BISAM6100 Imaginary and context Course description

Bilde og samfunn retter seg mot undervisning i design, kunst og mediefag i grunn- og videregående skole, slik det kommer fram i gjeldende læreplaner.

Emnet skal belyse hvordan man kan bruke bilder og digitale medieuttrykk som foto, video og illustrasjon til å formidle samfunnsaktuelle temaer og hvordan en kan bruke dramaturgiske og formale virkemidler til å nå en bestemt målgruppe. Her inngår også bruk av generativ tekst-til-bilde med kunstig intelligens.

Emnet gir en introduksjon til aktuelle digitale verktøy for produksjon av ulike medieuttrykk. Kunstig intelligens, programmering og ny teknologi kan være en del av det faglige innholdet. I emnet inngår også bevissthet om historiefortelling, teknikk, metode, idéutvikling og arbeidsprosess.

Emnet har en fagdidaktisk innretning og dekker aktuelle undervisningsområder innen bilde og samfunn i skolen og andre læringsarenaer

Bestått lærerutdanning (grunnskole-, fag- eller barnehagelærerutdanning), eller bachelorgrad i visuelle kunstfag, design, arkitektur eller tilsvarende. Annen relevant bachelorgrad med til sammen 60 studiepoeng innen kunst- eller mediefaglige emner kan gi grunnlag for opptak etter nærmere vurdering.

Etter å ha gjennomført dette emnet, har studenten følgende læringsutbytte definert i form av kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse.

Kunnskap

Studenten:

• har kunnskap om hvordan bilder og digitale medieuttrykk kan brukes til å formidle samfunnsaktuelle temaer.
• kan beskrive hvordan dramaturgiske og formale virkemidler kan brukes for å nå bestemte målgrupper.
• kjenner til anvendelser av generativ tekst-til-bilde teknologi i undervisning.
• har kunnskap om trender og utvikling innen digitale medieuttrykk, relevante for skole og gjeldende læreplaner.
• har innsikt i fagdidaktiske problemstillinger knyttet til bilde og samfunn

Ferdigheter

Studenten:

• kan anvende relevante digitale verktøy og teknikker for produksjon av foto, video og illustrasjon.
• kan bruke visuelle ferdigheter til å formidle samfunnsaktuelle spørsmål på en engasjerende måte.
• kan integrere kunstig intelligens og ny teknologi i kreative prosesser og undervisning
• kan reflektere kritisk over fagdidaktiske problemstillinger og tilpasse undervisningen deretter.

Generell kompetanse

Studenten:

• har evne til å holde seg oppdatert på endringer og ny utvikling innen digitale medieuttrykk.
• har innsikt i opphavsrett, personvern og etiske problemstillinger knyttet til bruk av bilder og digitale medier.
• kan anvende teori og praksiserfaringer i refleksjon og utvikling av undervisning og formidling i bilde og samfunn

Studiet gjennomføres på deltid over ett semester. Undervisningen består av forelesninger, diskusjoner, veiledning, selvstudier og praktisk arbeid. Undervisningen er lagt opp med 3-5 samlinger i semesteret. Studiet omfatter om lag 350 arbeidstimer for studenten. Av disse er omtrent 70 timer undervisning og veiledning med lærere på samlinger.

I vurdering av oppgaver underveis tar en sikte på å øve opp studentenes evne til å reflektere over praktiske og teoretiske tilnærmingsmåter. Den endelige formelle vurderingen skjer ved eksamen.

For å kunne framstille seg til eksamen må studenten ha følgende godkjente arbeidskrav og obligatorisk tilstedeværelse:

Arbeidskrav:

Det gis til sammen ett arbeidskrav:

• Muntlig presentasjon av et undervisningsforløp til et valgfritt trinn eller aldersgruppe som studenten selv har utviklet ved bruk av relevant programvare/verktøy fra emnet. Utdanningsforløpet skal presenteres muntlig for medstudenter fysisk på campus, eller i et egnet digitalt medium, ledsaget for eksempel av powerpoint, video, eller andre presentasjonsformer. Presentasjonen skal dokumentere prosess og tenkt gjennomføring, samt inneholde refleksjoner rundt fagdidaktiske momenter knyttet til oppgaven.

Obligatorisk tilstedeværelse i undervisningen

Det er krav om minimum 80 prosent deltagelse i all organisert og timeplanlagt undervisning.

Prosjektoppgave som skal gjennomføres individuelt. Prosjektoppgaven skal bestå av en digital dokumentasjon som inneholder:

• Et praktisk-estetisk arbeid dokumentert visuelt.
• Dokumentasjon av prosess med bilder og korte begrunnelser.
• En fagdidaktisk refleksjon.

Totalt 2500 ord +/- 10%.

Eksamensresultatet kan påklages.

Alle hjelpemidler er tillatt så lenge regler for kildehenvisning følges

This course is primarily aimed at PhD candidates admitted to the PhD Programme in Health Sciences but is also open to other applicants. Admission requirements are a completed major, master's degree (120 credits) or equivalent qualification.

The course can also be offered to students who have been admitted to the "Health Science Research Programme, 60 ECTS", by prior approval from the supervisor and based on given guidelines for the research programme.

On completion of the course, the PhD candidate has achieved the following learning outcomes, defined in terms of knowledge, skills, and general competence:

Knowledge

The PhD candidate

• is at the forefront of knowledge of conceptual understanding and of theories on the significance of different types of scientific instruments for measuring, testing, evaluating, and assessing health
• is at the forefront of knowledge of national and international mapping systems for health indicators

Skills

The PhD candidate can

• critically evaluate different theories and approaches with methodological significance for measuring, testing, evaluating, and assessing
• apply measurement methods, testing, evaluation, and assessment to their own research project
• critically reflect on and evaluate different psychometric properties of measurement methods, tests, evaluations, and assessments
• address the results of mapping, testing, and evaluation applied in health science research

General competence

The PhD candidate can

• discuss ethical and social issues associated with different types of measurement methods, testing, evaluation, and assessment
• present and discuss knowledge of methods of measurement, testing, and evaluation in the health sciences

Work and teaching methods consist of lectures, seminars, self-study, and practical exercises in the use of different software programmes for statistical analysis. The outcomes of the seminars are presented and discussed in plenary sessions.