Masterprogram i datavetenskap
Utbildningsplan, TDV2M
- Kod
- TDV2M
- Fastställd av
- Teknisk-naturvetenskapliga fakultetsnämnden, 9 mars 2017
- Diarienummer
- TEKNAT 2016/123
- Ansvarig fakultet
- Teknisk-naturvetenskapliga fakulteten
- Ansvarig institution
- Institutionen för informationsteknologi
Beslut och riktlinjer
Enligt beslut av rektor 2006-09-26 skall vid Uppsala universitet fr.o.m. 2007-07-01 finnas naturvetenskapliga masterprogram i biologi, datavetenskap, fysik, geovetenskap, hållbar utveckling, kemi, matematik, tillämpad beräkningsvetenskap och tillämpad bioteknik.
Behörighetskrav
Examen på grundnivå om minst 180 hp med minst 90 hp inom området datavetenskap och 30 hp inom området matematik.
För att uppfylla särskilda förkunskapskrav för kurserna inom programmet krävs kurser i programmering, algoritmer, datastrukturer, datorarkitektur och operativsystem.
Dessutom krävs kunskaper i engelska motsvarande Engelska 6. (Med en svensk kandidatexamen uppfylls kravet på engelska.)
Syfte
Utbildningen ska ge den studerande djupa kunskaper inom huvudområdet datavetenskap. Betoningen ligger på analytisk förmåga och kunskaper som håller på lång sikt, inom ett område som är under snabb utveckling. Programmet fokuserar därför inte på särskilt utvalda programmeringsspråk, hårdvaruplattformar eller operativsystem. Den som genomgått programmet kan kritiskt analysera och tillämpa sina kunskaper inom det datavetenskapliga området och självständigt inhämta de nya kunskaper som behövs. Ett typexempel är att datavetaren mycket snabbt lär sig behärska nya programmeringsspråk.
Utbildningen ska ge grund för att aktivt kunna delta i ett forskningsprojekt, antingen som doktorand inom forskarutbildningen eller som anställd i en forskargrupp inom näringslivet, eller för kvalificerad yrkesverksamhet inom ett brett arbetsfält.
Mål
Enligt högskolelagen gäller följande för utbildning på avancerad nivå:
Utbildning på avancerad nivå skall väsentligen bygga på de kunskaper som studenterna får inom utbildning på grundnivå eller motsvarande kunskaper.
Utbildning på avancerad nivå skall innebära fördjupning av kunskaper, färdigheter och förmågor i förhållande till utbildning på grundnivå och skall, utöver vad som gäller för utbildning på grundnivå,
- ytterligare utveckla studenternas förmåga att självständigt integrera och använda kunskaper,
- utveckla studenternas förmåga att hantera komplexa företeelser, frågeställningar och situationer, och
- utveckla studenternas förutsättningar för yrkesverksamhet som ställer stora krav på självständighet eller för forsknings- och utvecklingsarbete. Lag (2006:173).
Enligt högskoleförordningens examensordning gäller följande mål för en masterexamen:
Kunskap och förståelse
För masterexamen skall studenten
- visa kunskap och förståelse inom huvudområdet för utbildningen, inbegripet såväl brett kunnande inom området som väsentligt fördjupade kunskaper inom vissa delar av området samt fördjupad insikt i aktuellt forsknings och utvecklingsarbete, och
- visa fördjupad metodkunskap inom huvudområdet för utbildningen.
För masterprogrammet i datavetenskap vid Uppsala universitet innebär detta att studenten skall
- visa fördjupad kunskap om datavetenskaplig terminologi, teoribyggnad, modeller, metoder och deras begränsningar.
Färdighet och förmåga
För masterexamen skall studenten
- visa förmåga att kritiskt och systematiskt integrera kunskap och att analysera, bedöma och hantera komplexa företeelser, frågeställningar och situationer även med begränsad information,
- visa förmåga att kritiskt, självständigt och kreativt identifiera och formulera frågeställningar, att planera och med adekvata metoder genomföra kvalificerade uppgifter inom givna tidsramar och därigenom bidra till kunskapsutvecklingen samt att utvärdera detta arbete,
- visa förmåga att i såväl nationella som internationella sammanhang muntligt och skriftligt klart redogöra för och diskutera sina slutsatser och den kunskap och de argument som ligger till grund för dessa i dialog med olika grupper, och
- visa sådan färdighet som fordras för att delta i forsknings- och utvecklingsarbete eller för att självständigt arbeta i annan kvalificerad verksamhet.
För masterprogrammet i datavetenskap vid Uppsala universitet innebär detta att studenten skall
- kunna definiera, formulera och lösa datavetenskapliga problem självständigt och i grupp, inom givna ramar,
- kunna formulera modeller, problem och deras lösningar med hjälp av algoritmer, datorer och program,
- kunna tillämpa datavetenskaplig teoribyggnad och metodik och använda, jämföra och värdera olika datavetenskapliga modeller och deras tillämpbarhet, inom områden i och utanför den rena datavetenskapen,
- kunna skriva dataprogram i flera olika utvecklingsmiljöer och programmeringsparadigmer, och snabbt kunna lära sig nya språk och utvecklingsmiljöer, och
- kunna presentera, förklara och diskutera olika datavetenskapliga problemställningar.
Värderingsförmåga och förhållningssätt
För masterexamen skall studenten
- visa förmåga att inom huvudområdet för utbildningen göra bedömningar med hänsyn till relevanta vetenskapliga, samhälleliga och etiska aspekter samt visa medvetenhet om etiska aspekter på forsknings- och utvecklingsarbete,
- visa insikt om vetenskapens möjligheter och begränsningar, dess roll i samhället och människors ansvar för hur den används, och
- visa förmåga att identifiera sitt behov av ytterligare kunskap och att ta ansvar för sin kunskapsutveckling.
För masterprogrammet i datavetenskap vid Uppsala universitet innebär detta att studenten skall
- kunna göra bedömningar med hänsyn till relevanta vetenskapliga, samhälleliga och etiska aspekter i tillämpning av datavetenskap,
- visa insikt om datavetenskapens möjligheter och begränsningar, dess roll i samhället och människors ansvar för hur den används, och
- på eget initiativ kunna vidga sitt kunskapsområde, följa kunskapsutvecklingen och värdera nya rön inom datavetenskap och angränsande områden, inklusive nya forskningsresultat.
Programmets uppläggning
Programmet erbjuder ett strukturerat utbud av kurser som leder till masterexamen i datavetenskap. Valfriheten är stor inom programmet och möjligheterna att skapa egna kombinationsutbildningar är en av programmets styrkor. Studierådgivning ges så att de valda kurserna tillsammans ska uppfylla examenskraven.
Programmet har tre inriktningar:
- Datavetenskap (allmän inriktning)
- Svensk-kinesisk inriktning mot datavetenskap och programvaruutveckling (ges gemensamt med National Taiwan Normal University, NTNU, Taiwan).
- Concurrency och parallellprogrammering
Programmet avslutas med ett examensarbete om minst 30 högskolepoäng som kan genomföras internt inom någon av institutionens forskningsgrupper, eller externt inom näringslivet.
Undervisning
Masterprogrammets undervisning bygger vidare på de erfarenheter och kunskaper som studenterna tar med sig in i utbildningen. Studenter förväntas delta och bidra aktivt i undervisningen samt ta stort ansvar för både sitt eget och sina medstudenters lärande. Programmets lärare har huvudansvar för att skapa goda förutsättningarna för aktivt enskilt och gemensamt lärande. Undervisningen utformas och utvecklas kontinuerligt genom en respektfull dialog mellan lärare och studenter, där alla bidrar till förnyelsen och det ömsesidiga lärandet.
I programmets kurser förekommer en bred variation av undervisningsformer. Teoretisk undervisning varvas med praktiska moment, oftast datorbaserade, och kommunikationsträning. Undervisningen har nära kontakt med aktuell forskning, vilket ger god inblick i vetenskaplig metod och arbetssätt. Undervisningen och kurslitteraturen är på engelska.
Examen
Rektor utfärdar på begäran examensbevis för naturvetenskaplig masterexamen med datavetenskap som huvudområde alternativt naturvetenskaplig magisterexamen med datavetenskap som huvudområde.
Masterexamen/Magisterexamen är en så kallad generell examen, vilket innebär att studenten tar examen i huvudområdet, enligt kriterierna nedan, oavsett om kurserna ingår i programmet eller inte. Det finns därmed möjlighet att inkludera även fristående kurser i examen
Beslut enligt högskoleförordningen
Masterexamen uppnås efter att studenten fullgjort kursfordringar om 120 högskolepoäng med viss inriktning som varje högskola själv bestämmer, varav minst 60 högskolepoäng med fördjupning inom det huvudsakliga området (huvudområdet) för utbildningen. Därtill ställs krav på avlagd kandidatexamen, konstnärlig kandidatexamen, yrkesexamen om minst 180 högskolepoäng eller motsvarande utländsk examen.
För masterexamen skall studenten inom ramen för kursfordringarna ha fullgjort ett självständigt arbete (examensarbete) om minst 30 högskolepoäng inom huvudområdet för utbildningen. Det självständiga arbetet får omfatta mindre än 30 högskolepoäng, dock minst 15 högskolepoäng, om studenten redan har fullgjort ett självständigt arbete på avancerad nivå om minst 15 högskolepoäng inom huvudområdet för utbildningen eller motsvarande från utländsk utbildning.
Magisterexamen uppnås efter att studenten fullgjort kursfordringar om 60 högskolepoäng med viss inriktning som varje högskola själv bestämmer, varav minst 30 högskolepoäng med fördjupning inom det huvudsakliga området (huvudområdet) för utbildningen. Därtill ställs krav på avlagd kandidatexamen, konstnärlig kandidatexamen, yrkesexamen om minst 180 högskolepoäng eller motsvarande utländsk examen.
För magisterexamen skall studenten inom ramen för kursfordringarna ha fullgjort ett självständigt arbete (examensarbete) om minst 15 högskolepoäng inom huvudområdet för utbildningen.
Lokala beslut
En masterexamen får, förutom kurser på avancerad nivå, bestå av kurs eller kurser på grundnivå omfattande högst 30 högskolepoäng. En magisterexamen får, förutom kurser på avancerad nivå, bestå av kurs eller kurser på grundnivå omfattande högst 15 högskolepoäng. Kursen eller kurserna bör avse sådan kompletterande kompetens som behövts för fördjupning i huvudområdet och får inte ha ingått i studentens examen på grundnivå.
Ett examensarbete för masterexamen skall omfatta minst 30 högskolepoäng.
Övriga föreskrifter
För antagning till senare del av programmet fordras normalt att minst 15 hp programrelevanta kurser på avancerad nivå utöver kandidatexamen skall vara godkända vid ansökningstillfället. Ansökan till senare del av programmet bör vara inlämnad senast 1 maj inför höstterminen och senast 1 dec inför vårterminen.
Studieplan
Studieplan för inriktning Concurrency och parallellprogrammering
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2023
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2022
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2021, version 2
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2021, version 1
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2020
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2019
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2018
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2017, version 2
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2017, version 1
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2016, version 2
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2016, version 1
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2015
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2014
Studieplan för inriktning Datavetenskap
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2024
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2023
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2022
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2021, version 2
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2021, version 1
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2020
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2019, version 2
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2019, version 1
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2018
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2017, version 2
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2017, version 1
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2016, version 2
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2016, version 1
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2015
Studieplan för inriktning Svensk-kinesisk master i datavetenskap - programvaruutveckling
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2024
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2023
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2021, version 3
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2021, version 2
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2021, version 1
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2020
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2019
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2018
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2017, version 2
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2017, version 1
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2016, version 2
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2016, version 1
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2015
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2014
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2013
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2012
- Studieplan giltig från och med höstterminen 2011