BLH2500 Nature, Health and Physical Activity (in-depth) Course description

Emnet er en forsterkning i kunnskapsområdet natur, helse og bevegelse. Undervisningen gis i vårsemesteret i andre studieår. Kunnskapsbase bygger på fagene fysisk fostring, naturfag og pedagogikk.

Ingen forkunnskapskrav.

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

Kunnskap

Studenten

• har utvidet didaktisk kunnskap om hvordan de kan legge til rette for leke- læring- og utforskningsprosesser i ulike læringsarenaer
• har utvidet kunnskap om fysiske fenomen, biologisk mangfold og bærekraftig utvikling
• har kunnskap om hvordan barn lærer om verden og forstår seg selv gjennom kropp og sanser
• har fordypet kunnskap om bruk av dokumentasjon i synliggjøring av barnehagens pedagogiske arbeid
• har økt kunnskap om veiledningsmetoder

Ferdigheter

Studenten

• kan gjennom godt samspill, utnytte spontane læringssituasjoner og planlegge, lede og evaluere formelle læringssituasjoner
• kan gjennomføre måltider i ulike kontekster og ivareta måltidet som pedagogisk arena
• kan tilrettelegge for de barns kroppslige lek i ulike kontekster og situasjoner
• kan reflektere rundt ulike forståelser av natur, friluftsliv, kosthold og helse, og gjennom dette legge til rette for inkludering og deltakelse for alle barn
• kan bruke dokumentasjon knyttet til barns lek, samt reflektere kritisk rundt bruk av dette
• kan veilede i gruppe med fokus på en til en veiledning

Generell kompetanse

Studenten

• kan reflektere rundt sammenhenger mellom mat og kosthold, naturopplevelser, fysisk aktivitet, helse og bærekraftig utvikling
• kan utnytte og se muligheter for kroppslig lek på utelekeplassen for alle barn
• kan bruke barns undring og utforskning samt naturopplevelse til arbeid med språkutvikling
• har en begynnende forståelse for hvordan barns motorikk kan observeres og testes
• kan gjøre etiske vurderinger knyttet til dokumentasjon av barn og barns lek

Emnet gir inngående kjennskap til kvantitative design og statistisk analyse for bruk i egen masteroppgave, muligheter og begrensninger ved ulike kvantitative design, kjennskap til ulike datakilder og kvalitetskrav til studier basert på statistisk analyse innen en samfunnsvitenskapelig forskningstradisjon.

Emnet omfatter inngående kjennskap til tverrsnittsdesign, tidsdesign, eksperiment og surveymetoden. Studentene vil også få inngående kunnskap om forhold som kan påvirke validiteten og reliabiliteten i en undersøkelse, samt ferdigheter til å vurdere slike forhold. Videre vil studentene både lære og ikke minst praktisere univariate, bivariate og multivariate analyser.

Det vil være et særlig fokus på regresjonsanalyse, og gjennom forelesninger, e-ressurser og seminarer vil studentene få inngående kunnskap om og ferdigheter i bruken av regresjonsbasert analyse, med siktemål om å kunne benytte regresjonsanalyse i egen masteroppgave for de som velger et kvantitativ design.

Undervisningsspråk er norsk.

Ingen forkunnskapskrav.

Cloud computing is an emerging paradigm of utilising large-scale computing services over the internet that will affect the computing needs of individuals and organisations. Over the past decade, many cloud computing platforms have been set up by companies such as Google, Yahoo!, Amazon, Microsoft, Salesforce, eBay and Facebook. Some of the platforms are open to the public via various pricing models. They operate at different levels and enable businesses to harness different amounts of computing power from the cloud.

The course will be offered once a year, provided 3 or more students sign up for the course. If less than 3 students sign up for a course, the course will be cancelled for that year.

Students who complete the course are expected to have the following learning outcomes, defined in terms of knowledge, skills and general competence:

Knowledge

On successful completion of the course, the student:

• has a deep understanding of how cloud computing, large services and infrastructures play a crucial role in todays digitised society;
• has an interdisciplinary view on cloud computing due to its central role in the digitised society;
• understands the fundamental principles of distributed computing and particularly cloud computing;
• understands the importance of virtualisation in distributed computing and how this has enabled the development of cloud computing;
• understands the business models that underlie cloud computing;
• has an understanding of the architecture and concept of different cloud models: IaaS, PaaS, and SaaS;
• is knowledgeable in the various methods available to monitor and evaluate cloud infrastructure;
• has a deep knowledge of the common security issues in the field of cloud computing;
• has an understanding of the concept of threat intelligence in the field of cloud computing;
• understands the use of security policies as part of the overall security strategy of an organization;

Skills

On successful completion of the course, the student can:

• design highly distributed digital systems.
• create virtual machine images and deploy them on a cloud.
• design and develop scalable cloud-based applications by creating and configuring virtual machines in the cloud.
• analyse cloud infrastructures with regard to properties such as resilience, security, performance and manageability.
• identify cloud security weaknesses by recognising and discovering threats and vulnerabilities to cloud computing.
• implement cloud features to secure and harden the infrastructure.
• use tools to monitor and evaluate cloud infrastructure.
• use tools to analyse system logs to detect possible security or performance problems.

General competence

On successful completion of the course, the student:

• can discuss his/her area of expertise with a non-expert audience by combining insights across disciplines.
• can discuss and debate the impact of technological development on our society in the future

The course is part of a series of seminars in which the students actively participate together with members of relevant research groups. The students present papers and listen to paper presentations from other PhD students and staff. The students are also expected to actively critique and challenge fellow participants. The students are provided with a sound foundation in research skills and are naturally integrated into the local research community and its research discourse.

The following required coursework must be approved before the student can take the exam:

• Three individual oral presentations of assigned publications.
• Participate as prepared discussant for three presentations by other group members.
• Independently find and study publications relevant to the research discourse.
• 80% attendance at seminars.