M5GNA2100 Science Education 1, Part 1 Course description

No formal requirements over and above the admission requirements.

Ingen.

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

Kunnskap

Studenten

• har kunnskap om elevers læring i naturfag og hvordan legge til rette for begrepsdannelse og utvikling av naturfaglig språk på mellom- og ungdomstrinnet
• har kunnskap om hvordan drive dialogisk, variert og utforskende undervisning med elever på mellom- og ungdomstrinnet
• har kunnskap om elevers hverdagsforestillinger i biologi, fysikk, geologi, kjemi og teknologi
• har kunnskap om progresjon i elevers læring av naturfaglige fenomener
• har kunnskap om partikkelmodellen og kan bruke den for å konkretisere oppbygging av ulike stoffer og for å forklare fysiske endringer og fenomener i dagliglivet og i naturen
• har kunnskap om navnsetting, oppbygging og egenskaper til vanlige kjemiske stoffer, og kan bruke periodesystemet til å forklare dette
• har kunnskap om kjemiske reaksjoner på makro- og mikronivå
• har kunnskap om menneskekroppen, pubertet, seksualitet og helse og hvordan undervise temaene for elever på mellom- og ungdomstrinnet
• har kunnskap om livsprosesser i celler og oppbygging av celler til grupper av organismer og arter som er tilpasset norsk natur og hvorfor det er viktig med dette fokuset
• har kunnskap om økologi og bærekraftig utvikling og om hvordan undervise temaene gjennom tverrfaglig undervisning og bruk av varierte læringsarenaer inne og ute
• har kunnskap om sentrale systemer som organsystemer, økosystemer, bergartsyklusen, solsystemet og systemet jord-sol-måne og hvordan de kan introduseres for elevene ved å vise hvordan bestanddeler i hvert system henger sammen
• har kunnskap om energi og sentrale begreper som bevaring, overføring og energikvalitet gjennom å knytte disse til ulike områder av naturfaget
• har kunnskap om krefter, mekanikk og elektrisitet og kan bruke denne kunnskapen som grunnlag for elevers læring av disse temaene
• har kunnskap om bølger, lyd og lys som fysiske fenomener
• har kunnskap om ytre og indre geologiske prosesser på jorda og med fokus på vanlige norske mineraler og bergarter
• har kunnskap om algoritmisk tenking og hvordan det kan brukes i naturfag

Ferdigheter

Studenten

• kan planlegge, gjennomføre og reflektere over egen undervisning på mellom- og ungdomstrinnet forankret i forskning, teori og praksis og med spesielt fokus på utforskende arbeidsmåter og integrasjon av alle grunnleggende ferdigheter
• kan gjennomføre aktiviteter, forsøk og målinger inne og ute med bruk av relevant utstyr, vurdere nødvendige sikkerhetstiltak og gjøre beregninger med og uten digitale verktøy
• kan bruke, vurdere og utvikle relevante modeller til å forklare naturfaglige fenomener i biologi, fysikk, geologi og kjemi, og viktigheten av å bruke ulike former for modeller for å støtte elevers læring.
• kan bruke formativ vurdering som grunnlag for tilrettelegging av undervisning og tilpasset opplæring på mellom- og ungdomstrinnet
• kan gjennomføre teknologiundervisning med fokus på å designe og lage teknologiske produkter og knytte teknologi til relevante tema i naturfag

Generell kompetanse

Studenten

• har innsikt i naturfagets betydning som allmenndannende fag og naturvitenskapens metoder og tenkemåter med fokus på utforskende arbeidsmetoder
• kan analysere og bruke gjeldende læreplan for mellom- og ungdomstrinnet som utgangspunkt for naturfagundervisning
• kan tilrettelegge for overgangen fra barnetrinn til ungdomstrinn og fra ungdomstrinn til videregående skole og arbeide med yrkesretting av naturfaget
• kan drøfte egen rolle, praksis og utviklingsmuligheter som naturfaglærer

On successful completion of the course, students should have the following learning outcomes defined in terms of knowledge, skills, and general competence.

Knowledge

The student:

• has advanced knowledge in sub-symbolic and bio-inspired AI methods.
• has a clear understanding of key concepts in AI such as emergence, adaptation, evolution.
• has a clear understanding of complex systems modelling and analysis.

Skills

The student:

• can program complex systems using bio-inspired AI methods.
• can design and implement evolutionary and swarm robotic systems.
• can model complex systems using evolutionary AI models.

General Competence

The student:

• has theoretical and practical understanding of biologically-inspired AI methods, evolutionary robotics, complex systems methods.
• can understand and discuss relevance, strength and limitations of biologically inspired and complex systems.
• is able to work in relevant research projects.

Se fagplanen.

Retten til å avlegge eksamen forutsetter godkjente arbeidskrav og deltakelse i bestemte faglige aktiviteter. Nærmere informasjon om arbeidskrav og krav til deltakelse er beskrevet i den innledende delen av fagplanen. Følgende arbeidskrav må være godkjent før eksamen i emnet kan avlegges:

Naturfagdidaktikk 1-1

• Naturfagrapport fra naturfaglig forsøk (mellom 1000 og 1500 ord).
• Dele et undervisningsopplegg i naturfag fra praksis etter utgitt mal med fagdidaktisk begrunnelse for innhold (mellom 700 og 1000 ord).

Fysikk 1-1, Kropp & helse 1-1 og Kjemi 1-1

• Designe og lage en modell som viser utseende og funksjon til ett av kroppens organsystemer, en kjemisk modell og en modell fra fysikkfaget. Framlegg i gruppe på 3-4 studenter (15-20 minutters presentasjon).

Teknologi og design 1-1

• Designmappe og prosjektbeskrivelse i grupper fra planlegging, gjennomføring og vurdering av et teknologi- og designprosjekt som gjelder utnyttelse og overføring av energi. Prosjektet skal diskuteres flerfaglig og design og materialvalg skal vurderes i et bærekraftig perspektiv. Det knyttes IKT-krav til arbeidskravet. (mellom 1000 og 1500 ord).

Aktiviteter med obligatorisk deltakelse

Fordi erfaringsdeling og respons krever tilstedeværelse, er det knyttet krav om 100 % deltakelse på aktivitetene som er nevnt nedenfor. Ved gyldig fravær inntil 50 % vil det gis en kompensatorisk oppgave. Form og omfang avtales med faglærer. Ved fravær utover 50 % vil studenten trekkes fra eksamen.

I temaene Kjemi 1-1, fysikk 1-1 og Kropp og helse 1-1

• Presentasjonsdag for modell
• Deltakelse på sikkerhetskurs inkludert forarbeid

Det er i tillegg krav om at studenten må gjennomføre flerfaglige arbeidskrav for å få avlegge eksamen i emnet. Se programplanen for nærmere informasjon om arbeidskravene.

Eksamensform

Eksamen arrangeres som en individuell fagdidaktisk semesteropgave på mellom 2000 og 2500 ord. Nærmere retningslinjer og vurderingskriterier for oppgaven gis i undervisningen.

Ny/utsatt eksamen

Ny/utsatt eksamen arrangeres som ved ordinær eksamen. Ved ikke bestått resultat på ordinær eksamen, kan en omarbeidet semesteroppgave leveres til ny eksamen. Ved forbedring av karakter må det leveres en ny semesteroppgave med en annen didaktisk tilnærming.

Alle.

Det benyttes en gradert karakterskala fra A til E for bestått og F for ikke bestått eksamen.

This course will present complex systems (cellular automata, networks, and agent-based) modelling and programming through state-of-the-art artificial intelligence methods that take inspiration from biology (sub-symbolic and bio-inspired AI methods), such as evolutionary algorithms, neuro-evolution, artificial development, swarm intelligence, evolutionary and swarm robotics.

During this course, students will get both theoretical and practical experience within complex systems and bio-inspired/sub-symbolic AI methods.

Language of Instruction: English