Engelskt namn: Degree Project: Master of Science (two years) in Computing Science (Specialization Human-Computer Interaction)
Denna kursplan gäller: 2012-11-05 och tillsvidare
Kurskod: 5DV142
Högskolepoäng: 30
Utbildningsnivå: Avancerad nivå
Huvudområden och successiv fördjupning:
Datavetenskap: Avancerad nivå, innehåller examensarbete för masterexamen
Betygsskala: Väl godkänd, godkänd, underkänd
Ansvarig institution: Institutionen för datavetenskap
Beslutad av: teknisk-naturvetenskapliga fakultetsnämnden, 2012-12-20
Examensarbetet skall utföras under sista terminen av en masterutbildning med Datavetenskap som huvudområde i examen med inriktning mot människa-dator interaktion.
Under kursen tränas studentens förmåga att specificera, planera, genomföra och redovisa ett självständigt arbete. Studenten tillämpar sina under utbildningen förvärvade kunskaper och fördjupar sig inom minst ett specifikt delområde. Genom arbetet får studenten kontakt med forskning och utvecklingsarbete i ämnet. Resultaten presenteras muntligt och skriftligt.
Moment 1. Självständigt arbete (28 hp)
Examensarbetet utförs som ett självständigt arbete antingen som ett (eget eller del av ett större) forskningsprojekt vid universitetet eller som ett utvecklingsprojekt i industrin. Examensarbetet måste erbjuda någon form av problemlösning i vid mening, och innebära ämnesmässig fördjupning i förhållande till kurser som studenten tidigare läst. Arbetet får inte enbart bestå av rutinmässig programmering. Fördjupningen ska relatera det arbete man gör till existerande vetenskapliga ståndpunkter och resultat samt dokumenteras i en vetenskaplig rapport tillsammans med det övriga arbetet.
Moment 2. Presentation (2 hp)
Examensarbetet presenteras skriftligt i rapportform samt muntligt i disputationsform. Studenten skall även förbereda en opposition och genomföra denna på ett annat examensarbete. Under kursen kommer studenten att kommunicera kring arbetet både muntligt och skriftligt på engelska.
Kunskap och förståelse
Efter avslutad kurs ska studenten kunna:
Färdighet och förmåga
Efter avslutad kurs ska studenten kunna:
Värderingar och förhållningssätt
Efter avslutad kurs ska studenten kunna:
För tillträde till kursen krävs följande (eller motsvarande kunskaper): En avlagd kandidatexamen samt kurser totalt omfattande 60 hp på avancerad nivå. Minst 30hp av de 60hp ska vara inom huvudområdet datavetenskap. Följande kurser ska vara avklarade: Kognitiv interaktionsdesign (5DV067), Människa-dator interaktion, fördjupningskurs (5DV048), Teoretiska perspektiv inom Kognitionsvetenskap (5DV113), Introduktion till människa-dator interaktion: Design för användares erfarenhet (2IN037), Tillämpad användarforskning (2IN038), Design: Teori och praktik (2IN039), Användbarhet och upplevelsedesign (2IN041) och Förkroppsligad interaktion (2IN040) Beroende på examensarbetets inriktning kan särskilda förkunskaper krävas. Engelska A och svenska för grundläggande behörighet för högskolestudier (om kursen ges på svenska).
Undervisningen består av individuell handledning. En handledare inom institutionen utses för varje student, med vilken fortlöpande kontakt skall uppehållas. Studenten skall hushålla med den tillgängliga handledningsresursen och studenten kan normalt inte kräva att få handledning mer än 10 månader efter påbörjat arbete. Ytterligare en handledare utses av uppdragsgivaren vid externa examensarbeten. Utöver handledning skall studenten självständigt identifiera, söka, värdera samt sammanfatta informationskällor i syfte att ge en vetenskaplig bakgrund till det utförda arbetet. Studenten skall självständigt planera och genomföra arbetet inom givna tidsramar samt redovisa det både muntligt och skriftligt. Studenten skall också läsa in sig på ett annat examensarbete och opponera på detta.
Moment 1, självständigt arbete, bedöms utifrån
a) arbetets planering, genomförande och uppföljning samt
b) vetenskapligt och ingenjörsmässigt innehåll och resultat.
Moment 2, presentation, bedöms utifrån
c) utformning av skriftlig rapport,
d) muntlig presentation samt
e) planering och genomförande av opposition
På Moment 1 ges något av betygen Underkänd (U) eller Godkänd (G) och på Moment 2 ges något av betygen Underkänd (U), Godkänd (G) eller Väl Godkänd (VG). På kursen ges något av betygen Underkänd (U), Godkänd (G) eller Väl Godkänd (VG). För att bli godkänd på hela kursen krävs att samtliga bedömningsgrunder, dvs a)-e) ovan, och obligatoriska moment är godkända. Betyget på hela kursen utgör en sammanfattande bedömning av resultaten vid examinationens olika delar och sätts vid kursens slut. De studenter som inte blivit godkända när ett läsår passerat måste göra om kursens samtliga delar, dvs börja om med ett nytt ämne för examensarbetet.
En student som utan godkänt resultat har genomgått två prov för en kurs eller del av en kurs, har rätt att få en annan examinator utsedd, om inte särskilda skäl talar emot det (HF6 kap. 22§). Begäran om ny examinator ställs till prefekten vid Institutionen för datavetenskap.
Tillgodoräknande
Denna kurs kan ej räknas i examen samtidigt som en annan kurs med liknande innehåll. Vid tveksamheter bör den studerande rådfråga studievägledare vid Institutionen för datavetenskap.
Speciellt gäller att denna kurs får ej ingå i någon annan examen än Mastersexamen i datavetenskap.
Tillgodoräknande av studier prövas individuellt (se universitetets regelsamling).
Kurslitteraturen väljs individuellt i samråd med examinator/handledare.