Programplaner og emneplaner - Student
ØASØK4400 Behavioral Economics Course description
- Course name in Norwegian
- Behavioral Economics
- Study programme
-
Master Programme in Business Administration
- Weight
- 10.0 ECTS
- Year of study
- 2022/2023
- Curriculum
-
SPRING 2023
- Schedule
- Programme description
- Course history
-
Introduction
Behavioral economics uses empirical insights from psychology and other fields (such as sociology or neuroscience) in economic analysis. Conventionally, economics assumes that people are "economically rational": they make logically consistent choices in their best self-interest. Of course, sometimes people don't behave that way. Behavioral economics broadens the reach of economic analysis to situations in which people unselfishly contribute to the common good (like giving to the Red Cross), regret a choice (such as eating a candy bar instead of an apple), or make errors in judgement (for example, assign too much weight to highly unlikely events such as a lightning strike). Economic policies can look very different when people exhibit these kinds of behavior.
Required preliminary courses
None.
Learning outcomes
Etter å ha gjennomført dette emnet har studenten følgende læringsutbytte, definert i kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse.
Kunnskap
Studenten kan:
- Forklare oppbygning og hensikt med numerisk simulering
- Gjøre rede for verifikasjon av simuleringsresultater.
- Gjøre rede for forskjellige typer grid, forskjellige typer beregningsskjemaer, samt hva slags type data en simulering produserer.
- Gjøre rede for sentrale teknikker, konsepter og utfordringer innenfor vitenskapelig visualisering, inkludert skalarfeltvisualisering, vektorvisualisering, tidsavhengig visualisering, to- og tre-dimensjonal visualisering.
- Forklare og sammenlikne kjøretid og ressursbruk for forskjellige simuleringsteknikker.
Ferdigheter
Studenten kan:
- Skrive kildekode / program som kan simulere enkle differensiallikninger.
- Vitenskapelig visualisering av forskjellige typer data (skalar, vektor, tensor, og tidsavhengige)
- Bruke både egenutviklede og standardiserte verktøy til å løse sammensatte og kompliserte problemer
Generell kompetanse
Studenten kan:
- delta i diskusjoner og gi råd om hvilke typer grid, beregningsskjemaer, og visualiseringsteknikker det er mest hensiktsmessig å bruke i ulike situasjoner.
- identifisere når og hvordan det er mest hensiktsmessig å bruke numerisk simulering og vitenskapelig visualisering for fysiske og ingeniørrettede problemstillinger.
- analysere når en simuleringskode fungerer og gir forventede resultater, og når resultatene er feil.
Teaching and learning methods
Forelesninger og individuelle øvinger. Øvingene er i stor grad basert på gruppearbeid knyttet opp mot de obligatoriske oppgavene med veiledning fra faglærer og/eller en studentassistent.
Course requirements
Følgende arbeidskrav er obligatorisk og må være godkjent for å fremstille seg til eksamen:
To gruppeoppgaver (kildekode og dokumentasjon) hvor
- Hver gruppe består av to til fem studenter.
- hver gruppeoppgave leveres som en rapport på 10-20 sider.
- hver oppgave kan leveres på nytt en gang dersom den ikke blir godkjent.
Formålet med arbeidskravet er for studentene å få praktisk erfaring med prosjektarbeid og kombinerer flere av læringsutbyttene i arbeidet.
Assessment
Individuell muntlig eksamen på 30 minutter som består av en studentledet presentasjon på ca. 20 minutter med påfølgende spørsmål.
Eksamensresultat kan ikke påklages.
Ved ny eller utsatt eksamen kan en annen eksamensform bli benyttet
Permitted exam materials and equipment
Alle hjelpemidler er tillatt så lenge regler for kildehenvisning følges.
Grading scale
Gradert skala A-F.
Examiners
To interne sensorer. Ekstern sensor brukes jevnlig.