---
id: SI_001
model: google/gemma-4-26b-a4b-it
seeds:
  04_risiko: usikkerhet
  03_relasjon: tillit
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: bruker
  02_tidhorisont: langsiktig
---

# Instans SI_001
**Seeds:** bruker | langsiktig | tillit | usikkerhet | implementer

Analysen av revisjonsprosessen indikerer at studieledelsen lider av en kognitiv bias mot statiske læreplaner. For å lykkes må de skifte fokus fra "innhold" til "kapasitet".

### Blindsoner
1.  **Den falske tryggheten i spesialisering:** Ved å implementere spesifikke AI-verktøy (f.eks. PyTorch eller spesifikke LLM-rammeverk) i pensum, risikerer man å utdanne "verktøybrukere" fremfor ingeniører. Når verktøyene skifter om 24 måneder, kollapser verdien av emnet.
2.  **Tillitsgapet til industrien:** Det er en fare for å over-optimalisere mot de umiddelbare behovene til lokale forsvarsaktører (f.eks. Kongsberg Gruppen). Dette skaper en kortsiktig syklus som ignorerer den **langsiktige** behovet for dyp systemforståelse som tåler teknologiske paradigmeskifter.
3.  **Undervurdering av kognitiv belastning:** Å prøve å dytte både tung fysikk og moderne software engineering inn i 10–12 emner skaper en fragmentert **bruker**opplevelse for studenten. Resultatet er overfladisk kompetanse uten dybde.

### Vektet argumentasjon
*   **Prioritering av Bredde (Matematikk/Fysikk):** Dette er det eneste fundamentet som er immun mot **usikkerhet**. En student som mestrer lineær algebra og kontrollteori kan lære seg enhver ny AI-arkitektur. Dette er den sikreste investeringen for studentens karriere over 30 år.
*   **Prioritering av Spesialisering (Software/AI):** Dette er nødvendig for umiddelbar **tillit** i arbeidsmarkedet. Uten dette vil studentene oppleve "relevans-sjokk" ved første ansettelse.
*   **Prioritering av Autonomi:** Dette er den kritiske variabelen. Programmet bør ikke lære *hva* man skal bygge, men *hvordan* man dekonstruerer et ukjent problem.

### Implementeringsstrategi (Dissens)
I stedet for å velge mellom 1, 2 og 3, bør man **implementere** en "Modular Core"-modell:
*   **60% kjerne:** Matematikk, systemarkitektur, algoritmer (uforanderlig).
*   **25% teknisk lab:** Dynamiske moduler som revideres hvert år (verktøyfokus).
*   **15% autonom prosjektstyring:** Der studenten selv må definere og løse et problem ved bruk av industriens API-er.

**Neste steg:**
1.  Kartlegg "halveringstiden" på de foreslåtte spesialiserings-emnene.
2.  Design 2 emner som er 100% verktøy-agnostiske, men prosjekt-drevne.
3.  Etabler et "Industry Advisory Board" som ikke dikterer pensum, men definerer de underliggende problemstillingene studentene skal løse.