M1KP1300 Tverrfaglige temaer i skolen Emneplan

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

Compulsory assignments must be approved prior to the exam. The students must submit a small project at the end of each module. All five projects must be approved before examination.

Oral examination, individual.

The exam cannot be appealed.

None.

Emnet skal gi studentene kunnskap om de tverrfaglige temaene demokrati og medborgerskap, folkehelse og livsmestring og bærekraftig utvikling. Studentene skal tilegne seg kunnskap om og ferdigheter i varierte bevegelsesaktiviteter og dans for å kunne planlegge, gjennomføre og vurdere undervisning relatert til de tverrfaglige temaene.

Pass or fail.

Følgende arbeidskrav være godkjent før eksamen kan avlegges:

• Det er krav om 80 % oppmøte i den praktisk-metodiske aktivitetslæren og i all studentaktiv undervisning.
• Studentene skal i grupper på 3-4 planlegge en undervisningsøkt basert på "omvendt undervisning"-sekvens (flipped classroom) om et tverrfaglig tema med utgangspunkt i kroppsøving og idrettsfag. Opplegget består av en video på inntil 7 minutter og en plan for et fysisk møte på 30 minutter. Hver gruppe skal vurdere og gi faglige tilbakemeldinger på en annen gruppes planarbeid for den omvendte undervisningen.
• I tilknytning til praksis skal studenten utarbeide en ca. 10 minutters muntlig presentasjon til refleksjonsseminar der praksisskolens rutiner og retningslinjer mot mobbing og vold, for oppfølging av grunngitt mistanke om seksuelle overgrep, samt hvordan samarbeid med relevante faginstanser blir redegjort for og diskutert

;

Se programplanen for mer informasjon om arbeidskrav og krav til deltakelse i undervisningen.

Individuell muntlig eksamen der studenten presenterer en omarbeidet versjon av undervisningsøkten fra arbeidskravet om omvendt undervisning. Omfang 8-10 minutter. Det vil bli stilt spørsmål til presentasjonen og andre tema innenfor emnet. Omfang: 15 minutter.

;

Ny/utsatt eksamen

Ny/utsatt eksamen foregår som ved ordinær eksamen.

The course is structured in five modules:

• Module 1: Unsupervised Data Mining
• Module 2: Supervised Machine Learning
• Module 3: Reinforcement Learning
• Module 4: Artificial Neural Network and Deep Learning
• Module 5: Major Concepts in Artificial Intelligence, including: complex systems (networks, cellular automata, and agent-based models) and evolutionary computing

Gradert skala fra A til E for bestått og F for ikke bestått.

Intern og ekstern sensor.