ASPR6200 Andrespråkspedagogikk 2 Emneplan

Emne 2 inneholder en videreføring av de grunnleggende temaene i emne 1, samt fokusere på lesing og skriving av fagtekster og ulike digitale ressurser i opplæringen. Organisering og tilrettelegging av opplæringen og kartlegging av elevenes språkferdigheter er også viktige fagområder. Her vil en særlig se på hvilke ressurser elevene har med seg både språklig og kulturelt, og hvordan samarbeid med foreldre kan utvikles. I denne sammenhengen vil demokratiperspektiver på undervisning av flerspråklige elever tematiseres.

Opptak på programmet.

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

Kunnskap

Studenten har

• kunnskap om arbeid med lesing og skriving av fagtekster
• kunnskap om sjangerpedagogikk
• kunnskap om ulike modeller for organisering og opplæring for andrespråkselever
• kjennskap til digitale ressurser for andrespråkselever i grunnskolen
• kunnskap om kartlegging og vurdering av andrespråkselevers språkferdigheter

Ferdigheter

Studenten kan

• legge til rette for god opplæring av elever som har norsk som andrespråk
• kartlegge, analysere og vurdere andrespråkselevers muntlige og skriftlige ferdigheter
• veilede andrespråkselever i utvikling av muntlige og skriftlige ferdigheter i ulike fag
• bruke relevante læreplaner for elever med norsk som andrespråk
• bruke elevenes flerspråklige kompetanse som ressurs i opplæringen

Generell kompetanse

Studenten kan

• analysere, drøfte og vurdere fagdidaktiske problemstillinger rundt andrespråkselever
• være en ressursperson i andrespråksundervisning og samarbeide med andre lærere, som for eksempel morsmålslærere og tospråklige faglærere

Samlingene vil inneholde varierte arbeidsformer; forelesninger, dialog, gruppearbeid, veiledning individuelt og i grupper, refleksjonsnotater knyttet til undervisning og egen praksis samt vurdering av elevarbeider. Selvstudium utgjør en vesentlig del av emnet.

Retten til å avlegge eksamen forutsetter godkjente arbeidskrav. For utfyllende informasjon om arbeidskrav, se undervisningsplanen (jf. også programplanen). Følgende arbeidskrav må være godkjent før eksamen kan avlegges:

• Kollegadeling. Studenten skal legge fram et valgfritt emne fra kurset om andrespråkspedagogikk for kollegaer på skolen der studenten arbeider. I tillegg leveres en skriftlig refleksjon over dette framlegget. Omfang: 700 ord (+/-10%).;;;;
• Gjennomføre kartlegging av én eller flere elevers språkferdigheter ved hjelp av et kartleggingsverktøy. Resultatene presenteres muntlig for medstudenter på samling.
• Vurdering av en digital læringsressurs i gruppe. Formålet er å kunne bruke og vurdere ulike digitale ressurser. Resultatet skal deles med medstudentene i OsloMets digitale læringsplattform.
• En gruppeoppgave der studentene skal planlegge og gjennomføre et undervisningsopplegg med andrespråkselever knyttet til faglige og didaktiske tema og bruk av pensumlitteratur + ev. annen relevant litteratur. Deretter drøftes erfaringene i en felles skriftlig fagartikkel. Omfang: 2000-3000 ord.

Nærmere retningslinjer knyttet til arbeidskravene gis i undervisningsplanen. For utfyllende informasjon om arbeidskrav og obligatoriske aktiviteter, se også programplanen.

Individuell muntlig eksamen på om lag 25 minutter. En forberedt og en uforberedt del.;

Muntlig eksamen blir avholdt på OsloMet.;

Ny og utsatt eksamen

Se programplanen.

Egne notater til den forberedte delen, ingen hjelpemidler til den uforberedte delen

This course covers advanced topics in artificial intelligence and machine learning, both theory and practice, recent scientific papers and state-of-the-art techniques.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:

• an in-depth understanding of machine learning in its main forms: supervised, unsupervised, and reinforcement learning, both theoretical and applied, to solve real- lifeproblems.
• knowledge and understanding of the main concepts of deep learning.
• knowledge and understanding of some major concepts in artificial intelligence, including: complex systems (network models, cellular automata, and agent-based models) and evolutionary computing.

Skills

On successful completion of the course, the student can:

• apply techniques from machine learning to real-life problems.
• analyse data sets with the aid of machine learning algorithms.

General competence

On successful completion of the course, the student can:

• use libraries for programming deep learning algorithms such as TensorFlow.
• deploy models to relevant real-life problems.
• solve computational problem using evolutionary computing.