---
id: SI_007
model: mistralai/mistral-large-2512
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: samarbeid
  05_handling: utforsk
  01_perspektiv: bruker
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_007
**Seeds:** *bruker* (studenten som aktiv deltaker, ikke passiv mottaker) | *kortsiktig* (raske endringer vs. langsomme revisjoner) | *samarbeid* (industriens rolle i utdanningen) | *sårbarhet* (risikoen ved å satse feil) | *utforsk* (læring som prosess, ikke produkt)

---

### **Blindsoner: Tre feller studieledelsen må unngå**
1. **Illusjonen om "evig relevans"**
   Studieplaner fryses i 3–5 år, men industrien krever *kortsiktig* tilpasning (f.eks. har generativ AI endret verktøykjeden på 18 måneder). Blindsonen: Å tro at *innholdet* i emner som "Software Engineering" eller "Maskinlæring" kan defineres statisk. Løsning: **Emner må designes som rammeverk for *utforskning***, ikke som pensumlister. Eksempel: Erstatt "lær Python" med "lær å evaluere og adoptere nye språk/verktøy gjennom prosjekter" – der industripartnere bidrar med *sårbare* case-studier (f.eks. "Hvordan migrerte vi fra TensorFlow til JAX?").

2. **Samarbeid som ensidig utveksling**
   Nåværende modeller (gjesteforelesere, praksisplasser) er ofte *transaksjonelle*. Blindsonen: Å overse at *brukeren* (studenten) må være like aktiv i samarbeidet som bedriften. Eksempel: La studenter *kritisk vurdere* industriens verktøyvalg (f.eks. "Er Rust virkelig bedre enn C++ for vårt forsvarssystem?") – dette avslører *sårbarheter* i bedriftenes egne løsninger og gir studentene *autonomi*.

3. **Autonom læring som fravær av struktur**
   "Lær å lære" er et tomt mantra uten *konkrete mekanismer*. Blindsonen: Å tro at studentene vil finne ut av det selv. Løsning: **Bygg *utforskingskompetanse* inn i emner** gjennom:
   - **Sårbarhetsøvelser**: "Dere har 48 timer på å finne og fikse en kritisk sårbarhet i dette åpne kildekode-prosjektet" (samarbeid med NSM eller mnemonic).
   - **Kortsiktige sprints**: 2-ukers moduler der studentene tester nye verktøy (f.eks. "Prøv ut GitHub Copilot på deres neste prosjekt – skriv en refleksjonsrapport om hva det endret").
   - **Industri-mentorer**: Ikke bare forelesere, men *kritiske sparringspartnere* som utfordrer studentenes antakelser (f.eks. "Hvorfor bruker dere denne algoritmen når bedriften vår har gått over til X?").

---

### **Prioriteringsdilemmaer: Hva veier tyngst?**
| Hensyn               | Argument *for*                                                                 | Argument *mot*                                                                 | SI_007s vridning                                                                 |
|----------------------|-------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------|
| **Grunnleggende bredde** | Matte/fysikk gir robust systemforståelse (kritisk for forsvar).               | "Tid brukt på derivasjon er tid mistet til AI-prompting."                     | *Behold bredden, men gjør den brukerdrevet*: La studentene *utforske* hvordan f.eks. lineær algebra brukes i moderne LLMs – ikke bare regneoppgaver. |
| **Spesialisering**   | Bedrifter rekrutterer for *kortsiktige* behov (f.eks. MLOps).                 | Risiko for å bli "utdatert" før uteksaminering.                              | *Spesialiser i metoder, ikke verktøy*: Fokuser på *sårbarheter* i AI-systemer (bias, robusthet) – ikke bare "hvordan trene en modell". |
| **Autonom læring**   | Nødvendig for å håndtere endringer.                                           | Studentene trenger trygge rammer – ikke bare "fri utforskning".              | *Bygg autonomi gjennom samarbeid*: La industrien definere *problemer* (f.eks. "Hvordan detektere deepfakes i sanntid?"), mens universitetet gir *metoder* for å løse dem. |

---

### **Konkrete neste steg**
1. **Pilot: "Sårbarhetslab" som obligatorisk emne**
   - Samarbeid med NSM eller bedrifter som Kongsberg Defence & Aerospace.
   - Oppgave: Studenter får tilgang til et *ekte* (men anonymisert) system med kjente sårbarheter (f.eks. log4j). Målet er ikke å "fikse" dem, men å *dokumentere læringsprosessen*: Hvordan fant de sårbarheten? Hvilke verktøy brukte de? Hva var blindsonene deres?
   - *Seed-aktivering*: *Sårbarhet* (eksponerer svakheter i både systemer og egen kompetanse) + *utforsk* (læring som prosess).

2. **Revider emnebeskrivelser med "utforskningsmandater"**
   - Erstatt statiske læringsutbytter med dynamiske *spørsmål* som studentene skal utforske. Eksempel:
     - Gammel: "Studenten skal kunne implementere en neuralt nettverk i PyTorch."
     - Ny: "Studenten skal kunne *vurdere* når et neuralt nettverk er riktig verktøy for et gitt problem, og hvilke *sårbarheter* det introduserer (f.eks. forklarbarhet, dataavhengighet)."
   - *Seed-aktivering*: *Kortsiktig* (tilpasningsdyktig) + *bruker* (studenten som aktiv deltaker).

3. **Opprett et "Industriens Blindsoner"-panel**
   - Inviter bedrifter til å presentere *sine* største teknologiske feilgrep (f.eks. "Hvorfor gikk vi all-in på blockchain i 2018?"). La studentene *analysere* disse som case-studier i *sårbarhet* og *kortsiktig* tenkning.
   - *Seed-aktivering*: *Samarbeid* (ikke bare rekruttering) + *utforsk* (kritisk refleksjon).

---
**SI_007s avsluttende refleksjon**: Den største blindsonen er å tro at studieplanen skal *forutsi* fremtiden. I stedet må den lære studentene å *navigere* den – gjennom *sårbare* samarbeid, *kortsiktige* eksperimenter, og en *bruker* som er like mye utforsker som ingeniør.