoretiske øvinger (regneøvinger, innleveringer), praktiske øvinger (på digital infrastruktur), laboratorieøvinger (på fysisk infrastruktur), veiledning, gruppearbeid, presentasjoner, demonstrasjoner, frivillige ekskursjoner, prosjekt- og semesteroppgaver, og selvstudium.

Emnene i studieprogrammet vil også benytte obligatoriske læringsaktiviteter som regneøvinger, praktiske øvinger (digitale), skriftlige innlevering og praktiske laboratorieøvinger for ferdighetstrening.

Vurderingsformer

Skriftlig eksamen, muntlig eksamen, hjemmeeksamen, digital flervalgsoppgave, rapport, mappe.

De fleste emne har en kombinert vurderingsformer med et prosjektarbeid og deretter skriftlig eller muntlig eksamen. Masteroppgaven er et individuelt arbeid, mens gruppeoppgaver inngår som en del av vurderingen i mange emner.

Internasjonalisering

Der er i studiet mulighet for utveksling med en lang rekke institusjoner via formelle utvekslingsavtaler, avhengig av ditt fagområde.

Coimbatore Institute of Technology (India), Worcester Polytechnic Institute (USA), European Organisation for Nuclear Research (CERN, Sveits), Bemidji State University (USA), Tianjin University of Technology (Kina), Griffith University (Australia), University of New Haven (USA), University of the Sunshine Coast (Australia, University Paris Nord (Frankrike), Phillips University Marburg (Tyskland), Universidad Autonoma de Madrid (Spania), Warsaw University (Poland), University of Lisboa (Portugal)

Der er i studiet mulighet for utveksling både i 2. og 3. semester, samt i forbindelse med masteroppgave i 3. eller 4. semester.