---
id: SI_003
model: openai/gpt-5.4-mini
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: konkurranse
  05_handling: utforsk
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: langsiktig
---

# Instans SI_003
**Seeds:** strategisk | langsiktig | konkurranse | sårbarhet | utforsk

Det strategiske spørsmålet er ikke bare *hva* studentene skal lære, men *hva slags kompetansekjede programmet skal produsere* for et miljø der forsvar, industri og høyteknologi krever både leveranseevne og tillit. Med bare 10–12 emner over 3 år er den største risikoen en **for tynn og fragmentert plan**: litt matematikk, litt AI, litt programmering – men ingen tydelig bærekraftig kjerne.

### Sentrale blindsoner
1. **Overvekting av verktøy, undervurdering av grunnmur**
   AI-verktøy og moderne stacks endrer seg fort. Hvis studieplanen låser seg til konkrete rammeverk, kan den være utdatert før studenten uteksamineres. Den langsiktige verdien ligger i algoritmisk tenkning, programvarearkitektur, datastrukturer, modellering og testbarhet.

2. **For lite system- og sikkerhetsforståelse**
   Nærhet til forsvarsindustri gjør sårbarhet til et konkurransepunkt. Mange programmer undervurderer secure coding, trusselmodellering, tilgangsstyring, sporbarhet og systemintegrasjon. Dette er ikke “tillegg”; det er differensierende kompetanse.

3. **Autonomi som antakelse, ikke læringsmål**
   Studentenes evne til å lære selvstendig må trenes eksplisitt. Uten opplæring i litteratursøk, eksperimentdesign, dokumentasjon, kodegjennomgang og refleksjon blir de avhengige av det som er kjent i dag, ikke i morgen.

### Prioriteringsargumenter
- **For bredde:** Matematikk/fysikk gir robusthet, men kan bli en flaskehals hvis det spiser for mye av 10–12 emner. Bredde må være *målrettet*, ikke generell.
- **For spesialisering:** Software engineering og AI gir attraktivitet og arbeidsmarkedsrelevans, men bør bygges på en kjerne av engineering-prinsipper. Ellers blir kandidaten “verktøydrevet” og sårbar.
- **For autonomi:** Dette er den mest undervurderte konkurransefordelen. Et program som trener kontinuerlig læring, gjør kandidater mer verdifulle over en 10–20 års karriere.

### En mulig balanse
Tenk 4 emner kjerneprogrammering/systemer, 2 emner matematikk/modellering, 2 emner software engineering/CI/CD/testing, 1 emne AI/ML, 1 emne sikkerhet/etikk, 1–2 prosjekt- eller integrasjonsemner.

### Neste steg
1. Kartlegg hvilke læringsutbytter som faktisk kan kuttes uten å svekke kandidatens langsiktige verdi.
2. Lag en matrise som rangerer emner etter: relevans om 5 år, relevans for regional industri, og sårbarhet for teknologisk foreldelse.
3. Innfør ett obligatorisk “autonomi-emne” med søk, lesing, eksperimentering og faglig selvregulering.