---
id: SI_003
model: mistralai/mistral-large-2512
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: makt
  05_handling: vent
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_003

**Seeds aktivert:** *strategisk* (langsiktig posisjonering), *kortsiktig* (press fra arbeidsmarked), *makt* (hvem kontrollerer læringskurven?), *sårbarhet* (hvor tåler systemet brudd?), *vent* (taktisk utsettelse som verktøy).

---

### **Blindsoner i revisjonen**
1. **Maktens asymmetri:** Forsvarsindustrien og høyteknologibedrifter *trenger* kandidater nå, men vil ikke bære kostnaden ved å utdanne dem. Studieledelsen må kartlegge hvem som egentlig har *vetomakt* over innholdet – er det bedriftene (som rekrutterer), studentene (som stemmer med føttene), eller fagmiljøet (som sitter på formell kompetanse)? Eksempel: Hvis 80% av studentene får jobb i forsvarssektoren, men bare 20% av undervisningsressursene er dedikert til sikkerhetskritisk kode, er det en *sårbarhet* i systemet.

2. **Kortsiktig spesialisering som felle:** AI-verktøy endrer seg hvert halvår, men grunnleggende algoritmisk tenkning består. Prioriterer man *kortsiktig* etterspørsel (f.eks. prompt engineering for LLMs), risikerer man å skape kandidater som er *sårbare* for teknologisk disrupsjon. Samtidig: Hvis man *venter* med å inkludere AI i pensum, taper man rekrutteringsargumenter. **Løsning:** Dediker *ett* emne til "state-of-the-art"-verktøy (f.eks. "AI i praksis"), men la resten bygge på evighetskunnskap (f.eks. "Abstraksjon i programvarearkitektur").

3. **Autonom læring som maktspill:** Studentenes evne til å lære selvstendig er en *strategisk* ressurs, men universitetenes *makt* ligger i å definere hva som er "godkjent kunnskap". Blindsonen: Hvis man outsourcer læringen til MOOCs eller bedriftscertifiseringer (f.eks. AWS/Azure), mister universitetet kontroll over kvalitet og etikk. **Eksempel:** Et emne som "Selvstyrt læring i datafag" (med veiledning på metakompetanse) kan være mer verdifullt enn enda et Python-kurs.

4. **Ressursfordelingens sårbarhet:** Med 10–12 emner må hvert valg veie tungt. *Kortsiktig* prioritering av software engineering kan gå på bekostning av *strategisk* bredde (f.eks. fysikk for robotikk eller etikk for AI). **Tall:** Hvis 3 emner må kuttes, bør det være de som lettest kan hentes inn via eksterne kurs (f.eks. "Webutvikling") – ikke de som krever lab-infrastruktur (f.eks. "Innbyggede systemer").

---

### **Dissens: Vent som strategi**
Mainstream-tenkning sier "tilpass deg nå", men *vent* kan være en *strategisk* manøver. Eksempel:
- **Utsett AI-spesialisering** med ett år, og bruk tiden til å kartlegge hvilke verktøy som *overlever* (f.eks. GitHub Copilot vs. midlertidige hype-verktøy).
- **La bedriftene betale** for pilotkurs i nye teknologier (f.eks. et "Forsvarsindustriens utfordringer"-emne sponset av Kongsberg Gruppen). Dette reduserer universitetets *sårbarhet* for feilinvesteringer.

---

### **Neste steg**
1. **Maktkartlegging:** Gjennomfør en anonym spørreundersøkelse blant studenter og arbeidsgivere om hvilke emner de *må* ha vs. hvilke de kan lære selv. Bruk resultatene til å identifisere *vetomakt*.
2. **Sårbarhetsanalyse:** Simuler hva som skjer hvis 20% av studentene dropper ut på grunn av for teoretisk innhold, eller hvis et kjerneemne (f.eks. "Algoritmer") får dårlige evalueringer. Hvor tåler systemet brudd?
3. **Vent-eksperiment:** Lag et "sandkasse-emne" (f.eks. "Fremtidens teknologier") der innholdet bestemmes *etter* semesterstart, basert på hva som er mest relevant *nå*. Mål om det gir bedre læringsutbytte enn tradisjonell pensumplanlegging.