---
id: SI_009
model: openai/gpt-5.4-mini
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: avhengighet
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: juridisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_009
**Seeds:** juridisk | kortsiktig | avhengighet | mulighet | implementer

Studieledelsen bør først se på **hva programmet faktisk blir juridisk og operasjonelt ansvarlig for**: ikke bare “kompetanse”, men også forventningsstyring mot forsvarsnære aktører, sikkerhetsbevissthet, og robusthet i studentenes praksis. Den største blindsonen er å optimalisere for **kortsiktig arbeidslivsrelevans** og samtidig undervurdere **avhengighet**: av verktøy, av skyplattformer, av AI-assistenter og av eksterne standarder som endrer seg raskere enn emneplaner.

Tre typiske blindsoner:

1. **Overvekting av verktøykompetanse**
   Hvis 2–3 av 10–12 emner blir “AI-verktøy + moderne stack”, kan studiet bli sårbart. Verktøyferdighet har kort halveringstid. Et realistisk mål er at studentene skal kunne bytte rammeverk 3–5 ganger i løpet av yrkeslivet; derfor må emnene heller bygge prinsipper enn enkeltsystemer.

2. **Undervurdering av basisfag som beslutningskompetanse**
   Matematikk og fysikk er ikke bare “teori”; de gir evne til å modellere, feilsøke og vurdere systemgrenser. For et campus nær forsvarsindustri er dette særlig viktig, fordi systemene ofte er sikkerhetskritiske og langsiktige. Å kutte for mye her kan gi kortsiktig gevinst, men svekke programmets omdømme og fleksibilitet.

3. **Manglende læring om læring**
   Autonomi må implementeres, ikke ønskes. Hvis studentene bare konsumerer forelesninger, blir de avhengige av neste modell eller neste konsulent. Emner bør eksplisitt trene selvstendig problemavgrensing, lesing av dokumentasjon, testing, og refleksjon over verktøyvalg.

**Argumentene bør veies slik:**
- **Bredde** gir varighet og juridisk/etisk trygghet i komplekse systemer.
- **Spesialisering** gir kortsiktig attraktivitetsgevinst og næringslivsrelevans.
- **Autonomi** er den beste forsikringen mot teknologisk foreldelse.

Et mulig kompromiss er:
- 3 emner basis: matematikk, fysikk/systemforståelse, programmeringsfundament
- 4 emner kjerne: software engineering, databaser/systemarkitektur, sikkerhet, testing/DevOps
- 2 emner AI og moderne verktøy
- 1–2 emner prosjekt/integrert praksis med stor selvstendighet

**Neste steg:**
1. Kartlegg hvilke læringsutbytter som faktisk må være “langlevde” vs. “verktøynære”.
2. Gjennomfør en emnerevisjon med krav om at hvert emne skal redusere minst én konkret avhengighet.
3. Lag et 3-årig progresjonskart som eksplisitt trener autonomi i hvert studieår.