---
id: SI_007
model: openai/gpt-5.4-mini
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: tillit
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: syklisk
---

# Instans SI_007
**Seeds:** strategisk | syklisk | tillit | mulighet | implementer

Den største blindsonen er å tro at studieplanen må velge mellom **bredde, spesialisering og autonom læring**. Strategisk sett er det mer robust å se programmet som en **syklisk kompetanseportefølje**: noen emner gir varig fundament, noen gir markedsrelevans nå, og noen bygger kapasitet for å lære nytt senere. Hvis alle emner optimaliseres for dagens etterspørsel, blir programmet fort foreldet før neste revisjonssyklus.

**Blindsone 1: “Mer software” kan skjule svakhet i grunnmur.**  
I en nær kobling til forsvarsindustri og høyteknologi er systemtillit kritisk. Studentene må tåle komplekse krav, sporbarhet, sikkerhet og kvalitet. Hvis matematikk/fysikk/systemforståelse kuttes for mye, får man kandidater som kan kode, men ikke designe robuste systemer. Det er en strategisk risiko, ikke bare en pedagogisk.

**Blindsone 2: AI-verktøy er ikke det samme som AI-forståelse.**  
Å lære Copilot, prompting og API-integrasjon er nyttig, men bør ikke fortrenge algoritmisk tenkning, datahåndtering, modellbegrensninger og etikk. Ellers får man “verktøybrukere” uten dømmekraft. Muligheten ligger i å bruke AI som **didaktisk forsterker**, ikke som substitutt for faglig kjerne.

**Blindsone 3: Autonomi oppstår ikke av seg selv.**  
Studenter blir ikke selvstyrte bare fordi man sier det. De må trenes i læringssykluser: lese dokumentasjon, feilsøke, reflektere, bruke Git, skrive teknisk notat, gjøre mini-reviewer. Dette bør implementeres i flere emner, ikke legges til ett “metodeemne”.

**Argumentene som må veies mot hverandre:**
- **Bredde:** gir langsiktig fleksibilitet, sterkere systemtenkning og bedre overgang til regulerte domener.
- **Spesialisering:** øker jobbbarhet og attraktivitet mot lokale behov, særlig software engineering, DevOps, sikkerhet og AI-integrasjon.
- **Autonomi:** gir lavere fremtidig sårbarhet for teknologiskift, men krever tid og tett veiledning i starten.

Min dissens mot mainstream er dette: Ikke mål suksess i “flest mulige moderne temaer”, men i **hvor raskt en kandidat kan retool’e** om 2–3 år. Det er den viktigste framtidsevnen.

**Neste steg:**
1. Kartlegg 10–12 emner i tre lag: fundament, praksis, selvstendig læring.
2. Innfør obligatoriske “autonomi-artefakter” i alle emner: Git, refleksjonslogg, dokumentasjon, test.
3. Prioriter 1–2 tydelige profileringsspor, men behold kjerne i matematikk/system/sikkerhet.