---
id: SI_008
model: mistralai/mistral-large-2512
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: makt
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_008

**Analyse: Sårbar maktbalanse i et kortsiktig strategisk landskap**

Studieledelsen sitter med **makt** til å forme fremtidens ingeniører, men denne makten er **sårbar** for både eksterne press (industriens kortsiktige kompetansebehov) og interne begrensninger (revisjonssykluser, emnekapasitet). Den største blindsonen er **illusionen om kontroll**: troen på at en treårig studieplan kan "fange" et felt som endrer seg kvartalsvis. AI og software engineering utvikler seg raskere enn universitetets revisjonsprosesser – her ligger en **strategisk sårbarhet** som må adresseres *før* emnefordelingen låses.

**Kortsiktig vs. langsiktig makt:**
- **Kortsiktig makt** ligger i å tilfredsstille lokale bedrifter (f.eks. Kongsberg Gruppen, Nammo) med umiddelbar kompetanse innen f.eks. Rust, MLOps eller cyberfysiske systemer. Dette gir synlige resultater (rekrutteringsavtaler, sponsorater) og legitimerer programmet politisk.
- **Langsiktig makt** ligger i å bygge **autonom læringskapasitet** – ikke bare tekniske ferdigheter, men evnen til å *lære å lære* i et flyktig felt. Dette krever **sårbarhetsbevisst design**: emner som eksplisitt trener metakognisjon (f.eks. "Emerging Tech: Self-Directed Learning" som obligatorisk 3. årsemne) og **implementerbare** mekanismer for kontinuerlig oppdatering (f.eks. årlige "micro-credentials" som oppdaterer innhold uten å kreve full revisjon).

**Prioriteringsdilemmaer:**
1. **Bredde vs. spesialisering:**
   - Argument for bredde: 40% av emnene bør være kjernefag (matte, algoritmer, systemtenkning) – *ikke* fordi de er "evige", men fordi de gir **makt** til å forstå *hvorfor* nye verktøy fungerer (eller feiler). Eksempel: Et emne i "Fysiske grenser for beregning" (kvantecomputing, termodynamikk) kan forklare hvorfor AI-modeller sliter med visse problemer.
   - Argument for spesialisering: 30% av emnene bør være **industriankret** (f.eks. "Defense-Grade Software Engineering" i samarbeid med FFIs programvareavdeling), men med eksplisitt fokus på **sårbarheter** (f.eks. "Failure Modes in Autonomous Systems"). Her må studieledelsen **implementere** en "rotasjonsmodell": emner som byttes ut hvert 2. år basert på industriens feedback.

2. **Autonomi vs. struktur:**
   - **Sårbarhet i autonomi:** Studenter som overlates til selvstyrt læring uten rammer vil ofte velge det trygge (f.eks. å lære enda en JavaScript-ramme) fremfor det nødvendige (f.eks. formell verifikasjon).
   - **Løsning:** **Strategisk autonomi** – strukturert frihet. Eksempel: Et "Portfolio-emne" der studentene må dokumentere læring innen 3 selvvalgte teknologier, men hvor 1 må være innen et "risikofelt" (f.eks. etikk i AI, eller lavnivåprogrammering).

**Neste steg:**
1. **Maktkartlegging:** Inviter representanter fra 3–4 bedrifter (inkl. én *utenfor* forsvarssektoren, f.eks. en helseteknologibedrift) til en **strategisk workshop** for å identifisere *felles* sårbarheter i dagens kandidater. Fokus: Hvilke grunnleggende mangler ser de på tvers av bedrifter?
2. **Implementeringspilot:** Test en "modulær" emnestruktur i ett emne (f.eks. "Advanced Software Engineering") der 50% av innholdet låses for 3 år, mens 50% oppdateres årlig basert på en **industripanel**. Mål effekten på studentenes autonomi vs. relevans.
3. **Sårbarhetsrevisjon:** Kartlegg hvilke emner som *mest sannsynlig* vil bli utdaterte innen 2027 (f.eks. spesifikke AI-rammeverk). For disse emnene: **Krev** at studentene dokumenterer hvordan de vil oppdatere kunnskapen selv etter endt kurs (f.eks. via en "læringskontrakt").