Behörighetskrav

Kandidatexamen, samt därutöver kurser i datavetenskap om minst 30 hp på avancerad nivå. Kursen kan endast genomgås efter för examensarbetet erforderliga kurser på avancerad nivå. För antagning krävs av institutionen godkänd projektplan.

Mål

Efter kursen ska studenten kunna

• visa på djupa kunskaper inom en självvald del av datavetenskap
• söka och på ett kritiskt sätt tolka och sammanställa relevant vetenskaplig litteratur
• på ett kritisk sätt avgränsa ett vetenskapligt problem, planera en vetenskaplig undersökning av problemet, välja lämpliga metoder, utföra undersökningen, tolka och värdera resultaten, samt i förkommande fall kunna generera testbara hypoteser för att förklara gjorda observationer allt inom givna tidsramar
• redovisa sina resultat på ett korrekt och bra språk för olika målgrupper såväl i vetenskaplig som i populärvetenskaplig form
• ge konstruktiv kritik till andras texter inom huvudområdet.

Innehåll

Ett självständigt arbete genomföres, där kunskaperna från tidigare genomgångna kurser tillämpas. Arbetet genomföres under ledning av handledare i nära anslutning till pågående forsknings- eller utvecklingsprojekt.

För att uppnå målen skall studenten

• under handledning avgränsa ett vetenskapligt problem, undersöka detta, tolka och värdera resultaten samt presentera arbetet muntligt och skriftligt
• söka, värdera och sammanställa information relevant för det valda problemet
• aktivt delta i seminarier och annan verksamhet på den arbetsplats där arbetet utförs
• kommentera och ge konstruktiv kritik (opponera) på andra studenters arbeten

Undervisning

Undervisningen utformas individuellt beroende på projektets inriktning. Handledning ges individuell eller i grupp.

Examination

För godkänt betyg fordras en godkänd muntlig och skriftlig presentation av examensarbetet. Den skriftliga presentationen ska bestå av en vetenskaplig rapport, en populärvetenskaplig sammanfattning och en sammanfattning på engelska. För att bli godkänd ska studenten också ha opponerat på ett annat examensarbete inom datavetenskap alternativt ha deltagit aktivt vid ett forskningsseminarium.