BARNY6000 Newly arrived children and families in kindergarten Course description

Dette emnet introduserer studentene for relevante faglige perspektiver, forskning og strategier for hvordan barnehagen kan støtte nyankomne barn og familier med flyktning og innvandrerbakgrunn.  Studentene vil få kunnskap om flerkulturell pedagogikk og lov- og retningslinjer som er relevant for arbeidet, og emnet dekker viktige områder som psykososial støtte for omsorg, lek og inkludering. Gjennom emnet vil studentene utvikle ferdigheter til kritisk å reflektere over kultursensitivitet, i tillegg til å ta initiativ til inkluderende praksis i møte med både barn og foreldre. Undervisningen vil være modulbasert og asynkron, med ulike arbeidsformer som videoforelesninger, individuelt studiearbeid i tillegg til utviklingsarbeid på egen arbeidsplass.   

Etter fullført emne har studenten følgende læringsutbytte definert som kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse: 

Kunnskap 

Studenten  

• Har kunnskap om flerkulturell pedagogikk. 

• Har kunnskap om gjeldende og relevante lov- og retningslinjer i arbeid med nyankomne barn. 

• Har kunnskap om psykososial støtte, traumer og om hvordan dette påvirker barn. 

Ferdigheter  

Studenten 

• Kan ta initiativ og legge til rette for en inkluderende praksis gjennom lek og omsorg. 

• Kan legge til rette for å støtte flerspråklige barn i barnehagens språkmiljøer. 

Generell kompetanse  

Studenten 

• Kan reflektere over kultursensitivitet i møte med nyankomne barn og foreldre i barnehagen. 

• Kan anvende faglige perspektiver i arbeidet med språklig og kulturelt mangfold 

• Viser forståelse for og innsikt i aktuelle pedagogiske teorier og flerkulturelle perspektiver i arbeid med nyankomne barn. 

Emnet nyankomne barn og familier i barnehagen er modulbasert. Undervisningen er asynkron og går over ett semester.  Undervisningsressursene vil ligge tilgjengelig på nett for studentene ved semesterstart, og som student kan du velge å gjennomføre modulene når du selv ønsker. Modulene følger en kronologisk læringssti i Oslo Mets læringsplattform. Det er en sammenheng mellom arbeidskravet og eksamensoppgaven, begge omhandler et utviklingsarbeid studentene skal gjennomføre.

Undervisningen er variert og basert på ulike typer arbeids- og undervisningsformer: 

• Refleksjonsoppgaver  

• Videoforelesninger  

• Arbeid med ulike typer ressursmateriell  

• Individuelt studiearbeid 

• Veiledning knyttet til arbeidskrav og eksamen

• Utprøving i egen praksis 

• Frivillig gruppearbeid/seminar 

Artificial Intelligence (AI) is one of the most impactful technologies in the 21st Century. From video-games to self-driving cars to automation of administrative processes, artificial intelligence is becoming an evermore present in our modern society. The growing applications of AI has transformed the industry, how we work and how we live.

As any technology, AI has potentials, limitations and challenges to overcome in order to be useful. To do so, society must become aware of its true AI’s true potential - what it can do and what it cannot do - and learn how this technology works. The OsloMet Artificial Intelligence Programme: Foundations of Artificial Intelligence and Machine Learning aims to provide a sound understanding of AI technologies: its history, functionality, capabilities, as well as its limitations and challenges.

To critically appraise AI technologies, the student will get in contact with diverse perspectives on the ethical, legal and social considerations around AI. Without any coding, students will be introduced to the mechanics and processes involved in building a working AI system. Finally, the students will assess all the perspectives surrounding AI and then be encouraged to express their own critical judgement about the potentials of the technologies in their own professional context.

None

Knowledge

On successful completion of this course the student has knowledge of:

• The history of AI, its current trends and breakthroughs as well as its current challenges.
• The main areas and methods of AI including machine learning, computer vision, natural language processing and deep learning.
• The theoretical and practical aspects involved in designing and employing AI technologies.
• The multiple use-cases for AI in different professional sectors. Its value propositions and their business models.
• The issues that AI brings to ethics, economy and work-labor market.

Skills

• On successful completion of this course the student has the ability to:
• Identify and discriminate the problems may be better solved with AI technologies from those that are not.
• Which AI methodology is most suitable to solve a problem
• Understand how their professional lives may be affected (improved or threatened) by AI technologies

General competences

On successful completion of this course the student can apply:

• The theory underlying AI and its history to better understand news and its consequences, as well as become better at identifying fake-news on AI.
• Concepts in AI methodologies to critically assess potentials and risks of using AI technologies on a given problem
• Use-case examples to identify business and professional opportunities, as well as identify actionable steps to cease them.

None

Oral presentation