Visualisering
Emneplan
Innledning
Studentene skal tilegne seg kunnskap og innsikt i hvordan man bruker visualisering av data for å presentere informasjon, f.eks. statistikk, på en mer forståelig måte. Studentene vil lære å bruke forskjellige metoder for å bearbeide data, slik at de blir lettere å jobbe med.
Undervisningsspråk: Norsk
Forkunnskapskrav
Ingen ut over opptakskrav.
Læringsutbytte
Etter fullført emne forventes det at studenten har oppnådd følgende læringsutbytter, definert i form av kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse:
Kunnskap
Studenten kan:
- anvende terminologi og begreper som brukes innenfor feltet visualisering
- forklare grunnleggende persepsjonsteori
- gjøre rede for forskjellige typer informasjon og hva slags visualiseringsteknikker som er hensiktsmessig
- forklare hvordan store mengder data lettere kan forstås ved hjelp av visualisering
- forklare typiske begrensninger innen visualisering av komplekse datasett
- forklare hva slags metoder som kan benyttes for å visualisere forskjellige typer data
Ferdigheter
Studenten kan:
- identifisere egenskapene til et datasett og bestemme hva slags visualiseringsmetode som vil være mest hensiktsmessig
- evaluere hvorvidt data kan forstås bedre ved hjelp av visualisering, og hva slags metode(r) som vil gi best resultat
- bruke konkrete verktøy til å lage visualiseringer
- anvende visualisering som et verktøy
Generell kompetanse
Studenten kan:
- bruke visualisering som virkemiddel til å forstå og formidle komplekse sammenhenger
Arbeids- og undervisningsformer
Undervisningen består av en kombinasjon av forelesninger, workshops og øvingstimer. Studentene jobber selvstendig i grupper og individuelt med konkrete problemstillinger innen visualisering.
Arbeidskrav og obligatoriske aktiviteter
Følgende arbeidskrav er obligatorisk og må være godkjent for å fremstille seg til eksamen:
To individuelle innleveringer
Vurdering og eksamen
En todelt individuell eksamen.
Del 1. Hjemmeeksamen over 7 dager. (Teller 40% av totalkarakteren).
Del 2. Individuell digital skriftlig eksamen under tilsyn i 2 timer. (Teller 60% av totalkarakteren).
Studentene må bestå hver av eksamenene for å bestå kurset.
Eksamensresultat kan påklages.
Ved ny og utsatt eksamen kan en annen eksamensform også bli benyttet eller en ny oppgave med en ny frist gis. Hvis muntlig eksamen benyttes kan denne ikke påklages.
Hjelpemidler ved eksamen
Del 1: Alle hjelpemidler tilladt.
Del 2: Alle trykte og skrevne hjelpemidler tillatt.
Vurderingsuttrykk
Gradert skala A-F.
Sensorordning
En intern sensor. Ekstern sensor brukes jevnlig.
Programplan
- Bachelorstudium i anvendt datateknologi (2026 HØST)
- Bachelorstudium i anvendt datateknologi (2025 HØST)
- Bachelorstudium i informasjonsteknologi (2026 HØST)
- Bachelorstudium i informasjonsteknologi (2025 HØST)
- Bachelorstudium i ingeniørfag – matematisk modellering og datavitenskap (2026 HØST)
- Bachelorstudium i ingeniørfag – matematisk modellering og datavitenskap (2024 HØST)
- Bachelorstudium i ingeniørfag – matematisk modellering og datavitenskap (2025 HØST)