# Debrief — openai/gpt-5.4-mini

- Instanser: 9
- Tokens inn: 10,909
- Tokens ut: 7,384
- Kostnad: $0.1435
- Kjørt: 2026-04-15 17:29:04.360397+00:00

---

# Sverm-debrief

## Konsensus
1. **Studieplanen må forstås som en portefølje under knapphet**: Med 10–12 emner kan man ikke optimalisere samtidig for bredde, spisskompetanse og fremtidssikkerhet.
2. **Grunnmur må prioriteres**: Programmering, algoritmer/datastrukturer, systemforståelse, databaser, arkitektur og noe matematikk må ligge fast.
3. **AI/verktøy må ikke dominere**: Flere instanser advarer mot å bygge planen rundt dagens rammeverk eller AI-verktøy, fordi de blir fort utdaterte.
4. **Autonom læring er en kjernekompetanse**: Studentene må trenes eksplisitt i å lære nye verktøy, lese dokumentasjon, feilsøke og dokumentere beslutninger.
5. **Industrinærhet er både mulighet og risiko**: Nærhet til forsvarsindustri og høyteknologi gir relevans, men kan presse programmet mot kortsiktige lokale behov.

## Dissens
- **Hvor mye bredde?** Noen vektla matematikk/fysikk/systemforståelse som konkurransefortrinn; andre advarte mot at dette kan spise for mye av graden og svekke operasjonell utvikling.
- **Når spesialisere?** Enkelte anbefalte sen spesialisering for å beskytte langsiktig læringsevne, mens andre ville bygge en tydelig software-first-profil tidligere for å møte regional etterspørsel.
- **AI som eget spor eller innfelt tema?** Det var en viss uenighet om AI bør være et eget emne eller integreres i software engineering, men flertallet heller mot integrasjon og prinsipper fremfor verktøyfokus.
- **Hvordan balansere industriens behov?** Noen så sterk nærhet til industri som en styrke, andre som en kilde til avhengighet og utilsiktet omdanning av bacheloren til en opplæringskanal.

## Blindsoner avdekket
- **Emnene kan bli siler uten progresjon**: Flere pekte på at mange små emner kan gi bredde på papiret, men svak reell sammenheng.
- **Autonomi blir ofte antatt, ikke trent**: Dette ble framhevet som en sentral svakhet som lett overses.
- **Juridisk/etisk dimensjon er underkommunisert**: Særlig relevant ved forsvarsnær industri, dual-use, sikkerhet og ansvarlig AI.
- **Avhengighet av verktøy og plattformer**: Risikoen for å utdanne studenter som er flinke i dagens stack, men sårbare ved teknologiskifte.
- **“Mer moderne” er ikke nødvendigvis mer robust**: Kortsiktig attraktivitet kan skjule lav langsiktig verdi.

## Anbefalinger
1. **Definer en fast kjerne på 6–7 emner**: programmering, algoritmer, systemforståelse, databaser, SE, sikkerhet/arkitektur og nødvendig matematikk.
2. **Legg AI og verktøy inn som prinsippemner eller innslag, ikke som hovedtyngde**.
3. **Bygg eksplisitte autonomi-krav i flere emner**: dokumentasjon, leseoppgaver, feil­søking, refleksjonslogg og åpne problemstillinger.
4. **Slå sammen overlappende emner og lag tydelig progresjon fra 1. til 6. semester**.
5. **Test studieplanen mot to scenarier**: “AI-boom” og “AI-tilbakeslag” — hvis kandidaten fortsatt er attraktiv i begge, har dere en robust plan.
