Huvudområden och successiv fördjupning:
Datavetenskap: Grundnivå, har mindre än 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
Kognitionsvetenskap: Grundnivå, har mindre än 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
Betygsskala: Med beröm godkänd, icke utan beröm godkänd, godkänd, väl godkänd, godkänd, underkänd
Ansvarig institution: Institutionen för datavetenskap
Moment 1, teoridel, 4.5 högskolepoäng
Momentet behandlar metaforer och konceptuella modeller, interaktionstekniker, naturligt språk, gester, direktmanipulation, datorstöd för samarbete, utvecklingsmetoder, designstöd, prototyper, verktyg, uppgiftsanalys och utvärderingstekniker.
Moment 2, laborationsdel, 3 högskolepoäng
Delmomentet utgörs av en laborationskurs med ett antal obligatoriska inlämningsuppgifter och presentationer
Förväntade studieresultat
Efter avslutad kurs ska studenten:
- känna till och förstå grundläggande MDI-relaterade begrepp. T.ex. mental modell, konceptuell modell, metafor, distribuerad kognition, agenter, prototyp, HTA, GOMS, KLM och Fitts lag
- kunna relatera ovanstående begrepp till designprocessen
- känna till och följa olika ansatser för designprocessen
- känna till och använda olika utvärderingstekniker såsom intervjuer, enkäter, observationer, heuristisk utvärdering, kognitiv genomgång, och även motivera lämplig teknik i en specifik situation
- kunna planera och genomföra utvärderingar
- förstå hur olika delar av ett gränssnitt bidrar till användbarheten för ett interaktivt system
- känna till olika typer av designverktyg och utvärderingshjälpmedel
- kunna analysera och utforma ett användargränssnitt baserat på MDI-teori, designprinciper och beprövad erfarenhet
Behörighetskrav
Univ: förutom grundläggande behörighet, en grundläggande kurs i programmeringsmetodik (tex 5DV104, 5DV105, 5DV106 eller 5DV114) samt Datastrukturer och algoritmer, 7,5hp (5DV108) eller Applikationsprogrammering i Python (5DA000) eller motsvarande kunskaper
Undervisningens upplägg
Undervisningen bedrivs i form av föreläsningar, arbete i datorlabb och övningar i mindre grupper. Utöver schemalagda aktiviteter krävs även individuellt arbete med materialet.
Examination
Examinationen sker dels genom skriftlig tentamen (på teoridelen) dels genom ett
laborationsmoment. På en skriftlig tentamen sätts något av betygen Underkänd (U), Godkänd (3), Icke utan beröm godkänd (4) eller Med beröm godkänd (5). På laborationsmomentet ges endast betygen Underkänd (U) eller Godkänd (G).
På hela kursen ges något av betygen Underkänd (U), Godkänd (3), Icke utan beröm
godkänd (4) eller Med beröm godkänd (5). För att bli godkänd på hela kursen krävs att
samtliga prov och obligatoriska moment är godkända. Betyget utgör en sammanfattande
bedömning av resultaten vid examinationens olika delar och sätts först när alla obligatoriska moment är godkända.
För studerande som inte godkänns vid ordinarie provtillfälle anordnas ytterligare provtillfälle.
Studerande som två gånger underkänts i prov, har rätt att hos styrelsen för institutionen för
datavetenskap begära att annan lärare utses för att sätta betyg på honom/henne. Den som godkänts i ett prov får ej undergå förnyat prov för högre betyg.
TILLGODORÄKNANDE
I en examen får denna kurs ej ingå, helt eller delvis, samtidigt med en annan kurs med likartat innehåll. Vid tveksamheter bör den studerande rådfråga studievägledare vid Institutionen för datavetenskap och/eller programansvarig för sitt program.
Tillgodoräknande av studier prövas individuellt (se universitetets regelsamling och tillgodoräknandeordning). Ansökan om tillgodoräknande görs på speciell blankett och ställs till den Teknisk-naturvetenskapliga fakultetsnämnden, Umeå universitet.
Litteratur
Litteraturlistan är inte tillgänglig via den webbaserade utbildningskatalogen.
Kontakta aktuell institution.
