TDDE32 · 6 hp · Grundnivå (G2F) · Datateknik, Datavetenskap
Datavetenskaplig professionalism
Nedlagd · ersatt av TDDE80
100 %
klarade senaste ordinarie tillfället
UPG1 · 8 jan 2026 · 24 studenter
100 %
klarade de ordinarie tillfällena, alla tillfällen de senaste 5 åren
UPG1 · 86 studenter
0 %
Svårare än 0 % av kurserna på grundnivå
Jämfört med 874 kurser på samma nivå, ordinarie tentor de senaste tre läsåren. 53 studenter.
Ingår i 1 program
Inlämning eller laboration
UPG1 Uppgifter - akademiskt skrivande
- 5
- 4
- 3
- U
Ordinarie tillfällen
100 % godkända · 86 studenter
- 100 %24
- 100 %29
- 100 %17
- 100 %16
Senare tillfällen
96 % godkända · 26 studenter
- 100 %6
- 80 %5
- 100 %7
- 100 %8
- Klarar ett senare tillfälle: 96 % (26 studenter), jämfört med 100 % (86 studenter) på ordinarie
- Får 4 eller 5: 43 % (112 studenter)
Visa små tillfällen (15)
Tillfällen med färre än 5 studenter, ofta tillgodoräknanden eller specialtillfällen. De ingår inte i någon siffra på sidan.
- 100 %1
- 100 %3
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %3
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %3
- 100 %1
- 100 %1
Övriga moment
Deltentor, inlämningar och laborationer. De ingår inte i siffrorna överst.
Inlämning eller laboration
UPG3 Uppgifter - etik
- 5
- 4
- 3
Ordinarie tillfällen
100 % godkända · 99 studenter
- 100 %24
- 100 %21
- 100 %10
- 100 %13
- 100 %16
- 100 %7
- 100 %8
Senare tillfällen
100 % godkända · 6 studenter
- 100 %6
- Klarar ett senare tillfälle: 100 % (6 studenter), jämfört med 100 % (99 studenter) på ordinarie
- Får 4 eller 5: 60 % (105 studenter)
Visa små tillfällen (16)
Tillfällen med färre än 5 studenter, ofta tillgodoräknanden eller specialtillfällen. De ingår inte i någon siffra på sidan.
- 100 %3
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %3
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %3
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %3
- 100 %1
- 100 %1
Inlämning eller laboration
UPG2 Uppgifter - hållbar utveckling
- 5
- 4
- 3
Ordinarie tillfällen
100 % godkända · 84 studenter
- 100 %24
- 100 %28
- 100 %11
- 100 %13
- 100 %8
Senare tillfällen
100 % godkända · 18 studenter
- 100 %6
- 100 %5
- 100 %7
- Klarar ett senare tillfälle: 100 % (18 studenter), jämfört med 100 % (84 studenter) på ordinarie
- Får 4 eller 5: 53 % (102 studenter)
Visa små tillfällen (20)
Tillfällen med färre än 5 studenter, ofta tillgodoräknanden eller specialtillfällen. De ingår inte i någon siffra på sidan.
- 100 %3
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %3
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %3
- 100 %2
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %1
- 100 %3
- 100 %1
- 100 %1
Om kursen
Mål
Målet för denna kurs är att förbereda studenterna för akademiska studier på avancerad nivå, samt att lära ut ett akademiskt förhållningssätt i stort. Kursen skall ge kunskaper om datavetenskaplig forskning, akademiskt skrivande, hållbar utveckling och etik. Den utgör således en möjlighet att lära sig om konventioner, regler och förväntningar på studier och forskning på avancerad nivå vid ett universitet. Dessutom ger det studenten verktyg för att underlätta en övergång från konsument av vetenskap till producent av vetenskap.
Efter att ha fullgjort kursen skall studenten kunna:
Akademiskt skrivande:
- förstå och ta fram en sammanfattning av en teknisk och vetenskaplig rapport
- sammanfatta vetenskapliga publikationer
- förstå och tillämpa kraven på källhänvisningar och referenshantering i skriftliga rapporter
- använda grundläggande principer för granskning av skriftliga rapporter
Hållbar utveckling
- presentera och diskutera ekonomiska, sociala och ekologiska grundstenar i hållbar utveckling
- identifiera och beskriva exempel på hållbarhetsaspekter relaterade till ämnesområdet datavetenskap
- förklara och diskutera datateknikens relevans för hållbar utveckling
- jämföra och värdera datavetenskapens möjligheter och begränsningar i samhället samt människors ansvar för hur de används i ett hållbarhetsperspektiv
- reflektera över och kritiskt granska hållbarhet och hållbara metoder inom datavetenskap
- på en övergipande nivå analysera konsekvenser för hållbar utveckling av datatekniska tillämpningar och föreslå utformning av system med hänsyn till det
Etik
- redogöra för några vanliga etiska teorier, principer och begrepp samt tillämpa dessa på specifika fall och situationer
- presentera och diskutera etiska utmaningar kopplade till datateknisk utveckling och användning
- visa insikt om kunskapens roll i samhället och om människors ansvar för hur den används
- visa förmåga att inom datavetenskap göra bedömningar med hänsyn till relevanta etiska aspekter
Innehåll
Kursen behandlar
Akademiskt skrivande
- skrivprocessen
- granskning av vetenskapliga arbeten
- konstruktiv kritik
- högskolans lagar, organisation och etiska regler
- regler kring att citera och referera
- innebörden av ett akademiskt förhållningssätt
- lika villkor
- introduktion till LiU
- bibliotetsresurser.
Etik:
- Normativa teorier om etik
- Argumentationsteori samt informell logik
Hållbar utveckling:
- grundläggande kunskap om strategier och lösningar för hållbar utveckling av sociala, tekniska och ekologiska system.
- förståelse för hur människan påverkar ekosystem och hur det i sin tur påverkar människan.
- verktyg för bedömning av hållbar utveckling med fokus på datavetenskap.
- Examinator
- Birgitta Thorslund
- Schemalagd tid
- 54 h
- Huvudområde
- Datateknik, Datavetenskap