ACIT4510 Statistical Learning Emneplan

The course covers the foundations and recent advances in Machine Learning from the point of view of Statistical Learning Theory. The goal of this course is to provide students with the practical skills to support the theoretical knowledge to (1) develop machine learning solutions to challenging problems and (2) to be able to develop the acquired expertise further.

The theoretical aspects of statistical learning will be illustrated with concrete problems and tasks in Python.

Alle kvalifiserte søkere som ønsker å arbeide som barnehagelærer eller pedagogisk leder i en barnehage.

No formal requirements over and above the admission requirements.

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

This course has three main parts.

The first three weeks cover revisions on statistics and scientific method, briefly presenting also the basics in (Python) programming, selection of a problem, etc. (i.e. revisions of several of the focus points in DATA3800).

After that there will be 7 weeks with presenting and solving exercises, covering the book "Introduction to Statistical Learning".

Finally the course has 3 to 4 weeks bridging the content presented during the weeks before with other scientific fields and topics, namely in Applied AI and in Mathematical Modelling. In particular, connections to the courses " Applied and Computational Mathematics (ACIT4310)" and "Evolutionary Artificial Intelligence and Robotics (ACIT4610)" will be addressed.

The weekly classes will be divided in three parts: (1) a theoretical exposition of the new content introduced each week, (2) one set of exercises/problems implementing the content presented during the theoretical exposition, and (3) supervision of each student in his/her specific project (see "Assignment").

Candidates must write an essay based on a problem of their choice and discuss theoretical and research challenges associated with the use of one or multiple methods of measurement. The essay must consist of up to 5,000 words and must be submitted no more than 2 weeks after the end of the course.

All

Grades are awarded on the basis of pass or fail.

One internal examiner

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 hovedfag, 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.

Programplanen for bachelor i barnehagelærerutdanning bygger på Forskrift om rammeplan for barnehagelærerutdanning fastsatt av Kunnskapsdepartementet 04.06.2012, Nasjonale retningslinjer for barnehagelærerutdanning av 17.10.2018, Lov om barnehager fastsatt av Kunnskapsdepartementet 17.06.2005, og Nasjonalt kvalifikasjonsrammeverk for livslang læring fastsatt av Kunnskapsdepartementet 15.12.2011.

Barnehagelærerutdanningen ved OsloMet skal utdanne ansvarlige, handlekraftige og reflekterte barnehagelærere. Barnehagelærerutdanningen skal være profesjonsrettet, praksisnær og bygge på forskningsbasert kunnskap. Utdanningen kvalifiserer for arbeid i dagens barnehage og videreutvikling av morgendagens barnehager.

Utdanningen skal ta hensyn til barnehagens rolle i barns danning, og hvordan barnehagen ivaretar barns allsidige utvikling. Utdanningen vektlegger det økte mangfoldet i barnehagen, og betydningen av samarbeid, forståelse og dialog med barnas hjem og andre instanser med ansvar for barns oppvekst.

Barnehagelærerutdanningen skal kvalifisere studentene til yrket som barnehagelærer ved å tilby en helhetlig utdanning som fremmer sammenhenger mellom pedagogikk, praksis, fagdidaktikk, kunnskapsområder, profesjonsdannelse og tverrgående profesjonsfaglige temaer. Pedagogikk er et sentralt og sammenbindende fag og har et særlig ansvar for progresjon og profesjonsretting av utdanningen. Pedagogikkfaget og profesjonsveiledning skal bidra til studentenes danningsprosesser, utvikling av ledelseskompetanse, samt integrering av teori og praksis. Det inngår tverrfaglig aktivitet i utdanningen, hvor pedagogikk som sammenbindende fag vil inngå.

I utdanningen inngår det også deltakelse i undervisningsopplegget INTERACT: «Det samme barnet - ulike arenaer». INTERACT inngår i en større satsing ved OsloMet der målet er å gi studentene kunnskaper og ferdigheter til å samhandle med andre yrkesgrupper som arbeider med barn og unge, som barnevernspedagoger og helsepersonell. Deltagelse i INTER1100, INTER1200 og INTER1300 fremgår av emneplanene.

Bestått studium fører frem til graden Bachelor i barnehagelærerutdanning og danner grunnlag for at kandidaten kan søke opptak til blant annet masterstudium i barnehagekunnskap ved OsloMet som videre kan kvalifisere til å søke opptak til ph.d. i utdanningsvitenskap for lærerutdanning.​

Generell studieinformasjon

Det skjer stadige endringer som påvirker studenters studiehverdag, og studentene ved OsloMet har selv ansvar for å holde seg oppdatert. Viktige informasjonskanaler er OsloMets nettsider, Studentweb og OsloMets digitale læringsplattform. Videre forventes det at studenter benytter sin student-epost.

Programplanen er det mest sentrale informasjonsdokumentet for alle som er tatt opp på barnehagelærerutdanningen og alle studenter er forpliktet til å gjøre seg godt kjent med programplanen for sitt studieprogram.