---
id: SI_008
model: openai/gpt-5.4-mini
seeds:
  04_risiko: usikkerhet
  03_relasjon: samarbeid
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: juridisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_008
**Seeds:** juridisk | kortsiktig | samarbeid | usikkerhet | implementer

Etter mitt syn er den største blindsonen ikke *hva* man bør undervise, men *hva programmet juridisk og praktisk signaliserer* til omverdenen. Når campus ligger tett på forsvarsindustri og høyteknologiske miljøer, vil en studieplan fort bli lest som en kompetansekontrakt: «Dette programmet leverer folk som kan brukes her, nå.» Da blir kortsiktig etterspørsel en sterk driver — men også en risiko.

### Tre blinde flekker
1. **Overtilpasning til dagens arbeidsmarked**  
   AI-verktøy, DevOps og moderne software engineering er etterspurt, men hvis 4–5 av 10–12 emner bindes tett til dagens verktøy, blir planen sårbar. Verktøy skifter raskere enn revisjonssykluser. Studenten trenger derfor mer enn «kunnskap om X»; de trenger evne til å lære X+1.

2. **Undervurdering av juridisk/etisk rammeverk**  
   Nærhet til forsvarsindustri gjør eksportkontroll, sikkerhet, personvern, dual-use og ansvarlig utvikling mer enn fotnoter. Hvis dette ikke bygges inn, kan programmet produsere kandidater som er faglig sterke, men organisatorisk risikable å ansette.

3. **For svak systemforståelse som grunnmur**  
   Mange programmer kutter matte/fysikk/systemtenkning først. Det er farlig: uten modellering, algoritmisk forståelse og teknisk bæreevne blir «AI-kompetanse» ofte bare API-bruk. Det er kortsiktig, men ikke robust.

### Hva bør veies mot hverandre?
- **Bredde vs. spesialisering:**  
  4–5 emner bør være grunnmur: matematikk, diskret matematikk, programmering, databaser/systemer, eventuelt signaler/fysikk eller systemarkitektur. Resten kan være mer fleksibel.
- **Spesialisering vs. autonom læring:**  
  Ikke lag et «ChatGPT-/AI-verktøy-program». Lag emner som trener studentene i å evaluere, integrere og dokumentere nye verktøy.
- **Samarbeid vs. individuell mestring:**  
  Næringslivssamarbeid er bra, men bør styres med tydelige læringsmål og juridiske rammer, ikke bare prosjekter for partnernes behov.

### Min anbefaling
Av 10–12 emner:  
- 4 grunnemner i ingeniørfaglig kjerne  
- 3 emner i software engineering/systemutvikling  
- 1 emne i AI/data  
- 1 emne i sikkerhet/juss/etikk  
- 1–2 emner i prosjekt, praksis eller valgfri fordypning

### Neste steg
1. Kartlegg hvilke emner som faktisk bygger **autonom læringsevne**, ikke bare verktøybruk.  
2. Gjennomfør en juridisk/risk review av studieplanen: dual-use, personvern, sikkerhet, samarbeid med industri.  
3. Lag en «kompetansematrise» som viser hvilke læringsutbytter som dekkes av bredde, spesialisering og læringsautonomi.