Kunstmatige Intelligentie
December 2007
Uitgave: Quality Assurance Netherlands Universities (QANU) Catharijnesingel 56 Postbus 8035 3503 RA Utrecht Telefoon: Fax: E-mail: Internet:
030 230 3100 030 230 3129
[email protected] www.qanu.nl
© 2007 QANU Tekst en cijfermateriaal uit deze uitgave mogen, na toestemming van QANU en voorzien van bronvermelding, door middel van druk, fotokopie, of op welke andere wijze dan ook, worden overgenomen.
QANU / Kunstmatige Intelligentie
Inhoudsopgave Voorwoord
5
Deel I
7
Algemeen deel
1. De onderwijsvisitatie Kunstmatige Intelligentie 2. Algemene bevindingen
9 13
Deel II Opleidingsdeel
19
1. 2. 3. 4. 5. 6.
Rapport over de masteropleidingen Artificial Intelligence en Operational Research van de Transnationale Universiteit Limburg 21 Rapport over de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie en de masteropleiding Artificial Intelligence van de Vrije Universiteit Amsterdam 59 Rapport over de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie en de masteropleidingen Mens-machine Communicatie en Artificial Intelligence van de Rijksuniversiteit Groningen 113 Rapport over de bacheloropleiding Knowledge Engineering van de Universiteit 165 Maastricht Rapport over de bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie en de masteropleiding Artificial Intelligence van de Universiteit Utrecht 201 Rapport over de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie en de masteropleiding Kunstmatige Intelligentie van de Radboud Universiteit Nijmegen 257
Bijlagen Bijlage A: Bijlage B: Bijlage C: Bijlage D: Bijlage E:
309 Curricula vitae van de leden van de visitatiecommissie Kunstmatige Intelligentie 2007 Referentiekader (KION) Programma visitatie Kunstmatige Intelligentie Beoordelingsformulier scripties Lijst met afkortingen
QANU / Kunstmatige Intelligentie
311 315 337 339 341
QANU / Kunstmatige Intelligentie
VOORWOORD Dit rapport is onderdeel van de kwaliteitsbeoordeling van universitaire bachelor- en master opleidingen in Nederland. Het doel van het rapport is om een betrouwbaar beeld te geven van de resultaten van de voor beoordeling voorgelegde opleidingen, alsmede een terugkoppeling te geven naar de interne kwaliteitszorg van de betrokken organisaties en als basis te dienen voor de accreditatie van de betrokken opleidingen door de Nederlands-Vlaamse Accreditatie Organisatie (NVAO). De stichting Quality Assurance Netherlands Universities (QANU) beoogt onafhankelijke, objectieve en kritische beoordelingen te laten plaatsvinden en opbouwende kritiek te leveren, zo veel mogelijk uitgaande van een gestandaardiseerde set van kwaliteitscriteria met oog voor specifieke omstandigheden. De Visitatiecommissie Kunstmatige Intelligentie van QANU heeft haar taken met grote toewijding uitgevoerd in een periode die wordt gekenmerkt door de overgang naar de bachelormasterstructuur. De opleidingen zijn beoordeeld op een grondige en zorgvuldige manier en binnen een duidelijk beoordelingskader. Wij verwachten dat de oordelen en de aanbevelingen in zorgvuldige overweging zullen worden genomen door de betrokken opleidingen, faculteitsbesturen en Colleges van Bestuur. Wij zeggen dank aan de voorzitter en de leden van de visitatiecommissie voor hun bereidheid deel te nemen aan deze beoordeling en voor de toewijding waarmee ze hun taak hebben uitge voerd. Ook gaat onze dank uit naar de staf van de betrokken afdelingen aan de universiteiten voor hun inspanningen en hun medewerking aan deze beoordeling. Quality Assurance Netherlands Universities mr. C.J. Peels directeur
QANU / Kunstmatige Intelligentie
drs. J.G.F. Veldhuis voorzitter bestuur
QANU / Kunstmatige Intelligentie
DEEL I: ALGEMEEN DEEL
QANU / Kunstmatige Intelligentie
QANU / Kunstmatige Intelligentie
1. De onderwijsvisitatie Kunstmatige Intelligentie Inleiding In dit rapport brengt de visitatiecommisie Kunstmatige Intelligentie (hierna: de commissie) verslag uit van haar bevindingen ten aanzien van totaal twaalf bachelor- en masteropleidingen Kunstmatige Intelligentie aan de RUG, de VU, de UU en de RU, de bacheloropleiding aan de UM en de masteropleidingen aan de tUL. Omdat de masteropleidingen van de Transnationale Universiteit Limburg eerder geaccrediteerd moesten worden, heeft het bezoek aan die opleidingen reeds in februari 2007 plaatsgevonden. De andere opleidingen zijn gevisiteerd in de maanden mei en juni 2007. Het rapport over de tUL-opleidingen is in verband met de aan te vragen accreditatie al eerder uitgebracht. De betrokken opleidingen Transnationale Universiteit Limburg (27 en 28 februari 2007) • de masteropleiding Artificial Intelligence • de masteropleiding Operational Research Vrije Universiteit Amsterdam (8 en 9 mei 2007) • de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie • de masteropleiding Artificial Intelligence Rijksuniversiteit Groningen (15 en 16 mei 2007) • de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie • de masteropleiding Mens-machine Communicatie • de masteropleiding Artificial Intelligence Universiteit Maastricht (23 en 24 mei 2007) • de bacheloropleiding Knowledge Engineering Universiteit Utrecht (4 en 5 juni 2007) • de bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie • de masteropleiding Artificial Intelligence Radboud Universiteit Nijmegen (6 en 7 juni 2007) • de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie • de masteropleiding Kunstmatige Intelligentie Taak van de commissie De commissie heeft als taak om op basis van de door de faculteit aan te leveren informatie en door middel van ter plaatse te voeren gesprekken een oordeel te geven over de zes onderwerpen (en de daaronder vallende facetten) die worden vermeld in het QANU-kader, versie 3.1, februari 2004, Gids voor de externe kwaliteitsbeoordeling van wetenschappelijke bachelor- en masteropleidingen ten behoeve van accreditatie: • • • •
Doelstellingen (drie facetten); Programma (acht facetten); Personeel (drie facetten); Voorzieningen (twee facetten);
QANU / Kunstmatige Intelligentie
• •
Interne kwaliteitszorg (drie facetten) en Resultaten (twee facetten).
Bovendien dient de commissie een integraal oordeel te geven over elke opleiding afzonderlijk. Deze indeling is terug te vinden in het rapport. Samenstelling van de commissie De visitatiecommissie Kunstmatige Intelligentie bestaat uit de volgende personen: • • • • • • •
prof. dr. W.A. (Willem Albert) Wagenaar, emeritus hoogleraar Psychologie Universiteit Leiden en Universiteit Utrecht; prof. dr. W. (Walter) Daelemans, gewoon hoogleraar Computational Linguistics and Artificial Intelligence, Universiteit van Antwerpen; prof. dr. A. (Ann) Nowé, hoofddocent Computer Science, Vrije Universiteit Brussel; E. (Elske) van der Vaart, student Kunstmatige Intelligentie Rijksuniversiteit Groningen, student-lid; prof. dr. F.J.M.M. (Frank) Veltman, hoogleraar Logica Universiteit van Amsterdam; ir. E. M. (Evert) van de Vrie, docent Wiskunde en Kunstmatige Intelligentie Open Universiteit Nederland, onderwijsdeskundige; F. (Fieke) Boschman, student Kunstmatige Intelligentie aan de UU, student-lid bij het bezoek aan de RUG.
Secretaris van de commissie is J.W.M. Meijer, medewerker bureau QANU. Voor de cv’s van de commissieleden zij verwezen naar bijlage A. Voorzitter, leden en secretaris hebben de QANU-onafhankelijkheidsverklaring getekend. De heer Van de Vrie heeft vanwege zijn betrokkenheid bij het opzetten van een samenwerking van opleidingen van de Universiteit Maastricht en de Open Universiteit niet aan het bezoek aan de Transnationale Universiteit Limburg (tUL) deelgenomen. Mevrouw Van der Vaart heeft vanwege haar betrokkenheid bij de RUG het bezoek aan de RUG niet bijgewoond. Zij is toen vervangen door mevrouw F. Boschman. De commissie heeft desgevraagd ook nog een advies uitgebracht aan het College van Bestuur van de tUL betreffende de cursusduur van de masteropleidingen Artificial Intelligence en Operations Research. De tUL heeft bij brief van 8 maart 2007 van de NVAO toestemming gekregen om de commissie over de cursusduur te laten adviseren conform het Protocol cursusduur masters van 8 oktober 2003. In haar advies stelt de commissie dat de cursusduur naar haar oordeel uitgebreid zou moeten worden van één jaar naar twee jaar. Op die manier kunnen de studenten een volwaardige masteropleiding voltooien en kan de opleiding ook landelijk gezien beter concurreren. Het advies is op 22 augustus 2007 uitgebracht aan het College van Bestuur van de Universiteit Maastricht, dat optrad als College van Bestuur van de Transnationale Universiteit Limburg. Het advies is niet bij dit rapport gevoegd.
10
QANU / Kunstmatige Intelligentie
Werkwijze De commissie is op 24 januari 2007 door het bestuur van QANU geïnstalleerd. In die vergadering heeft zij besloten in grote lijn het Referentiekader van het KION (Kunstmatige Intelligentie Opleidingen Nederland) aan te houden bij haar beoordeling en maakte zij afspraken over de onderlinge taakverdeling. De bezoeken zijn georganiseerd volgens het als bijlage C bijgevoegde programma. De secretaris heeft van tevoren een analyse opgesteld van de opleidingen aan de hand van de zelfstudies. Mede op grond daarvan is aan de opleidingen nog om aanvullende informatie gevraagd. De reacties op die verzoeken om nadere informatie werden voordat het bezoek plaatsvond aan de leden van de commissie ter beschikking gesteld. Voorafgaand aan het bezoek heeft de commissie in overleg met de opleidingen ook een open spreekuur aangekondigd, waarvoor belangstellenden zich, met opgave van het te bespreken onderwerp, bij de secretaris van de commissie konden opgeven. Niet alleen in het mededelingenblad van de universiteit/faculteit maar ook via e-mail is dit aangekondigd. Enkele actieve studieverenigingen hebben van deze gelegenheid gebruikgemaakt om een presentatie te geven van hun activiteiten. De commissie heeft voor zover mogelijk per opleiding ongeveer twaalf scripties geselecteerd. Deze scripties zijn van tevoren opgevraagd en naar de leden gestuurd. De leden van de commissie hebben ze bestudeerd en er een cijfer aan toegekend op basis van een beoordelingsformulier (zie bijlage D). De oordelen zijn daarna in de commissie besproken en vergeleken met de beoordeling die de opleiding had gegeven. Teneinde een goed zicht te krijgen op de wijze waarop begeleiding en beoordeling van de scripties heeft plaatsgevonden, heeft de commissie bij elk bezoek met een aantal oud-studenten over hun scriptie gesproken. De commissie sprak daarnaast met (een delegatie van) de opleidingscommissie en (een delegatie van) de examencommissie alsmede met docenten, studenten en de studieadviseur, waarbij erop werd toegezien dat zij niet steeds met dezelfde functionarissen van gedachten wisselde. Tijdens het bezoek nam de commissie kennis van tentamenopgaven, evaluatieverslagen, syllabi, handboeken, voorlichtingsmateriaal, ICT-materiaal en dergelijke. Tevens bracht zij een bezoek aan de onderwijsruimten. De studenten met wie de commissie heeft gesproken, zijn voor de helft op verzoek van de commissie door de opleiding, studievereniging en/of student-bestuursleden aangewezen. Voor de andere helft heeft de secretaris een steekproef getrokken. Aangezien er nog geen rendementscijfers van KUO over de opleidingen beschikbaar waren, heeft de commissie de rendementscijfers en de instroomcijfers van de opleidingen gehanteerd. Na afloop van de bezoeken heeft de secretaris per universiteit een conceptrapport opgesteld. Deze rapporten zijn voorgelegd aan de leden van de commissie met het verzoek waar nodig QANU / Kunstmatige Intelligentie
11
correcties of aanvullingen aan te brengen. Het aldus bijgewerkte rapport is naar de betrokken faculteit gestuurd met het verzoek feitelijke onjuistheden aan te geven en eventueel nog extra informatie te verstrekken die tot onderbouwing van de gegeven oordelen zou kunnen leiden. De feitelijke onjuistheden zijn vervolgens verbeterd en waar dat in de ogen van de commissie zinvol en passend was is de extra verkregen informatie verwerkt. Het algemeen deel en het herziene opleidingsdeel zijn ook nog aan de betrokken faculteiten gestuurd voor een laatste snelle controle. Ten slotte heeft de gehele commissie zich akkoord verklaard met de eindversie die thans voorligt. Het conceptrapport is op het bureau van QANU ook collegiaal getoetst en het bestuur van QANU heeft het concept tegen het licht gehouden teneinde te bezien of het ook de bestuurlijke toets der kritiek kon doorstaan. Het rapport heeft de bestuurlijke toets doorstaan. Rapport over de opleidingen In de onder elk facet opgenomen paragraaf ‘Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie’ staat de informatie uit de zelfstudie, zij het niet steeds integraal. Zo zijn minder ter zake doende uitspraken achterwege gelaten evenals uitspraken over de eigen kwaliteit; ook is de naam van de opleiding niet steeds herhaald. Verwijzingen naar bijlagen en dergelijke zijn eveneens vaak weggelaten. De overgenomen teksten zijn grafisch (door het gebruik van een ander lettertype) herkenbaar. Ook de nagekomen gegevens worden letterlijk weergegeven, tenzij anders vermeld. Beslisregels In het accreditatiestelsel is voor de beoordeling op facetniveau een vierpuntsschaal voorgeschreven: ‘onvoldoende’, ‘voldoende’, ‘goed’ en ‘excellent’; op onderwerpniveau een tweepuntsschaal: ‘voldoende’ of ‘onvoldoende’. De commissie heeft de standaard QANU-beslisregels gevolgd. Deze zijn: • • • •
De beoordeling ‘onvoldoende’ wijst erop dat het facet beneden de gestelde verwachting ligt en dat beleidsaandacht op dit punt nodig is. De beoordeling ‘voldoende’ houdt in dat het facet beantwoordt aan de basisstandaard of basisnorm. De beoordeling ‘goed’ houdt in dat het niveau van het facet uitstijgt boven de basiskwaliteit. De beoordeling ‘excellent’ houdt in dat voor het facet een niveau wordt gerealiseerd waardoor de beoordeelde opleiding zowel nationaal als internationaal als een voorbeeld van goede praktijk kan functioneren.
Tot besluit De commissie heeft de bezoeken aan de faculteiten als zeer plezierig ervaren en zij denkt met genoegen terug aan de gevoerde gesprekken en aan de haar geboden gastvrijheid. Het bezoek had voor haar een duidelijke meerwaarde; zij kon een beter beeld van het geheel en ook vaak van details krijgen door op locatie te kijken en vragen te stellen.
12
QANU / Kunstmatige Intelligentie
2.
Algemene bevindingen
In dit hoofdstuk heeft de commissie een aantal waarnemingen, conclusies en suggesties van meer algemene aard genoteerd. Ze hecht eraan te benadrukken dat deze op geen enkele wijze in de plaats kunnen treden van de conclusies en beschrijvingen van de afzonderlijke opleidingen. Onderwijs en organisatie De commissie heeft geconstateerd dat alle opleidingen van behoorlijke kwaliteit zijn, ongeacht de organisatorische omgeving. Die omgeving loopt uiteen van een Faculteit der Geesteswetenschappen, een Faculteit der Exacte Wetenschappen, een Faculteit der Sociale Wetenschappen, een Faculteit der Gedrags- en Maatschappijwetenschappen en een Faculty of Humanities and Sciences. De inbedding lijkt nauwelijks van invloed te zijn op de kwaliteit van de opleidingen. De opleidingen verschillen wel inhoudelijk van elkaar, meer dan men op grond van het Frame of Reference zou verwachten (zie ook de paragraaf De onderlinge aansluiting van de opleidingsprogramma’s). Aan de UU wordt de bacheloropleiding gegeven door de Faculteit Geesteswetenschappen en de masteropleiding aangeboden door de Faculteit Bètawetenschappen. Hoewel de commissie dit in beginsel geen ideale situatie vindt worden beide opleidingen aangestuurd door één en hetzelfde managementteam, waardoor het risico van onder andere competentiestrijd wordt geminimaliseerd. In Maastricht wordt de bacheloropleiding aangeboden door de Faculty of Humanities and Sciences van de Universiteit Maastricht en de masteropleiding door de transnationale Universiteit Limburg. Maar in de praktijk maakt dat daar geen verschil, omdat in feite beide opleidingen worden gegeven door het Maastricht ICT Competence Centre MICC. Specialisaties Er worden uiteenlopende specialisaties aangeboden en op een efficiënte manier is er tussen de faculteiten van complementariteit sprake. (Zie ook de volgende paragraaf.) De keuze door de student voor een bepaalde specialisatie in de masteropleiding wordt in feite al gemaakt bij de keuze voor de bacheloropleiding. De onderlinge aansluiting van de opleidingsprogramma’s Een van de eerste taken die het KION (de verzamelde Kunstmatige Intelligentie Opleidingen in Nederland) zich gesteld heeft, was het opstellen van een kernprogramma dat de basis kan vormen van elk bachelorprogramma Kunstmatige Intelligentie in Nederland. Het doel hiervan was tweeledig: dit kernprogramma zou niet alleen de identiteit van het nog jonge vakgebied nader helpen bepalen, maar ook de overstap van afgestudeerde bachelors naar een masterprogramma elders kunnen vergemakkelijken. Bijkomende gedachte daarbij was dat er op deze manier landelijk een gedifferentieerd masterprogramma kan worden aangeboden waarbij elke universiteit ook bachelors uit andere steden kan aantrekken. QANU / Kunstmatige Intelligentie
13
De commissie heeft onderzocht in hoeverre het KION erin geslaagd is deze doelstelling te verwezenlijken. Daarbij heeft de commissie vastgesteld dat er nog aanzienlijke verschillen tussen de bachelorprogramma’s zijn, dat de bachelorprogramma’s erg gericht zijn op de ‘eigen’ vervolgmasters en dat daarom de overstap van een bacheloropleiding in de ene stad naar een masteropleiding in de andere niet altijd probleemloos zal kunnen verlopen. Het lijkt raadzaam om in voorkomende gevallen per individueel geval te beslissen óf en hóe aansluiting mogelijk is. In de meeste gevallen zal met een beperkt brugprogramma (hoogstens 18 EC) volstaan kunnen worden, maar er zijn ook gevallen denkbaar waar de kloof te groot is. Hieronder volgen enkele voorbeelden. De tabel geeft weer hoeveel tijd (uitgedrukt in EC) in de verschillende plaatsen aan bepaalde clusters van vakken wordt besteed. Ook wordt een toelichting bij de inhoud van de clusters gegeven. Tabel 1:
aantal EC besteed aan clusters van vakken, per plaats
Informatica Logica Wiskunde Cognitie (Comp) Taalkunde AI strikt Overig Totaal
Groningen 25 10 20 10 15 85 15 180
Maastricht 36 12 48 4 64 16 180
Nijmegen 30 12 24 31 12 61 10 180
Utrecht 30 15 7,5 15 22,5 37,5 7,5 135
VU 42 10 10 19 10 79 10 180
Voorbeelden van beperkte overstapmogelijkheden De tabel laat zien dat de bacheloropleiding Knowledge Engineering uit Maastricht zich het meest van de andere onderscheidt. Deze opleiding, die terecht een andere naam draagt dan de bachelors in de andere steden, heeft een in verhouding zeer zware wiskundcomponent, terwijl de (computationele) taalkunde geheel ontbreekt, en er nauwelijks ruimte is ingebouwd voor cognitiewetenschap. Overstap van deze bacheloropleiding naar een taalkundig of cognitief georiënteerde masteropleiding elders is uitgesloten, terwijl omgekeerd geen van de bachelorprogramma’s uit de andere steden aansluiting geeft op de Maastrichtse masteropleiding Operational Research die voortbouwt op deze bacheloropleiding. (Voor de tweede Maastrichtse masteropleiding, de MSc Artificial Intelligence, ligt dat anders). Een tweede voorbeeld van beperkte overstap tussen sommige masterspecialisaties is de zeer beperkte wiskundecomponent in Utrecht en aan de VU. Deze is te beperkt voor een overstap naar sommige masterspecialisaties elders. Zo zal men met een bachelordiploma van een van deze universiteiten moeilijk terechtkunnen bij de specialisatie aangeboden door de onderzoeksgroep Autonomous Perceptive Systems in Groningen, temeer daar zowel in het programma van de VU als in Utrecht maar weinig tijd is ingeruimd voor subsymbolische technieken. Andere voorbeelden van overstapbeperkingen betreffen de variaties in hoeveelheid informatica (in Groningen de helft van de VU) en de hoeveelheid kern AI (in Utrecht de helft van Groningen en de VU).
14
QANU / Kunstmatige Intelligentie
Opmerkingen: • • •
•
• •
• •
Onder het hoofd Informatica zijn in voorkomende gevallen ook meer informatiekundige vakken als ‘informatiesystemen’ en ‘mens-machine interactie’ opgenomen. Onder Logica vallen ook vakken als ‘automatentheorie’ en complexiteitstheorie, die anderen wellicht bij (theoretische) informatica zouden indelen. Bij alle opleidingen behalve Maastricht bestaat de Wiskundecomponent uit basisvakken als ‘lineaire algebra’ en ‘statistiek’. Alleen bij Maastricht komen daar ook verdergaande vakken bij, die de identiteit van de opleiding mede bepalen. (Het gaat hier om vakken als: Mathematical Modelling, Linear Programming, Operation Research). Onder het hoofdje Cognitie valt zowel de neurowetenschappelijke als psychologische benadering van dit fenomeen. Merk op dat niet de opleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie in Utrecht maar de opleiding Kunstmatige Intelligentie in Nijmegen de grootste cognitiewetenschappelijke component heeft. Utrecht heeft de grootste (computationeel) taalkundige component. Het kopje AI-strikt staat voor alle vakken waarin de computationele modellering van ‘intelligente’ vaardigheden centraal staat (taalkundige vaardigheden uitgezonderd). Daarbij zijn zowel zeer theoretische vakken als Filosofie van de AI, als zeer toegepaste vakken als Zoektechnieken meegeteld, en zowel vakken met een symbolische (Kennissystemen, Multi-agent systemen) als met een subsymbolische invalshoek (Neurale netwerken). Ook integrerende projecten en afsluitende scripties zijn hier meegeteld. De inhoud van AIstrikt varieert. In sommige programma’s (Nijmegen, Groningen, Utrecht) is een substantieel deel van het programma gericht op het modelleren van (natuurlijke) cognitie, in andere ligt het accent (VU, Maastricht) meer op het ontwerpen van bruikbare intelligente kennisverwerkende systemen. Het kopje Overig staat onder meer voor vakken als Academische vaardigheden, en Oriëntatie op de arbeidsmarkt. In Utrecht telt het verplichte KI-stuk van de opleiding niet op tot 180 EC. De student dient 45 EC te besteden aan een minor die op het terrein van de KI mag liggen, maar ook anders kan worden ingevuld.
Studentenmobiliteit De commissie heeft tot haar teleurstelling vast moeten stellen dat de aangeboden specialisaties voor de studenten in feite nauwelijks een rol spelen bij hun keuze. Die is bijna altijd geografisch bepaald. De mobiliteit onder studenten is heel gering, ook na de bachelorfase. De commissie heeft ook geconstateerd dat masteropleidingen nauwelijks erop uit zijn om zich aantrekkelijk op te stellen voor bachelorstudenten van zusterfaculteiten. Sterker nog, de commissie heeft gezien dat veel opleidingen hun bachelorstudenten vooral voorbereiden op de masteropleiding in eigen huis. Een student dient bij het kiezen van keuzevakken, al of niet in een zogenaamde minor, hiermee al rekening te houden als hij/zij naar een masteropleiding aan een andere faculteit zou wensen te gaan. Ook de gemaakte afspraken in KION-verband (een bachelorstudent kan minstens naar één masteropleiding van een zusterfaculteit, zonder dat er aanvullende eisen worden gesteld) hebben aan dit gebrek aan mobiliteit geen einde kunnen maken.
QANU / Kunstmatige Intelligentie
15
De behoefte om bij een zusteropleiding hun studie voort te zetten is bij de bachelorstudenten dan ook zeer gering. Zachte knip bachelor-master Als het mogelijk is om met de masteropleiding te beginnen zonder dat de bachelorfase is afgerond, dan spreekt men wel van een ‘zachte knip’ tussen bachelor- en masteropleiding. De commissie heeft geconstateerd dat bij de meeste bacheloropleidingen hier sprake van is. Wel stellen opleidingen vaak de eis dat een bepaald minimum aantal studiepunten (EC) in de bachelorfase behaald moet zijn. In de praktijk komt het erop neer dat veel studenten een aanvang maken met de masteropleiding, terwijl ze nog geen bachelordiploma behaald hebben. De commissie betreurt deze mogelijkheid omdat deze – overigens op het eerste gezicht studentvriendelijke – toegevendheid in feite leidt tot gedwongen winkelnering. Studenten kunnen immers niet aan een andere faculteit met de masterfase beginnen als ze geen bachelordiploma hebben. De regeling leidt dus ook niet tot mobiliteit. Het komt dan ook nauwelijks voor dat een student de masteropleiding aan een andere faculteit gaat volgen. Daarnaast is de commissie van oordeel dat deze souplesse ook niet aanzet tot een voortvarende afronding van de bacheloropleiding. De noodzaak daarvan wordt ondergraven door de zachte knip. Scripties De opleiding heeft totaal ongeveer honderd bachelor- en masterscripties (soms doctoraalscripties) bestudeerd en beoordeeld aan de hand van een beoordelingsformulier. De commissie hecht grote waarde aan de bachelorscriptie. Niet alleen omdat de student er erg veel van kan leren, maar ook omdat hij daarmee een kroon op de bacheloropleiding kan zetten (en ook de opleiding daarmee kan bewijzen dat de student de eindtermen van de opleiding heeft bereikt). Een belangrijk bijkomend voordeel is dat de student een werkstuk kan laten zien waarmee hij eventueel de arbeidsmarkt op kan gaan. De commissie is wel van oordeel dat hiervoor voldoende EC moet worden toegekend. 10 EC lijkt haar een minimum. De commissie adviseert dat de enkele opleiding die nog geen volwaardige bachelorscriptie als eis stelt, dit wel zou moeten doen. De commissie heeft, teneinde ook een beeld te krijgen van de manier waarop begeleiding en beoordeling hadden plaatsgevonden, ook met afgestudeerden een gesprek gevoerd. Daarbij zijn geen problemen naar voren gekomen als te weinig docenten om een scriptie te begeleiden of wachtlijsten. Bij vrijwel alle opleidingen zijn beoordelingsformulieren in gebruik waarmee ook een visitatiecommissie inzicht kan krijgen in de gehanteerde maatstaven en in de wijze waarom die zijn aangelegd. Waar dit nog niet het geval was is men er druk mee doende. Waarin de opleidingen nog wel eens tekort schoten was een brede vergelijking van de scripties binnen dezelfde opleiding teneinde de kwaliteit in den brede te kunnen waarborgen. De commissie hecht hier veel waarde aan, ook omdat zij de scriptie ziet als het sluitstuk van een opleiding en als een instrument waarmee zowel de student als de opleiding kunnen aantonen dat er kwaliteit geleverd is.
16
QANU / Kunstmatige Intelligentie
De commissie heeft met genoegen kennisgenomen van het hoge niveau dat sommige studenten hebben bereikt. Sommige van de masterwerkstukken worden dan ook als artikel gepubliceerd. Wel heeft de commissie een aantal masterscripties bestudeerd die in haar ogen nauwelijks in het domein der kunstmatige intelligentie onder te brengen zijn. Het betrof bijvoorbeeld scripties die eerder onder (cognitieve) psychologie of een ander meer monodisciplinair gericht domein vallen. De commissie beveelt het KION aan hierover nog eens van gedachten te wisselen en te komen tot het opstellen van een aantal minimumeisen, in dit kader te stellen aan een (master-) scriptie Kunstmatige Intelligentie. Interdisciplinair vakgebied Kunstmatige Intelligentie is een breed, interdisciplinair vakgebied. Dit blijkt mede uit de grote diversiteit van de onderwerpen die in de opleidingen worden aangeboden. Ook de studenten zijn zeer breed georiënteerd en geïnteresseerd. Aangezien docenten hun wortels meer in monodisciplines hebben liggen, is het een uitdaging voor de opleidingen om een eigen samenhangende identiteit te ontwikkelen. Door zich te verenigen in het KION, hebben de opleidingen een geschikt kader geschapen om deze problematiek het hoofd te bieden. De gezamenlijke universiteiten bieden een boeiende en degelijke opleiding Kunstmatige Intelligentie, met een uniek bachelorprogramma, ook mondiaal gezien.
QANU / Kunstmatige Intelligentie
17
18
QANU / Kunstmatige Intelligentie
DEEL II: OPLEIDINGSDEEL
QANU / Kunstmatige Intelligentie
19
20
QANU / Kunstmatige Intelligentie
1.
De masteropleiding Artificial Intelligence en de master opleiding Operations Research aan de Transnationale Universiteit Limburg
Administratieve gegevens Masteropleiding Artificial Intelligence: Naam opleiding: CROHO-nummer: Niveau: Oriëntatie: Studielast: Graad: Variant(en): Locatie(s): Einddatum accreditatie:
Artificial Intelligence 66981 master wo 60 EC master of science voltijd Maastricht 31 december 2007
Masteropleiding Operations Research: Naam opleiding: CROHO-nummer: Niveau: Oriëntatie: Studielast: Graad: Variant(en): Locatie(s): Einddatum accreditatie:
Operations Research 60125 master wo 60 EC master of science voltijd Maastricht 31 december 2007
Het bezoek van de commissie aan de tUL vond plaats op 27 en 28 februari 2007. 1.0.
Structuur en organisatie van de universiteit
De transnationale Universiteit Limburg (tUL) is een ‘aangewezen universiteit’ die in 2001 is opgericht om de samenwerking tussen de Universiteit Maastricht (UM) en de Universiteit Hasselt, voorheen het Limburgs Universitair Centrum (LUC) te Diepenbeek, vorm te geven. Voorafgaand aan de oprichting van de tUL vormde sinds 1992 de gezamenlijke opleiding Informatica-Kennistechnologie al een transnationaal samenwerkingsverband met het Limburgs Universitair Centrum. Deze samenwerking bood aan Nederlandse zijde de mogelijkheid om een nieuwe (bèta)studierichting te starten. Aan Vlaamse zijde bood het de mogelijkheid voor het LUC om uit te groeien tot een volwaardige universiteit. (Voorheen mocht het LUC enkel kandidaatsstudenten opleiden.) Deze samenwerking kende obstakels van praktische, organisatorische en culturele aard. Met de introductie van de tUL werd een formele organisatie geïntroduceerd waarbij veel van de met grote inspanning tot stand gekomen samenwerkingsvormen binnen de opleiding Kennistechnologie werden verstoord. Het belangrijkste negatieve effect op de opleiding Kennistechnologie QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
21
aan Nederlandse zijde was dat de opleiding niet meer zichtbaar was voor de studiekiezers. Aangezien de tUL een aangewezen universiteit is, worden studierichtingen van de tUL niet genoemd in de keuzegids hoger onderwijs en ook niet in andere door studiekiezers geraadpleegde overzichten. Zo worden de tUL-opleidingen niet opgenomen in de Instroomwijzer van de Informatie Beheer Groep. Hierdoor daalde de instroom aan Nederlandse zijde drastisch. Met de introductie van het bachelor-masterstelsel in Nederland, heeft dit uiteindelijk geleid tot de ontkoppeling van het bachelordeel van de opleiding uit de tUL. Met ingang van 1-9-2004 is de bachelor Knowledge Engineering onderdeel van de Universiteit Maastricht, waarmee de zichtbaarheid voor de Nederlandse studiekiezer weer is hersteld. De masters Artificial Intelligence (AI) en Operations Research (OR) bleven wel een onderdeel van de tUL vormen. Beide worden door het MICC in Maastricht aangeboden. De zelfstudie van de master Artificial Intelligence voor de onderwijsvisitatie 2006 wordt aangeboden door het Maastricht ICT Competence Centre (MICC; voorheen de Faculteit der Algemene Wetenschappen). Tot mei 2005 bestond het MICC uit de capaciteitsgroepen Informatica en Wiskunde. Het MICC vormt een onderdeel van de Faculty of Humanities and Sciences (FHS) van de Universiteit Maastricht. Deze nieuw opgerichte faculteit bestaat uit vier onderdelen, te weten: MICC, University College Maastricht (UCM), Maastricht Graduate School of Governance (MGSoG) en het International Centre for Integrative assessment & Sustainable development (ICIS). Verantwoordelijk voor het bestuur en beheer van de FHS is de decaan, die tevens voorzitter van het MICC-bestuur is. Daarnaast worden de volgende functies onderscheiden: • • •
het hoofd van het MICC, eindverantwoordelijk voor de dagelijkse gang van zaken van het MICC; de opleidingsdirecteur, verantwoordelijk voor het onderwijs; de projectmanager, verantwoordelijk voor het bureau.
Onder Bureau Onderwijs vallen de examenadministratie, de verroostering, voorlichting en pr, internationalisering, studieadviseur en het secretariaat van het bureau. Oordeel De commissie heeft zich in het gesprek met het bestuur van de tUL niet kunnen laten overtuigen van de meerwaarde van de gehanteerde constructie waarbij deze masteropleidingen formeel onder de tUL vallen. In feite biedt het MICC deze opleidingen aan. De commissie heeft niet vernomen dat er nu kansen worden geschapen die er niet zouden zijn als de masteropleidingen onder de UM zouden vallen. Van intensieve contacten met de Universiteit van Hasselt is haar weinig gebleken. Ook de studenten hebben naar voren gebracht dat deze opleidingen in de praktijk een louter Nederlandse aangelegenheid zijn. Van de kant van de tUL is gewezen op de motorfunctie van de tUL-constructie; ook is er een studiedag georganiseerd. De commissie heeft de indruk gekregen dat met name door de gedwongen eenjarige cursusduur de tUL constructie eerder als een blok aan het been dan als een positief, mogelijkheden scheppend fenomeen wordt ervaren. Wellicht dat er meer gestalte aan de samenwerking met Hasselt gegeven kan worden als beide masteropleidingen tweejarig worden.
22
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
1.1.
Invoering bachelor-masterstructuur en afbouw ongedeelde opleidingen: stand van zaken
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie De examencommissie heeft samen met de studieadviseur met name gekeken naar die doctoraalstudenten die niet meer in staat zouden zijn conform het OER hun doctoraalopleiding af te ronden. Deze studenten, met sterk achterblijvende resultaten, is dan ook geadviseerd om van de doctoraalopleiding over te stappen naar de bachelor- of de masteropleiding. Dit adviesmoment heeft plaatsgevonden in het najaar van 2004. Uiteindelijk zijn 13 studenten overgestapt naar de nieuwe structuur. De overgangscriteria om studenten dit advies te geven zijn niet formeel vastgelegd maar zijn steeds in gesprek met de student, examencommissie en studieadviseur besproken en getoetst op haalbaarheid. In geen van deze gevallen was de student het oneens met het gegeven advies. Uitgangspunt was steeds om de student zo min mogelijk extra studievertraging te laten oplopen. Algemene informatie wordt via de universiteitskrant Observant verstrekt. Alle individuele verzoeken en problemen zijn altijd besproken in de examencommissie om te bekijken wat tot de formele mogelijkheden behoorde om lacunes, problemen en keuzemomenten op te lossen dan wel te realiseren. Oordeel De overgang is naar behoren geregeld. Een aantal doctoraalstudenten heeft een intensieve scriptiebegeleiding ontvangen teneinde op tijd af te studeren. In de gesprekken met de studenten zijn geen problemen naar voren gekomen. De commissie heeft geconstateerd dat de invoering probleemloos is verlopen. 1.2.
Het beoordelingskader
1.2.1. Doelstellingen van de opleiding F1: Domeinspecifieke eisen De eindkwalificaties van de opleiding sluiten aan bij de eisen die door (buitenlandse) vakgenoten en de beroepspraktijk gesteld worden aan een opleiding in het betreffende domein (vakgebied/discipline en/of beroepspraktijk).
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudies De master Artificial Intelligence beoogt studenten met een bachelor Kennistechnologie (of een gelijkwaardig diploma) een degelijke vervolgopleiding te geven in het wetenschapsgebied Artificial Intelligence. De master Operations Research beoogt studenten met een bachelor Kennistechnologie (of een gelijkwaardig diploma) een degelijke vervolgopleiding te geven in het wetenschapsgebied Operations Research. Hierbij wordt het ‘frame of reference’ (KION, april 2006) gehanteerd, dat onlangs door het KION (Kunstmatige Intelligentie Opleidingen Nederland) is geformuleerd. Het ‘frame of reference’ definieert alle gebieden die onder het begrip Artificial Intelligence vallen. De zelfstudie haalt de KION-eindtermen aan en voegt daar het volgende aan toe: Naast bovengenoemde domeinspecifieke eisen wordt met de opleiding eveneens academische vorming beoogd in het kader van het specifieke Maastrichtse onderwijsconcept en profielkenmerken, in het bijzonder het project centred learning (PCL). PCL is studentgecentreerd en heeft tot doel actief leren van studenten te bevorderen. Studenten krijgen in kleine groepen van maximaal 5 studenten opdrachten aangeboden waaraan zij gedurende een semester in teamverband werken. De opdrachQANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
23
ten zijn gerelateerd aan de vakken die gedurende die periode worden onderwezen. Op deze wijze leert de student opgedane kennis en inzichten te integreren, te bediscussiëren, te beargumenteren en toe te passen op de opdrachten. Deze opdrachten worden in samenspraak met betrokken docenten en indien mogelijk met externe opdrachtgevers geformuleerd. De projecten worden uiteindelijk beoordeeld aan de hand van het product, meestal in de vorm van een softwareprogramma, een rapport of artikel en een groepspresentatie. De commissie heeft in aanvulling op de zelfstudie nog gevraagd naar specifieke eindtermen van de opleidingen en de volgende informatie ontvangen: De master of science in Artificial Intelligence beschikt over diepgaande kennis van algoritmen, methoden en technieken uit de Kunstmatige Intelligentie, Agentsystemen, Zoektechnieken, Machine Learning, Datamining en Computerspelen, om intelligentie in kunstmatige en natuurlijke omgevingen te modelleren en te analyseren. Hierdoor is de master in de beroepspraktijk in staat om werkbare oplossingen te bepalen en/of dienaangaande adviezen te verstrekken. De master heeft een wetenschappelijk verantwoorde probleemoplossende instelling en is in staat om zelfstandig relevante literatuur en softwareapplicaties via bibliotheken of internet te vinden, als ook om deze op toepasbaarheid te beoordelen. De master of science in AI beschikt over de basiscompetenties van een wetenschappelijk onderzoeker en is tevens getraind in teamwerk, in schrijfvaardigheden en in presentatietechnieken. De graad van Master of Science in Artificial Intelligence biedt goede perspectieven voor een werkplek als onderzoeker bij een universiteit, overheidsinstelling of bij een onderzoeksafdeling in een industriële omgeving. Anderen vinden hun werkplek bij bedrijven of instituten die zich richten op meer toegepaste domeinen als kennismanagement, expertsystemen of softwareontwikkeling. De master of science in Operations Research beschikt over diepgaande kennis van algoritmen, methoden en technieken uit de Besliskunde, de Systeem- en Regeltheorie en de Mathematische Simulatie om complexe beslissings- of besturingsproblemen te modelleren en te analyseren. Hierdoor is de master in de beroepspraktijk in staat om werkbare oplossingen te bepalen en/of dienaangaande adviezen te verstrekken. De master heeft een wetenschappelijk verantwoorde probleemoplossende instelling en is in staat om zelfstandig relevante literatuur en softwareapplicaties via bibliotheken of internet te vinden, als ook om deze op toepasbaarheid te beoordelen. De master of science in OR beschikt over de basiscompetenties van een wetenschappelijk onderzoeker en is tevens getraind in teamwerk, in schrijfvaardigheden en in presentatietechnieken. De graad van Master of Science in Operations Research biedt goede perspectieven voor een werkplek als onderzoeker bij een universiteit, overheidsinstelling of bij een onderzoeksafdeling in een industriële omgeving. Anderen vinden hun werkplek in managementfuncties in de wiskundige modellering, in de logistiek of in de planning en scheduling van productieprocessen. Oordeel De zelfstudies nemen de KION-doelstellingen over. Deze doelstellingen zijn als handvat voor wat betreft masteropleidingen echter niet geheel bevredigend omdat ze weinig diepgaand zijn en geen informatie geven over de duur van de opleiding. Wel geven ze een overzicht van vergelijkbare masteropleidingen in het buitenland, met name Edinburgh en Stanford, met daarbij de kanttekening dat het toch lastig blijft om opleidingen te vinden die geheel vergelijkbaar zijn qua structuur en inhoud. De commissie heeft geïnformeerd naar de signatuur van de opleidingen AI en OR. Zij heeft vernomen dat beide meer exact gericht zijn dan de opleidingen aan zusterfaculteiten. AI kijkt vanuit de informatica naar kunstmatige intelligentie en OR is in feite een moderne invulling van bedrijfswiskunde.
24
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
De commissie heeft waardering voor de beschrijving van het onderwijsconcept (Project Centered Learning), dat hier ook bijdraagt aan het bereiken van de eindkwalificaties. De studenten werken in kleine groepen aan opdrachten. Deze opdrachten worden in samenspraak met betrokken docenten en indien mogelijk, met externe opdrachtgevers geformuleerd. De commissie heeft vastgesteld dat dit inderdaad zo gebeurt. De afgestudeerden van beide opleidingen hebben de competenties van een wetenschappelijk onderzoeker en beschikken over een wetenschappelijk verantwoorde probleemoplossende instelling. De commissie betrekt ook de beschrijving van de eindkwalificaties vermeld onder facet 2 bij haar oordeel over onderhavig facet. Zij stelt vast dat de vermelde eindkwalificaties van beide opleidingen aansluiten bij de eisen die vakgenoten en de beroepspraktijk stellen conform landelijke afspraken. Beide opleidingen voldoen hiermee aan de criteria behorende bij dit facet. Masteropleiding Artificial Intelligence: het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Operations Research: het oordeel van de commissie is voldoende.
F2: Niveau: Bachelor en Master De eindkwalificaties van de opleiding sluiten aan bij algemene, internationaal geaccepteerde beschrijvingen van de kwalificaties van een Bachelor of een Master.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudies Hierna volgt een toelichting van de eindtermen aan de hand van de Dublin-descriptoren: Artificial Intelligence Knowledge and understanding De colleges beslaan sleutelgebieden uit de kunstmatige intelligentie (Engels: Artificial Intelligence, AI) met in het bijzonder aandacht voor de volgende 8 onderzoeksgebieden: 1) intelligente zoektechnieken voor bordspelen zoals schaak en Go; 2) intelligente technieken om virtuele karakters te besturen (Game AI) in commerciële computerspelen; 3) agenttechnologie om één of meer agenten te coördineren en te besturen; 4) formele technieken voor kennisrepresentatie en redeneren in agenten; 5) machine learning om in verscheidene domeinen te leren uit voorbeelden; 6) gesitueerde agenten om de aard van laagniveau-denkprocessen te bestuderen; 7) kennismanagement om de uitwisseling en distributie van kennis tussen menselijke en kunstmatige agenten te faciliteren; 8) technieken en methoden voor het verkrijgen en terugvinden van kennis in grote gedistribueerde databestanden. In de tentamens wordt via open vragen getoetst op begrip en kennis. Door hun onderzoekswerk voor de masterthesis komen de studenten in aanraking met de frontline van het onderzoek op dat gebied. Zowel tijdens het researchproject en tijdens het masterthesisonderzoek, als ook tijdens het praktische werk bij verschillende colleges, ervaren studenten de veranderlijkheid van het onderzoeksproces en leren zij daar op een juiste wijze mee om te gaan. Bij verschillende colleges presenteren en bediscussiëren studenten recente wetenschappelijke AI-publicaties. Tijdens die discussies komen ook sociale en ethische aspecten aan bod. In het college Knowledge Management and Knowledge-System Development wordt een aparte les aan ethiek besteed. Applying knowledge and understanding for problem solving and design Door de projectvorm ontwikkelen studenten de vaardigheid tot integratie van relevante vakgebieden bij het toepassen van de theorie in de praktijk. Hierdoor is de master in de beroepspraktijk in staat om problemen uit andere disciplines te abstraheren, in het eigen onderzoek te betrekken en te QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
25
modelleren en vervolgens de procesgang en uitkomsten naar die andere disciplines te vertalen. Door de projectvorm van het onderwijs is de master vertrouwd met het reflecteren op probleemaanpak, werkwijze, tijdsplanning en resultaten. Making judgements Het vermogen om modellen, theorieën, hypothesen en ideeën binnen het domein van de kunstmatige intelligentie te kiezen, toe te passen, te formuleren en te valideren wordt in alle colleges en skills classes verder ontwikkeld. De master heeft een wetenschappelijk verantwoorde probleemoplossende instelling en is in staat om zelfstandig relevante literatuur en softwareapplicaties via bibliotheken of internet te vinden, en deze op toepasbaarheid te beoordelen. Projectverslag en masterthesis resulteren veelal in een gericht advies. Communication Gedurende de masteropleiding geven de studenten verschillende presentaties en discussiëren hierover en geven commentaar op elkaars werk. De masteropleiding wordt afgesloten met een onderzoeksstage uitmondend in een masterthesis en, idealiter, publiceerbare resultaten. De masterthesis wordt individueel gepresenteerd. Learning skills Door de intensieve contacten tussen de studenten onderling en de kleine afstand tot docenten krijgen studenten snel feedback op hun vaardigheden. De projectgroepen en skills classes spelen hier een belangrijke rol, als ook de informele sfeer. Verder zijn de opdrachten in het algemeen zo uitdagend dat er een flink beroep op de creativiteit en de leervaardigheden van de studenten gedaan wordt. Operations Research Knowledge and understanding De colleges beslaan sleutelgebieden uit de Operations Research, Wiskundige Modellering, Optimalisering, Systeem- en Regeltheorie, Speltheorie en Signaalverwerking om een grote diversiteit aan wetenschappelijke vraagstellingen en praktijkproblemen wiskundig te modelleren en te analyseren. In de tentamens wordt via open vragen getoetst op begrip en kennis. Door hun onderzoekswerk voor de masterthesis komen de studenten in aanraking met de frontline van het onderzoek op dat gebied. Zowel tijdens het researchproject als tijdens het masterthesisonderzoek, als ook tijdens het praktische werk bij verschillende colleges, ervaren studenten de veranderlijkheid van het onderzoeksproces en leren zij daar op een juiste wijze mee om te gaan. Applying knowledge and understanding for problem solving and design Door de projectvorm ontwikkelen studenten de vaardigheid tot integratie van relevante vakgebieden bij het toepassen van de theorie in de praktijk. Hierdoor is de master in de beroepspraktijk in staat om problemen uit andere disciplines te abstraheren, in het eigen onderzoek te betrekken en te modelleren en vervolgens de procesgang en uitkomsten naar die andere disciplines te vertalen. Door de projectvorm van het onderwijs is de master vertrouwd met het reflecteren op probleemaanpak, werkwijze, tijdsplanning en resultaten. Voor de overige descriptoren zie AI. Oordeel De eindtermen zijn weergegeven in inhoudelijke beschrijvingen, maar niet in termen van doelstellingen. De KION-eindtermen daarentegen geven wel een heldere beschrijving die overeenstemt met de Dublin-descriptoren. Wat kennis en inzicht betreft beschikt de afgestudeerde master over kennis en inzicht op een niveau dat dat van de bachelor overtreft. Hij heeft 26
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
vergaande kennis van de hoofdgebieden van kunstmatige intelligentie en specialistische kennis van ten minste één van de kerngebieden van KI. De master kan deze kennis en inzicht op een wetenschappelijke manier toepassen in zijn werk. Met betrekking tot oordeelsvorming is de master in staat tot het geven van een oordeel of het formuleren van een plan op basis van onvolledige, beperkte en gedeeltelijk zelfs niet-betrouwbare gegevens. Wat betreft communicatie kan de master informatie, ideeën, problemen en oplossingen overbrengen op zowel specialisten als niet-specialisten. Met betrekking tot leervaardigheden: hierover beschikt de master voor zover ze nodig zijn in een succesvolle loopbaan op hoog niveau. Op grond van het bovenstaande concludeert de commissie dat in termen van eindkwalificaties het niveau van de beide opleidingen correspondeert met het niveau van een afgestudeerde master. De eindkwalificaties voldoen aan het niveau dat van opleidingen als deze verwacht kan worden, zoals vastgelegd in de Dublin-descriptoren. Masteropleiding Artificial Intelligence: het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Operations Research: het oordeel van de commissie is voldoende. F3: Oriëntatie WO De eindkwalificaties van de opleiding sluiten aan bij de volgende beschrijvingen van een Bachelor en een Master in WO: • De eindkwalificaties zijn ontleend aan eisen vanuit de wetenschappelijke discipline, de internationale wetenschapsbeoefening en voor daarvoor in aanmerking komende opleidingen de relevante praktijk in het toekomstige beroepenveld. • Een WO-bachelor heeft de kwalificaties voor toegang tot tenminste één verdere WO-studie op masterniveau en eventueel voor het betreden van de arbeidsmarkt. • Een WO-master heeft de kwalificaties om zelfstandig wetenschappelijk onderzoek te verrichten of multien interdisciplinaire vraagstukken op te lossen in een beroepspraktijk waarvoor een WO-opleiding vereist is of dienstig is.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudies De eindtermen van de master Artificial Intelligence zijn ontleend aan de domeinspecifieke eisen zoals eerder verwoord (zie f1 en f2). Hiernaast is ook rekening gehouden met de ‘Criteria for Academic Bachelor’s and Master’s Curricula’, zoals verwoord in het gelijknamige boekje van A.W.M. Meijers, C.W.A.M. van Overveld en J.C. Perrenet (Drukkerij Lecturis, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands, 2nd edition, 2005). Het programma is zo ingericht, dat het niveau en de kwalificaties van de masterstudenten op zijn minst vergelijkbaar zijn met die van de afstudeerders uit de oorspronkelijke doctoraalopleiding. Wat betreft de masteropleidingen Kunstmatige Intelligentie neemt de opleiding in Maastricht een aparte plaats in. Deze masteropleidingen in Maastricht hebben ten gevolge van de samenwerking met de Universiteit Hasselt (voorheen Limburgs Universitair Centrum) in de transnationale Universiteit Limburg een duur van één jaar, terwijl de overige vergelijkbare Nederlandse masteropleidingen tweejarig zijn. Eindkwalificaties van de masteropleiding Artificial Intelligence zijn tot stand gekomen vanuit de eindkwalificaties voor de gelijknamige afstudeerrichting van de voormalige transnationale doctoraalopleiding Kennistechnologie. Afgestudeerden van die opleiding en afstudeerrichting zijn werkzaam op diverse promotieonderzoeken op het gebied van kunstmatige intelligentie en op vele plaatsen in het bedrijfsleven. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
27
Oordeel De opleidingen zijn aangesloten bij het landelijk overleg KION. Dat heeft onder andere geleid tot het gezamenlijk opstellen van het referentiekader. De commissie verwijst naar het onder de facetten 1 en 2 gestelde. De afgestudeerden kunnen in aanmerking komen voor een promotieplaats, ook bij zusterfaculteiten. De commissie heeft geconstateerd dat dit ook werkelijk gebeurt. De eindtermen zijn naar het oordeel van de commissie ontleend aan de eisen van de (internationale) wetenschappelijke discipline c.q. wetenschapsbeoefening. Zij baseert zich op de overweging dat bij de inrichting van de opleidingen is gekeken naar opleidingen in het buitenland (via KION). De commissie gaat bij facet 7 in op de cursusduur van één jaar. Masteropleiding Artificial Intelligence: het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Operations Research: het oordeel van de commissie is voldoende.
Oordeel over het onderwerp ‘Doelstellingen opleiding’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Doelstellingen opleiding’. Voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Operations Research luidt het voldoende. 1.2.2. Programma Beschrijving overgenomen uit de zelfstudies De master Artificial Intelligence is geheel Engelstalig. Hij bestaat uit 6 blokken, volgens het 88-4-8-8-4- systeem. De eerste 2 blokken van ieder 8 weken (ruwweg september-december) bestaan uit een 4-tal colleges met bijbehorende skills classes. Een blok van 8 weken bestaat uit 7 weken onderwijs en 1 week toetsing. Parallel aan de blokken van 8 weken starten de studenten met een researchproject. In blokperiode 3 (4 weken, ruwweg januari) werken de studenten uitsluitend aan het project. Vervolgens volgen weer 2 blokken van 8 weken met een 4-tal colleges (ruwweg februarimei), waarna blokperiode 6 (ruwweg juni) aan het afsluiten van de masterthesis wordt besteed. Overigens vindt het thesisonderzoek plaats gedurende het gehele collegejaar. De blokken zijn zodanig samengesteld dat de stof van blokperiodes 1 en 2 onafhankelijk van de stof uit blokperiodes 4 en 5 is. Dientengevolge kunnen studenten ook in periode 4 instromen (februari), waarbij periodes 3 en 6 worden omgewisseld. Hieronder volgt de beschrijving van het programma van de master AI studiejaar 2005-2006. In dit programma staan de skills classes nog separaat vermeld. Vanaf het programma 2006-2007 zijn de skills classes geïntegreerd in de vakken.
28
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
Program Master AI Block1 Multi-Agent Systems Machine Learning Skills Class Block 2 Foundations of Knowledge Representation Reasoning Situated Agents Skills Class Block 3 Research project Block 4 Intelligent Search Techniques Knowledge Management and Knowledge-System Development Skills Class Block 5 Games and AI Knowledge Retrieval Skills Class Block 6 Master Thesis
EC 2005-2006 EC 2006-2007 3 3 3
5 5 -
3 3 3
5 5 -
6
6
3 3
5 5
3 3 3 3 3
5 5 5 -
18
14
De master Operations Research is eveneens geheel Engelstalig en bestaat ook uit 6 blokken, volgens het 8-8-4-8-8-4-systeem. De eerste 2 blokken van ieder 8 weken (ruwweg september-december) bestaan uit een 4-tal colleges met bijbehorende skills classes. Een blok van 8 weken bestaat uit 7 weken onderwijs en 1 week toetsing. Parallel aan de blokken van 8 weken starten de studenten met een researchproject. In blokperiode 3 (4 weken, ruwweg januari) werken de studenten uitsluitend aan het project. Vervolgens volgen weer 2 blokken van 8 weken met een 4-tal colleges (ruwweg februari-mei), waarna blokperiode 6 (ruwweg juni) aan het afsluiten van de masterthesis wordt besteed (zie Bijlage G). Overigens vindt het thesisonderzoek plaats gedurende het gehele collegejaar. De blokken zijn zodanig samengesteld dat de stof van blokperiodes 1 en 2 onafhankelijk van de stof uit blokperiodes 4 en 5 is. Dientengevolge kunnen studenten ook in periode 4 instromen (februari), waarbij periodes 3 en 6 worden omgewisseld. Hieronder volgt de Engelstalige beschrijving van het programma van de master OR studiejaar 2005-2006. In dit programma staan de skills classes nog separaat vermeld. Vanaf het programma 2006-2007 zijn de skills classes geïntegreerd in de vakken. The Master Operations Research is a one-year master programme that leads to the title Master of Science (MSc). Operations Research (OR) is the discipline of applying advanced analytical methods to help make better decisions. Operations Research emerged as a serious branch of mathematics during WW II, when its techniques proved to be effective at missions such as locating enemy submarines. Today, OR also has applications in a wide variety of sectors in the economy, such as transportation, telecommunication, retailing, health care, airline industries, and more. Its prevalence reflects the growing complexity of managing large organizations that require the effective use of money, materials, equipment, and people. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
29
The Master programme Operations Research covers a wide range of research topics, including the following ones: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.
network formation, network maintenance and cost sharing dynamic and evolutionary games production planning scheduling biomedical signal processing for real-time sensing of cardiac signals modelling and identification of gene regulatory networks complex pattern formation in electrophysiological wave propagation on cardiac walls analysis of complex patterns using fractal wavelet analysis
The members of the teaching staff are actively involved in one or more of the eight research topics. As a result, the educational contents of the courses relate directly to the research performed. Program Master OR Block1 Optimization Business Intelligence Systems Skills Class Block 2 Simulation Combinatorial Optimization Skills Class Block 3 Research project Block 4 Bio-Informatics Identification Skills Class Block 5 Games and Chance Process Control Skills Class Block 6 Master Thesis
30
EC 2005-2006
EC 2006-2007 3 3 3
5 5 -
3 3 3
5 5 -
6
6
3 3 3
5 5 -
3 3 3
5 5 -
18
14
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
F4: Eisen WO Het programma sluit aan bij de volgende criteria voor het programma van een WO-opleiding: • Kennisontwikkeling door studenten vindt plaats in interactie tussen het onderwijs en het wetenschappelijk onderzoek binnen relevante disciplines. • Het programma sluit aan bij ontwikkelingen in de relevante wetenschappelijke discipline(s) door aantoonbare verbanden met actuele wetenschappelijke theorieën. • Het programma waarborgt de ontwikkeling van vaardigheden op het gebied van wetenschappelijk onderzoek. • Bij daarvoor in aanmerking komende opleidingen heeft het programma aantoonbare verbanden met de actuele praktijk van de relevante beroepen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudies Het instituut IKAT (Instituut voor Kennis en Agent Technologie) binnen het MICC is belast met het onderwijs in de master AI. Er is een nauwe samenhang tussen het onderwijs in de master en het wetenschappelijk onderzoek binnen IKAT. Het onderwijs in de master AI wordt ontwikkeld door seniormedewerkers (gepromoveerde wetenschappelijk medewerkers) van IKAT. Deze zijn naast hun onderwijstaken actief betrokken binnen het onderzoek in IKAT. Daarnaast worden andere onderzoekers betrokken bij het onderwijs, zoals junioronderzoekers en promovendi. In 2005 is IKAT’s onderzoek geformaliseerd in 4 onderzoeksgroepen. Deze zijn achtereenvolgens 1) Neural Networks and Adaptive Behaviour (NNAB); 2) Agent Technology (AT); 3) Games and Artificial Intelligence (GAI); 4) Knowledge Management (KM). Het onderwijs in de master AI bestaat, naast een project en de masterthesis, uit een achttal vakken die gedetailleerd ingaan op de onderwerpen gerelateerd aan de vier onderzoeksdomeinen. Het programma wordt systematisch geëvalueerd en gereviseerd. Daarbij worden door de inhoudsdeskundigen vanuit de verschillende onderzoeksgroepen onderdelen van het blok vervangen of geactualiseerd als gevolg van wetenschappelijke ontwikkelingen op dat deelgebied. Daarbij wordt zo nodig ook de gebruikte literatuur aangepast. In toenemende mate wordt ook gebruikgemaakt van actuele en relevante informatie op het internet. Er wordt in het studieprogramma van uitgegaan dat de masterstudent onderzoeksvaardigheden op het niveau van de bachelor heeft. In het bachelorprogramma Knowledge Engineering is dit gegarandeerd. Deze vaardigheden worden in het masterprogramma verder getraind in de colleges, de practica, het project en het thesisonderzoek. Vanwege de kleinschaligheid van het onderwijs is het contact tussen docenten en studenten heel nauw, waardoor de studenten intensief ‘meelopen’ met de laatste ontwikkelingen in onderzoek en zich gemakkelijk wetenschappelijke vaardigheden eigen maken. Een tweede manier waarbij studenten direct met relevante beroepen in contact komen is het inzetten van gastdocenten uit bedrijfsleven of onderzoeksinstituten bij de hoorcolleges. De gastdocenten worden daarbij aangemoedigd niet alleen over ‘droge stof ’ te praten, maar vooral verbanden te leggen tussen de aangeboden stof en hun eigen beroepspraktijk. Ten slotte zij vermeld dat studenten de mogelijkheid hebben hun masterthesisonderzoek bij een bedrijf te verrichten, mits het onderzoek daar van voldoende hoog wetenschappelijk niveau is. In dat geval is er altijd zowel een interne wetenschappelijke begeleider als een externe begeleider binnen het bedrijf. Indien het thesisonderzoek niet in een bedrijf plaatsvindt, is het zeer wel mogelijk een externe adviseur bij het onderzoek te betrekken. De onderzoeksgroep NS (Networks and Systems) binnen het MICC is belast met het onderwijs in de master OR. Er is een nauwe samenhang tussen het onderwijs in de master en het wetenschapQANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
31
pelijk onderzoek binnen de onderzoeksgroep. Het onderwijs in de master OR wordt ontwikkeld door seniormedewerkers (gepromoveerde wetenschappelijk medewerkers) van NS. Deze zijn naast hun onderwijstaken actief betrokken bij het onderzoek. Ook worden promovendi betrokken bij het onderwijs. Het onderzoek binnen NS richt zich op onderwerpen binnen de Operations Research, de Speltheorie, en de Systeem- en Regeltheorie. Voor de masterthesis en het project van de opleiding wordt altijd een onderwerp gekozen binnen een van deze drie onderzoeksgebieden, vaak gerelateerd aan de onderzoeksinteresse van de begeleider. Van de vakken in de opleiding zijn Optimization, Business Intelligence en Combinatorial Optimization gerelateerd aan onderwerpen in de Operations Research. De vakken Identification en Process Control zijn gerelateerd aan Systeem- en Regeltheorie, en het vak Games and Chance behandelt onderwerpen uit de (evolutionaire) Speltheorie. Bij het vak Bio-informatics wordt aandacht besteed aan toepassingen uit de verschillende onderzoeksdomeinen. De dagelijkse begeleiding van het onderzoek voor de masterthesis is in handen van een onderzoeker uit een van bovengenoemde groepen. De onderzoeker begeleidt de student zowel bij het uitvoeren van het onderzoek als bij het schrijven van de thesis. Het programma sluit aan bij ontwikkelingen in de relevante wetenschappelijke discipline(s) door aantoonbare verbanden met actuele wetenschappelijke theorieën. Het programma van de master OR leidt op tot aan actuele grenzen van wetenschappelijke kennis in een aantal relevante wetenschappelijke disciplines. Dit doel wordt bereikt door gebruik te maken van state-of-the-art software (Matlab, Mathematica, C-plex, etc.) en onderwijsmateriaal dat gedeeltelijk bestaat uit recente wetenschappelijke publicaties op het gebied van de Operations Research, de Speltheorie, en de Systeem- en Regeltheorie. Daarnaast is er substantiële aandacht voor toepassingen op het gebied van de Bio-informatica/Systems Biology. Dit toepassingsgebied is bij uitstek interessant bevonden, omdat het zich mag verheugen in een grote internationale belangstelling en een snelle ontwikkeling doormaakt, waarbij wiskundige technieken uit de Kennistechnologie uitermate succesvol blijken. Praktische vaardigheden, zoals geoefend met behulp van PCL in skills classes en via het groepsproject, zijn onder andere gebaseerd op open probleemstellingen en lopend wetenschappelijk (promotie)onderzoek. Het programma waarborgt de ontwikkeling van vaardigheden op het gebied van wetenschappelijk onderzoek. Ten aanzien van de ontwikkeling van vaardigheden op het gebied van wetenschappelijk onderzoek is een substantiële plaats ingeruimd in het programma voor het uitvoeren van een individuele afstudeerstage, die wordt afgesloten met een afstudeerscriptie en een openbare presentatie. Oriëntatie op het afstudeeronderwerp geschiedt al in het eerste semester. In het eerste semester wordt in groepsverband gewerkt aan een projectopdracht met een open karakter, zoals dat bij veel wetenschappelijk onderzoek ook het geval is. In het tweede semester vindt het individuele afstudeerwerk plaats, veelal via een stage. Stages kunnen extern plaatshebben bij een bedrijf of instelling, maar ook intern aansluiten bij lopend (promotie)onderzoek. De afstudeerscriptie kan de vorm hebben van een wetenschappelijk artikel en leidt soms tot een publicatie op een wetenschappelijk congres en/of in een wetenschappelijk tijdschrift. Er wordt in het studieprogramma van uitgegaan dat de masterstudent onderzoeksvaardigheden op het niveau van bachelor heeft. In het bachelorprogramma Kennistechnologie is dit gegarandeerd. Deze vaardigheden worden in het masterprogramma verder getraind in de colleges, de practica, het project en het thesisonderzoek. Vanwege de kleinschaligheid van het onderwijs is het contact tussen docenten en studenten heel nauw, waardoor de studenten intensief ‘meelopen’ met de laatste ontwikkelingen in onderzoek en zich gemakkelijk wetenschappelijke vaardigheden eigen maken.
32
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
Bij daarvoor in aanmerking komende opleidingen heeft het programma aantoonbare verbanden met de actuele praktijk van de relevante beroepen. Het programma heeft diverse verbanden met relevante beroepen. In de eerste plaats komt dit voort uit de vorm van het Project Centred Learning (PCL) binnen de master OR, waarbij de studenten in kleine groepen aan een project werken, dat dikwijls rechtstreeks verband houdt met de praktijk. Daarbij is een dergelijk project niet alleen vaak afkomstig uit praktische situaties, maar dikwijls werken mensen uit de praktijk ook rechtstreeks aan het project mee. Dit kan zijn als inhoudsdeskundige, die door studenten geïnterviewd wordt, of als adviseur bij het project. Verder zij vermeld dat studenten de mogelijkheid hebben voor hun masterthesis onderzoek bij een bedrijf te verrichten, mits het onderzoek daar van voldoende hoog wetenschappelijk niveau is. In dat geval is er altijd zowel een interne wetenschappelijke begeleider als een externe begeleider binnen het bedrijf. Indien het thesisonderzoek niet in een bedrijf plaatsvindt, is het zeer wel mogelijk een externe adviseur bij het onderzoek te betrekken. Het programma heeft diverse verbanden met relevante beroepen. In de eerste plaats komt dit voort uit de vorm van het Project Centred Learning (PCL) binnen de master AI, waarbij de studenten in kleine groepen aan een project werken, dat dikwijls rechtstreeks verband houdt met de praktijk. Daarbij is een dergelijk project niet alleen vaak afkomstig uit praktische situaties, maar dikwijls werken mensen uit de praktijk ook rechtstreeks aan het project mee. Dit kan zijn als inhoudsdeskundige, die door studenten geïnterviewd wordt, of als adviseur bij het project. Oordeel De commissie heeft geconstateerd dat in beide studieprogramma’s docenten van de aan het MICC verbonden onderzoeksgroepen optreden. Dat zijn vier groepen van het Instituut voor Kennis en Agent Technologie (IKAT) voor AI en de onderzoeksgroep Networks and Systems voor OR. Op grond van ontwikkelingen binnen het onderzoek wordt het programma waar nodig telkens aangepast. Bij AI gaan de vakken gedetailleerd in op de onderwerpen gerelateerd aan de vier onderzoeks domeinen. Op basis van de bachelor KE worden onderzoeksvaardigheden verder getraind. Vanwege de kleinschaligheid hebben de studenten intensief contact met hun docenten en lopen de studenten gemakkelijk mee met de nieuwste ontwikkelingen in onderzoek. Ook door het inschakelen van gastdocenten worden studenten bij onderzoek betrokken. Ten slotte kunnen ze hun masterthesis bij een bedrijf opzetten en uitwerken, als het onderzoek daar tenminste van voldoende hoog niveau is. De PCL-projecten houden vaak rechtstreeks verband met de praktijk. Ook werken mensen uit de praktijk vaak aan deze projecten mee. De commissie constateert dat kennisontwikkeling bij studenten plaatsvindt in interactie tussen het onderwijs en het wetenschappelijk onderzoek en dat er verbanden zijn met de actuele beroepspraktijk. Masteropleiding Artificial Intelligence: het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Operations Research: het oordeel van de commissie is voldoende.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
33
F5: Relatie tussen doelstellingen en inhoud programma Het programma is een adequate concretisering van de eindkwalificaties, qua niveau, oriëntatie en domeinspecifieke eisen. De eindkwalificaties zijn adequaat vertaald in leerdoelen van (onderdelen van) het programma. De inhoud van het programma biedt studenten de mogelijkheid om de geformuleerde eindkwalificaties te bereiken.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudies De zelfstudies noteren bij beide opleidingen een Engelse omschrijving van de acht vakken, het project en de thesis. Als voorbeeld is het eerste vak van beide opleidingen hieronder overgenomen. Master Artificial Intelligence Course Title Multi-Agent Systems EC: 3 Description: A Multi-Agent System is a system consisting of several agents that interact in a single environment. These agents can be autonomous computer programs, robots or humans. Since agents interact in a single environment issues such as collaboration, competition, negotiation, privacy and trust play an important role. The agents’ attitude to one another, benevolent or self-interested, plays an important role with respect to these issues. The course discusses the following topics: agents & agent architectures, distributed decision-making, coordination & cooperation, distributed incident management, agent communication, research topics. Knowledge and understanding Making the student familiar with agents, multi-agent systems and their applications. Applying knowledge The student should be able to apply the gained knowledge in practical applications. Making judgements The student should be able to judge whether it is beneficial to use a multiagent approach over other approaches for handling the same problem. Communication The student should have sufficient understanding of multi-agent systems and should be able to thoroughly motivate his/her choices concerning the application of multi-agent systems. Skills The student should be able to study autonomously the literature describing developments in the topics of Multi-Agent Systems that were addressed in the course. Operations Research Course title Optimization EC: 3 Description: Many real-life decision problems can be viewed, mathematically, as a problem of optimizing a function over a possibly restricted domain. This course focuses on applications, where the function to be optimized is a continuous function of several variables, and the domain of these variables is a connected subset of Euclidean space. In the first part of the course, theory, algorithms and applications for the unconstrained case are discussed. In part two, this is extended to the more difficult case that the variables are constrained to some proper subset of Euclidean space. A considerable part of the course is devoted to solving example problems with the use of Matlab. Key words: optimality conditions, non-linear programming, duality, (projected) gradient methods, Newton methods, quasi-Newton methods, Lagrange methods, penalty methods, interior point methods. Prerequisites: Basic knowledge of calculus and linear algebra.
34
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
Oordeel Zoals uit de voorbeeldbeschrijving van de cursus Multi-Agent Systems blijkt heeft de opleiding leerdoelen omschreven. In de omschrijving van de cursus Optimization is die omschrijving impliciet gebleven. De commissie heeft vastgesteld dat deze vakken een adequate realisering bieden van de doelstellingen. Daarmee is aan de eisen van dit facet voldaan. Masteropleiding Artificial Intelligence: het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Operations Research: het oordeel van de commissie is voldoende. F6: Samenhang programma Studenten volgen een inhoudelijk samenhangend studieprogramma.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudies AI De samenhang binnen het studieprogramma wordt bevorderd door gebruik te maken van het PCL-concept, geconcretiseerd door middel van het groepsproject. Doordat de opleiding twee instroommomenten kent (namelijk bij aanvang van ieder semester) is er sprake van twee verschillend gerichte projecten, waarvan de student er met één te maken krijgt. Doordat bijna alle verantwoordelijke docenten van de vakken betrokken worden bij de projecten is ook dit een plaats waar samenhang bevorderd wordt en waarbij overlap of hiaten in de door de docenten aangeboden stof geconstateerd kunnen worden om vervolgens aan te passen. Verder wordt samenhang verkregen door het regelmatig overleggen van de bij het onderwijs betrokken docenten en bewaakt door de opleidingsdirecteur en opleidingscommissie. Bij de standaardevaluatie van de blokperiodes wordt aan studenten gevraagd naar de samenhang, overlap en hiaten in de aangeboden stof, waarbij de resultaten wederom in detail worden bekeken. Een voordeel hierbij dat ook zeker genoemd moet worden is de kleinschaligheid van het onderwijs, waardoor het contact tussen docent en student erg groot is en de lijnen kort. Ten slotte wordt samenhang ontleend aan het voortbouwen op het programma van de bacheloropleiding Kennistechnologie. OR Het eerste semester is gericht op onderwerpen die vooral samenhangen met Operations Research en toepassingen in bedrijfsomgevingen via de vakken Optimization, Business Intelligence, Combinatorial Optimization, Simulation. Technieken uit de discrete wiskunde zijn hier dominant. In het tweede semester ligt de nadruk op onderwerpen en toepassingen op het gebied van dynamische modellen en processen, via de vakken Identification, Bio-informatics, Games and Chance, Process Control. Samenhang tussen de vakken ontstaat onder andere door verschillende invalshoeken en toepassingen van een gemeenschappelijke onderliggende thematiek. Optimalisering wordt behandeld vanuit het perspectief van continue functies (Optimization), discrete (netwerk)modellen (Combinatorial Optimization), heuristieken (Simulation), besturingsproblemen (Process Control), statistische schattingsproblemen (Identification). Wiskundige modellen komen in de meeste vakken en in vele gedaanten voor (differentie- en differentiaalvergelijkingen, netwerken, statisch/dynamisch, discrete events, deterministisch/stochastisch, etc.). Data-analyse, data-mining en machine learning-technieken (onder andere automatische clustering en classificatie) komen aan bod vanuit verschillende gezichtspunten bijvoorbeeld bij Business Intelligence, Simulation, Bio-informatics, Identification. Er wordt daarnaast gebruikgemaakt van dezelfde software (Matlab, Mathematica) bij verschillende vakken. Oordeel Bij AI wordt gewezen op het PCL-concept, dat samenhang bevordert. Ook het regelmatig overleg van de docenten bevordert de samenhang. Bovendien werken de docenten ook in de projecten samen. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
35
Bij OR wordt gewezen op een gemeenschappelijke onderliggende thematiek waarnaar wordt gekeken vanuit verschillende invalshoeken. Ook bijvoorbeeld data-analyse komt vanuit verschillende gezichtspunten aan bod. In het gesprek met de studenten is naar voren gekomen dat een project waarin drie vakken samenkomen beter loopt dan een project met vier vakken. De projecten sluiten niet bij alle vakken aan, zo is de commissie gebleken uit evaluatieresultaten van de blokken. Dat betekent dat het integrerende karakter soms moeilijk te realiseren is. De opleidingen bieden geen keuzemogelijkheden aan. Het programma zit strak in elkaar. Wel is het mogelijk om één of twee vakken te kiezen uit de andere opleiding. Goedkeuring van de examencommissie is daarvoor ook nog nodig. De commissie constateert op grond van opgevraagde informatie dat de projecten losjes worden geformuleerd en dat het toch moeilijk is in te zien, voor buitenstaanders, wat er nu eigenlijk precies gebeurt in zo’n project. Er worden geen geaccepteerde methodieken gebruikt, waardoor de voorbereiding op de beroepspraktijk eigenlijk tekortschiet. De commissie is van mening dat de opleidingen voldoende maatregelen nemen om de inhoudelijke samenhang te bevorderen, zoals de thematiek die aan de verschillende projecten en vakken ten grondslag ligt en het regelmatige docentenoverleg. De commissie stelt vast dat de samenhang inhoudelijk gezien in voldoende mate aanwezig is. Masteropleiding Artificial Intelligence: het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Operations Research: het oordeel van de commissie is voldoende. F7: Studielast Het programma is studeerbaar doordat factoren, die betrekking hebben op dat programma en die de studievoortgang belemmeren zoveel mogelijk worden weggenomen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudies Studeerbaarheid Ten einde de studeerbaarheid van het programma te optimaliseren zijn de volgende maatregelen genomen: • • •
De studiebelasting van de 2 semesters is zo gelijk mogelijk verspreid. Aan het eind van elk semester wordt een herkansingsweek verroosterd waarin geen ander onderwijs gepland wordt. De projecten worden door de projectexaminator en projectbegeleider nauwlettend gevolgd, opdat uitvoerbaarheid van de opdracht in relatie tot de omvang van de projectgroep haalbaar geacht wordt.
Studielast De eerste evaluatiegegevens laten zien dat het masterprogramma een hoge studielast kent. Deze studielast wordt onder andere veroorzaakt door de duur van de masteropleiding. Deze kent op de campus Maastricht een studieduur van 1 jaar, terwijl andere gelijksoortige opleidingen 2-jarig zijn. Er worden colleges geboden met daaraan gekoppelde trainingen en practica, zogenaamd skills classes. Om deze skills classes te behalen moet de student aan een aantal eisen wat betreft aanwezigheid, opdrachten en presentaties voldoen. Naast de vakken en de skills classes voeren de studenten in groepsverband een opdracht uit die gerelateerd is aan de vakken die tijdens de duur van een project (een semester) geboden worden. De projectgroepen hebben wekelijkse bijeenkomsten met de projectcoördinator. Bovendien moeten de masterstudenten zich in 36
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
de eerste helft van hun opleiding richten op een onderwerp voor hun masterthesis. Studenten van andere vooropleidingen krijgen extra trainingen in projectgecentreerd onderwijs. De gemiddelde studiebelasting is in het eerste blok van het eerste semester 35 uur per week, zowel voor activiteiten op de faculteit als elders. Studenten geven aan gemiddeld 3 uur per week in blok 1 aan het project besteed te hebben. Opgemerkt dient te worden dat de evaluatiegegevens van blok 1 gebaseerd zijn op zowel de masterstudenten AI als de studenten OR en KE (N=17). Vanaf blok 2 zijn de vragenlijsten aan de masteropleidingen afzonderlijk verstrekt. In het tweede blok zijn de cijfers van de studielast voor de AI-masterstudenten respectievelijk 34 en 4 uur. Gedurende de intensieve projectweken is de studielast voor het project gemiddeld 41 uur per week. De responsrate bij deze gegevens bedraagt 9 bij een studentpopulatie van 13. De studiebelasting in blokperiode 4 bedroeg 38 uur per week (N=10). Daar de instroom per 1 februari 2 studenten telde, worden hier geen evaluatiegegevens met betrekking tot de studielast van het project vermeld. De masterstudenten worden gevolgd door de projectexaminator. Hij/zij evalueert na semester 1 (instroom september) of na semester 2 (instroom februari) de studieresultaten tot dusver. Indien nodig wordt de student uitgenodigd voor een gesprek. Het was voor de studenten moeilijk zich te oriënteren op mogelijke onderwerpen en op tijd te starten met de thesis gezien de totale studiebelasting. Verder kwam in de wekelijkse bijeenkomsten met de projectbegeleider en in individuele gesprekken naar voren dat studenten met een andere vooropleiding meer moeite hadden met het volgen van de vakken en met het leveren van een gelijkwaardige bijdrage aan het project. Veelal werden deze studenten door een van de doorstromende masterstudenten bijgewerkt. Oordeel Uit gesprekken met alle betrokkenen, zowel docenten als studenten, is gebleken dat de programma’s van beide opleidingen te zwaar zijn voor één jaar (60 EC). De gegevens betreffende de studieduur bevestigen dit. Het is te verklaren uit het feit dat de opleidingen de KION-normen willen halen. Met name de scriptie is een struikelblok. Het blijkt voor studenten niet mogelijk te zijn om naast het gewone onderwijs aan hun masterthesis te werken, waardoor de studie uitloopt. De commissie is van oordeel dat doelstellingen en studielast dienen te worden aangepast aan een programma van 60 EC, tenzij het programma tweejarig wordt. De commissie concludeert dat de programma’s te zwaar zijn gezien de toegemeten cursusduur van 60 EC en kent aan dit facet dan ook een onvoldoende toe. Masteropleiding Artificial Intelligence: het oordeel van de commissie is onvoldoende. Masteropleiding Operations Research: het oordeel van de commissie is onvoldoende. F8: Instroom Het programma sluit qua vorm en inhoud aan bij de kwalificaties van de instromende studenten: WO-bachelor: VWO, HBO-propedeuse of daarmee vergelijkbare kwalificaties, blijkend uit toelatingsonderzoek. WO-master: bachelor en eventueel (inhoudelijke) selectie.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudies De toelatingseisen voor instromende studenten zijn: 1. Een bacheloropleiding Kennistechnologie van de UM of Informatica van de Universiteit Hasselt. Deze diploma’s geven onvoorwaardelijk recht op toegang tot de master Artificial Intelligence, Operations Research of Knowledge Engineering (doorstroommasters); of QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
37
2. Een bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie aan een andere Nederlandse universiteit. Met deze studenten zal wel een toelatingsgesprek plaatsvinden om na te gaan of er in de voorkennis en vaardigheden lacunes zijn; of 3. Een bacheloropleiding of een equivalent diploma in een veld dat gerelateerd is aan Kennistechnologie en een: • motivatie-essay van 2 pagina’s (A4) in het Engels; en • een GRE-score van 3.0 of hoger. Over een score tussen 2.0 en 2.9 wordt besloten door de toelatingscommissie; een score onder 2.0 geeft geen toegang tot de master; en een IELTS-score van 6.0 of hoger. • Voor alle groepen instromende studenten bestaan er geschikte toelatingseisen. Bij de start van de master waren er nog geen gegevens beschikbaar of de instromende studenten problemen hadden ten aanzien van de aansluiting. Dit jaar zal geëvalueerd worden of er sprake is van mogelijke aansluitingsproblemen. Studenten kunnen een vrijstelling aanvragen voor de IELTS- en GRE-test. De ervaring leert dat instromers van een hbo het gewenste niveau van onderzoeksvaardigheden bij aanvang van het masterprogramma niet hebben. Om ervoor te zorgen dat zij het gewenste niveau bereiken zijn deze studenten verplicht een schakelprogramma te volgen, dat bestaat uit 30 EC aan derdejaarsvakken en het derdejaarsproject. Tevens worden zij gestimuleerd om een bachelorthesis te schrijven. Oordeel De commissie heeft met instemming kennisgenomen van het voornemen om mogelijke aansluitingsproblemen in het cursusjaar 2006-2007 nog na te gaan, zoals in de zelfstudie staat geformuleerd. Daarmee lijkt de uitspraak dat er voor alle instromende studenten geschikte toelatingseisen bestaan wat voorbarig. Op het moment dat de commissie op bezoek kwam, waren de uitkomsten nog niet beschikbaar. Voor hbo’ers is het volgen van een schakelprogramma verplicht, zo blijkt uit het OER en uit nagekomen informatie. De commissie vindt dat een verstandige eis. Het aangeboden programma voor hbo-ers is adequaat; het bestaat uit 30 EC derdejaarsvakken en het derdejaarsproject. Tevens worden zij gestimuleerd een bachelorthesis te schrijven. Bij AI en OR zijn er in 2005 27 mannelijke en 2 vrouwelijke studenten ingestroomd. Bij KE is in 2005 één mannelijke student ingestroomd. Nagekomen informatie leert dat per 1 februari 2006 3 hbo’ers zijn ingestroomd in AI. Masteropleiding Artificial Intelligence: het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Operations Research: het oordeel van de commissie is voldoende. F9: Duur De opleiding voldoet aan formele eisen m.b.t. de omvang van het curriculum: WO-bachelor: in de regel 180 studiepunten. WO-master: minimaal 60 studiepunten, afhankelijk van de opleiding.
Het opleidingsprogramma van de masters bevat 60 EC. De opleidingen voldoen daarmee aan het formele criterium met betrekking tot de omvang van het curriculum. Een probleem is dat alle andere opleidingen KI in Nederland een tweejarige masteropleiding kennen.
38
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
Oordeel De opleidingen hebben een aanvraag ingediend via de NVAO voor een tweejarige cursusduur. In de gesprekken met studenten is naar voren gekomen dat sommige studenten bewust voor een eenjarige masteropleiding hebben gekozen. Als reden daarvoor zijn genoemd: minder kosten dan bij een tweejarige opleiding en de ambitie om zo snel mogelijk het bedrijfsleven in te gaan. Ter illustratie zij nog aangevuld dat de studenten met wie de commissie heeft gesproken en die het in één jaar wilden halen geen baantje hadden naast de studie, hebben, tenzij ze reeds werkten in het bedrijf waar ze als afgestudeerde verder willen gaan. Een vakantie zat er voor hen ook niet in. De commissie is van oordeel dat indien de opleiding niet tweejarig wordt, een aantal onderdelen moet worden geschrapt. Zij kan echter niet aangeven welke dat zouden kunnen zijn. Bovendien zullen de doelstellingen van het programma dan moeten worden bijgesteld. Masteropleiding Artificial Intelligence: het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Operations Research: het oordeel van de commissie is voldoende.
F10: Afstemming tussen vormgeving en inhoud Het didactisch concept is in lijn met de doelstellingen. De werkvormen sluiten aan bij het didactisch concept.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudies Het onderwijs in het eerste semester van de master Artificial Intelligence is gebaseerd op Project Centred Learning (PCL). PCL is een studentgecentreerde onderwijsvorm waarbij studenten in kleine groepen werken aan opdrachten. Het uitvoeren van authentieke opdrachten draagt bij aan een academisch werk- en denkniveau. Studenten dienen de stof die hun bij de verschillende vakken wordt onderwezen te verbinden en toe te passen. De projectopdracht vormt hierbij als het ware de motor voor leren. Door de opzet van het projectonderwijs, waarbij regelmatig door middel van tussenpresentaties bijsturing plaatsvindt, wordt de ontwikkeling van leervaardigheden gewaarborgd. De leden van de projectgroep dienen zich voortdurend af te vragen in hoeverre de gevolgde aanpak leidt tot een bevredigende uitwerking van de opdracht. Het projectonderwijs biedt de student eveneens de mogelijkheid meer algemene academische vaardigheden te verwerven, zoals het vermogen om problemen te analyseren, verworven inzichten aan medestudenten en docenten te presenteren en mogelijke oplossingen te evalueren waarbij de student gemaakte keuzes dient te beargumenteren. Algemene en specialistische beroepsvaardigheden worden verworven in de trainingen en practica, behorend bij de vakken. De werkvormen sluiten aan bij het didactisch concept. Zoals hierboven vermeld, staat in het eerste semester van de master Artificial Intelligence het projectonderwijs centraal. Studenten werken gedurende het semester met elkaar in kleine groepen aan opdrachten, geformuleerd door zowel interne als externe opdrachtgevers. De projectopdrachten worden regelmatig opnieuw geformuleerd. Door het PCL-model leren studenten als een team samen te werken. Zij leren kennis en inzicht van verschillende vakdomeinen te integreren en toe te passen op een wetenschappelijke wijze. Tijdens de duur van een project vinden wekelijks vergaderingen plaats in aanwezigheid van de projectbegeleider. Een van de studenten heeft de rol van voorzitter, die de bijeenkomst leidt. Van elke bijeenkomst wordt verslag gedaan. Deze verslagen met de projectplanning en het logboek vormen het projectdossier. De projectbegeleider heeft als taak het proces te begeleiden en waar mogelijk te faciliteren door contacten met inhoudsdeskundigen te leggen. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
39
Na de 8-weekse blokken vinden tussenpresentaties plaats waarbij elke projectgroep afzonderlijk aan de betrokken docenten zijn interpretatie, stand van zaken en planning voortgang van het project toont. Deze tussenpresentaties vinden afzonderlijk plaats omwille van de competitie tussen de groepen onderling. Elk project wordt uiteindelijk getoetst door middel van een presentatie voor de gehele groep studenten en betrokken docenten tezamen, een product en een wetenschappelijk artikel of rapport. Om ervoor te zorgen dat iedereen in een projectgroep een taak heeft en om ‘meeliftgedrag’ te voorkomen, is het maximum aantal leden van een projectgroep op 5 studenten gesteld. De examinator beoordeelt voortdurend de eisen van de projectopdracht op haalbaarheid, rekening houdend met het aantal projectleden van de groep. Het eindcijfer van een project geldt voor alle projectgroepleden mits iedereen zich van zijn of haar taken heeft gekweten. Mocht een student onvoldoende participeren gedurende het project, dan bestaat de mogelijkheid om, na een schriftelijke waarschuwing gegeven te hebben, van het groepsresultaat af te wijken. De vakken worden klassikaal onderwezen. De hoorcolleges zijn niet verplicht. De vakken worden door middel van een schriftelijk tentamen, veelal met open vragen, getoetst. Twee vakken worden door middel van een praktische opdracht afgesloten. Elk vak kent tevens een vaardigheidstraining. In deze vaardigheidstraining leren studenten hun kennis en inzicht op het betreffende domein toe te passen. Ze worden met modellen en vragen geconfronteerd die geanalyseerd, gevalideerd en opgelost moeten worden. Door deze opzet worden zowel algemene als specifieke vakkennis en vaardigheden aangeleerd. In de colleges verwerft de student kennis en inzicht. In de vaardigheidstrainingen leren de studenten deze kennis te gebruiken, te evalueren en te beoordelen. Daarnaast leren de studenten zowel schriftelijk als mondeling te communiceren over hun resultaten op een authentieke wijze (essay, computerprogramma, mondelinge presentatie, enz.). De bij de vakken behorende vaardigheidstrainingen zijn verplicht. Voorafgaand aan elke training worden richtlijnen gegeven met betrekking tot aanwezigheid en participatie. Pas als voldaan is aan de vooraf gestelde eisen, wordt een training met voldaan beoordeeld. Oordeel De opleidingen hebben een duidelijk didactisch concept, zo heeft de commissie vastgesteld naar aanleiding van de zelfstudie. Het uitvoeren van authentieke opdrachten draagt bij, naar de mening van de commissie, aan een academisch werk- en denkniveau. Door de opzet van het projectonderwijs, waarbij regelmatig door middel van tussenpresentaties bijsturing plaatsvindt, wordt de ontwikkeling van leervaardigheden gewaarborgd. De werkvormen (PCL) sluiten daarbij aan. De vakken, die naast het projectonderwijs worden aangeboden, worden klassikaal onderwezen en getoetst. De vaardigheidstrainingen dagen de student uit om het op college of in de groep verworvene te gebruiken en toe te passen. Het projectgecentreerd leren is een ideaal concept om de verschillende theoretisch georiënteerde vakken op een praktisch niveau te integreren. In de praktijk gebeurt dit tot tevredenheid van de studenten, zo heeft de commissie vastgesteld. Het concept sluit goed aan bij de doelstellingen van de opleidingen. Masteropleiding Artificial Intelligence: het oordeel van de commissie is goed. Masteropleiding Operations Research: het oordeel van de commissie is goed.
40
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
F11: Beoordeling en toetsing Door de beoordelingen, toetsingen en examens wordt adequaat getoetst of de studenten de leerdoelen van (onderdelen van) het programma hebben gerealiseerd.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudies In de master AI wordt gebruikgemaakt van een breed palet aan toetsvormen. De 8 vakken worden getoetst door middel van een toets met open vragen (5 keer), een take-home-tentamen (1 keer) en het ontwikkelen van een spel-spelend programma (2 keer). De toetsing bestaat in dit laatste geval uit de beoordeling van het programma en de bijbehorende broncode, en de beoordeling van het begeleidende document waarin de gebruikte heuristieken en zoektechnieken beschreven worden. Het afstudeerwerk en het schrijven van de masterthesis vinden plaats onder de eindverantwoordelijkheid van een examinator. Aan het begin van het afstudeerproject wordt door de student in overleg met zijn afstudeerbegeleider een afstudeerplan opgesteld. Dit wordt ter goedkeuring voorgelegd aan de examencommissie. Naast de dagelijkse begeleider zijn bij het uitvoeren van het afstudeerproject vaak promovendi en (indien van toepassing) bedrijfsbegeleiders betrokken. De beoordeling vindt plaats op grond van de resultaten van en de (academische) werkhouding tijdens het onderzoek, de thesis en de presentatie. De beoordeling wordt gegeven door een afstudeercommissie, die voor ieder afstudeerproject afzonderlijk wordt samengesteld. De commissie bestaat uit ten minste drie personen, onder wie de dagelijkse begeleider. Om een consistent beoordelingsbeleid te volgen, is in iedere afstudeercommissie de zogeheten afstudeerhoogleraar opgenomen. Hij zorgt ervoor dat ieder project met gelijke maatstaven wordt beoordeeld. In de master OR worden de vakken schriftelijk getoetst door middel van een toets met open vragen (7 keer), of het uitwerken van een praktische probleemstelling door middel van het ontwerpen van Matlabcode (1 keer, bij Process Control). De toetsing bestaat in dit laatste geval uit de beoordeling van de programmacode ten aanzien van het correcte gebruik van de beschikbare ontwerptechnieken voor procesbesturing, de werking van het programma met betrekking tot de praktische opdracht, het begeleidende commentaar en de beantwoording van de gestelde vragen. Het afstudeerwerk en het schrijven van de masterthesis vinden plaats onder de eindverantwoordelijkheid van een daartoe aangewezen examinator. De uiteindelijke beoordeling vindt plaats in overleg met de dagelijkse begeleider(s) en ten minste één andere examinator van de opleiding. In geval van een externe afstudeerstage waarbij de dagelijkse begeleiding elders plaatsvindt, wordt ook het oordeel gevraagd van de externe stagebegeleider. De beoordeling vindt plaats op grond van de resultaten van en de (academische) werkhouding tijdens het onderzoek, de scriptie en de presentatie. Aan het begin van het afstudeerproject wordt door de student in overleg met zijn afstudeerbegeleider een afstudeerplan opgesteld. Dit wordt ter goedkeuring voorgelegd aan de examencommissie. AI en OR Het researchproject wordt beoordeeld op grond van tussenpresentaties na blok 1 en blok 2, een eindpresentatie aan het eind van blok 3, het verslag en het geleverde product. Van het product wordt zowel de code als het werkende programma beoordeeld. Het project wordt gedaan in groepen van maximaal 5 studenten. Een projectbegeleider ziet voornamelijk toe op de procesmatige kant van het groepswerk. De studenten krijgen de groepsbeoordeling als individueel eindcijfer van het project. Hiervan kan afgeweken worden in het geval er geconstateerd wordt (door de projectbegeleider in overleg met de groep en de examinator) dat een student in positieve dan wel in negatieve zin opvalt bij de samenwerking binnen de groep. In dat laatste geval krijgt een student eerst een waarschuwing.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
41
Door dit geheel aan programmaonderdelen en de variëteit in opdrachten en toetsvormen komen naast de vakinhoudelijke kennis ook de algemene academische vaardigheden goed aan bod in het totale programma. De uitslagen van toetsen worden zo snel mogelijk, doch uiterlijk 15 werkdagen na de toets, bekendgemaakt aan de studenten. De studenten kunnen hun toets inzien tot 30 dagen na de vaststelling van het resultaat. De uitslag van het project wordt met de projectgroepen besproken, waarbij het project geëvalueerd wordt. De uitslag van het afstudeerwerk wordt in het algemeen direct na de eindpresentatie vastgesteld. Dit is mogelijk doordat de eindpresentatie in het algemeen plaatsvindt nadat de scriptie klaar is en van voldoende kwaliteit om af te studeren volgens ten minste twee examinatoren van de opleiding, onder wie de afstudeerbegeleider. De vakken kunnen twee keer per jaar getoetst worden. Het project wordt twee keer per jaar aangeboden (vanwege de twee instroommomenten). Als een project gedaan is, maar (nog) niet voldoende is, dan volgt er als herkansing een aanvullende opdracht, waarmee het project alsnog naar een voldoende kan worden opgetrokken. De afsluitende masterthesis is te beschouwen als een eindtoets die de student alle ruimte geeft om eerder ontwikkelde kennis en vaardigheden te etaleren. De masterthesis wordt begeleid door een inhoudsdeskundige. De thesis wordt afgesloten met een individuele verdediging. De thesis wordt door minimaal twee inhoudsdeskundigen beoordeeld. Oordeel De commissie heeft enkele tentamens met opgaven, uitwerking en behaalde resultaten bekeken. De commissie stelt met instemming vast dat er één herkansingsmogelijkheid is, zodat studenten gedwongen zijn de stof goed voor te bereiden. In de master AI wordt gebruikgemaakt van een breed palet aan toetsvormen. De 8 vakken worden getoetst door middel van een toets met open vragen (5 keer), een take-home-tentamen (1 keer) en het ontwikkelen van een spel-spelend programma (2 keer). De toetsing bestaat in dit laatste geval uit de beoordeling van het programma en de bijbehorende broncode, en de beoordeling van het begeleidende document waarin de gebruikte heuristieken en zoektechnieken beschreven worden. Bij de schriftelijke toetsen met open vragen valt het de commissie op dat die de leerstof eerder oppervlakkig testen. Echte denkvragen, die de kennis in de diepte testen, ontbreken. Verder is het ook opmerkelijk dat de toets bij herkansing significante gelijkenissen vertoont met de oorspronkelijke toets. Dit is niet zo verwonderlijk gezien de hoge studiebelasting van de studenten, en de hieraan gekoppelde korte verwerkingstijd van de leerstof. Sommige vakken worden op een hoger niveau gegeven dan uit de tentamens blijkt. De beoordeling van de scripties is voor buitenstaanders niet helder; het is niet duidelijk op welke gronden het gegeven cijfer tot stand is gekomen. Dit wordt verklaard door het feit dat bij de beoordeling meer factoren (onder andere beoordeling van de presentatie en het proces dat tot het eindproduct heeft geleid) dan het schriftelijke eindproduct een rol spelen, die niet worden vastgelegd. De commissie heeft inmiddels kennisgenomen van een ontwerp voor een beoordelingsformulier dat zal worden ingevoerd. De commissie komt al met al toch tot een voldoende omdat de tentamens over het algemeen in orde zijn en op een juiste manier worden beoordeeld en er aan de objectivering van de beoordeling van de scripties wordt gewerkt.
42
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
Masteropleiding Artificial Intelligence: het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Operations Research: het oordeel van de commissie is voldoende. Oordeel over het onderwerp ‘Programma’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Programma’. Voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Operations Research luidt het voldoende. De ‘onvoldoende’ voor facet 7, studielast, wordt naar het oordeel van de commissie meer dan voldoende gecompenseerd door de ‘goed’ voor facet 10 en de oordelen over de overige facetten.
1.2.3. Inzet van personeel, personeelsbeleid F12: Eisen WO De opleiding sluit aan bij de volgende criteria voor de inzet van personeel van een WO-opleiding: Het onderwijs wordt voor een belangrijk deel verzorgd door onderzoekers die een bijdrage leveren aan de ontwikkeling van het vakgebied.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudies Het MICC volgt het VSNU-beleid dat alle hoogleraren, uhd’s en ud’s gepromoveerd moeten zijn en dat zij een evenredige onderwijs- en onderzoekstaakstelling hebben. Hiermee wordt bevorderd dat studenten onderwijs krijgen dat wordt ontwikkeld en verzorgd door medewerkers die actief deelnemen aan wetenschappelijk onderzoek. Voor ieder onderwijsonderdeel uit de master AI geldt dat de verantwoordelijke docent, hoogleraar of universitair (hoofd)docent uit de vaste staf van IKAT komt en naast zijn of haar onderwijstaak voor een belangrijk deel betrokken is bij het onderzoek in het betreffende vakgebied. Daarnaast worden er geregeld andere medewerkers, die in het vakgebied werkzaam zijn, bij het onderwijs betrokken. In het bijzonder speelt hierbij een belangrijke rol het inzetten van gastdocenten en promovendi op het betreffende onderzoeksgebied. Laatstgenoemden bieden ook voor een groot deel de ondersteuning bij de skills classes, waarbij praktische toepassingen dikwijls rechtstreeks uit het onderzoek van de promovendi voortkomen. Elk studieonderdeel van de masteropleiding Operations Research kent een aangewezen examinator. Dit is een lid van de wetenschappelijke staf, in de regel gepromoveerd en actief op een voor de opleiding relevant wetenschappelijk onderzoeksterrein. Momenteel kent de opleiding geen uitzondering op deze regel. Promovendi dragen actief bij aan het onderwijs. Enerzijds bij het vaardigheidsonderwijs (het Research Project en de Skills Classes) door het aandragen en uitwerken van opdrachten die actueel zijn in het vakgebied, anderzijds door het mede begeleiden van afstudeerders. Examinator en promovendi vormen per opleidingsonderdeel een team, dat het betreffende onderwijs coördineert en uitvoert. Het vak Games and Chance kent een team met daarin twee leden van de vaste wetenschappelijke staf. Oordeel De leden van de staf die onderwijs geven zijn betrokken bij onderzoek in hun vakgebied. Bij het vaardighedenonderwijs worden ook promovendi ingezet, evenals bij het begeleiden van QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
43
afstudeerders. Ook worden gastdocenten ingezet om de banden met onderzoek te onderhouden. De commissie heeft geconstateerd dat de docenten een bijdrage leveren aan de ontwikkeling van hun vakgebied. Masteropleiding Artificial Intelligence: het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Operations Research: het oordeel van de commissie is voldoende. F13: Kwantiteit personeel Er wordt voldoende personeel ingezet om de opleiding met de gewenste kwaliteit te verzorgen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudies, heeft betrekking op beide opleidingen Menskracht die beschikbaar is voor het verzorgen van het onderwijs in mensen en fte’s. Peildatum 1 december 2005. Aantallen zijn gebaseerd op de menskracht met een onderwijstaak binnen MICC; fte’s op basis van percentage onderwijsinzet per categorie wetenschappelijk personeel. Categorie
M V Totaal Percentage gepromoveerden aantal fte's aantal fte's aantal fte's onderwijs onderwijs onderwijs Hl 2.0 0.9 2.0 0.9 100% Uhd 4.0 2.0 4.0 2.0 100% Ud 4.8 2.4 0.8 0.4 5.6 2.8 100% Promovendi 3.0 0.6 3.0 0.6 n.v.t. Docenten 1.0 0.9 0.5 0.45 1.5 1.35 n.v.t. Totaal 14.8 6.8 1.3 0.9 16.1 7.7 Het MICC hanteert een onderwijstaakstelling waarbij normuren procentueel worden verbonden aan functieprofielen van onder andere hoogleraar (45%), uhd (50%), ud (50% of soms 90%) en promovendi (20%). Binnen deze aan de onderwijstaakstelling vastgestelde uren gebaseerd op een mensjaar (1mje = 1650 uren) zijn er taken verbonden zoals het voorbereiden en verzorgen van onderwijs, afnemen van tentamens, begeleiden van projecten, begeleiden en beoordelen van masterscripties (inclusief afstudeerstages), ‘bestuurlijke taken’ zoals deelname aan commissies en overige onderwijstaken. De functie van opleidingsdirecteur heeft een specifieke taakstelling toegewezen gekregen van 825 uren. Uit de tabel blijkt dat het totaal aan fte’s voor onderwijs 7.7 bedraagt. Jaarlijks wordt een overzicht gemaakt van de te verwachten onderwijsbelasting en wordt vastgesteld hoeveel onderwijs-fte’s nodig zijn om de taken voor het komende academiejaar uit te voeren. Er vindt geen nacalculatie plaats of een capaciteitsgroep dan wel individuele stafleden het voorafgaande jaar of boven of onder de vastgestelde norm aan de onderwijsverplichtingen hebben voldaan. Daardoor kan ook niet achteraf objectief worden vastgesteld of sommige stafleden een te hoge onderwijsdruk hebben. Toegevoegde docenten en promovendi leveren ook een aandeel in de totale onderwijstaakstelling, mede geënt op het onderwijssysteem Project Centred Learning (PCL) ten behoeve van practica, projectvaardigheden en projectbegeleiding. Hierna volgt een overzicht van onder andere de student-docentratio van de ongedeelde doctoraalopleidingen.
44
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
Student-docentratio MICC op basis van onderwijsrealisatie eerste geldstroommedewerkers jaar
aantal fte aantal ingeonderwijs schreven studenten
2005-2006
7.7
155
2004-2005
7.7
177
2003-2004 2002-2003
7.9 8.5
142 153
aantal diploma's
aantal stuaantal afgestudeerdenten per den per fte onderfte onderwijs wijs
21 doctoraal 10 bachelor 4 master 31 doctoraal 17 bachelor 15 16
20.1 23.0 18.0 18.0
4.5 2.7 doctoraal 1.3 bachelor 0.5 master 7.0 4.8 doctoraal 2.2 bachelor 1.9 1.9
Oordeel De opgaven zijn niet uitgesplitst naar opleiding, maar dat lijkt hier geen probleem te zijn. Uit het bovenstaande schema blijkt dat de student-docentratio, zo gemiddeld 1:20, gunstig is. Maar dit geldt voor alle opleidingen, inclusief de bacheloropleiding Knowledge Engineering, die apart beoordeeld wordt. Uit opgevraagde informatie blijkt dat de personeelsinzet voor de opleiding AI is: 0,7-0,9 fte en voor de opleiding OR: 0,6-0,9 fte. Bij AI zitten 13 studenten, student-docentratio is 1:16. Bij OR zitten 8 studenten, de student-docentratio is 1:10. Deze verhouding verklaart ook waarom de begeleiding zo goed is. Vanuit de universiteit wordt de onderwijstijd niet volledig gefinancierd. Voor het realiseren van een tweejarige opleiding is extra financiering nodig. De commissie stelt vast dat er voldoende personeel wordt ingeschakeld om de opleidingen met de gewenste kwaliteit aan te bieden. Masteropleiding Artificial Intelligence: het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Operations Research: het oordeel van de commissie is voldoende. F14: Kwaliteit personeel Het personeel is gekwalificeerd voor de inhoudelijke, onderwijskundige en organisatorische realisatie van het programma.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudies, heeft betrekking op beide opleidingen Nieuwe docenten worden geïnformeerd over het onderwijsmodel PCL en hun rol daarin. Docenten worden betrokken bij PCL als het vak in een van de betrokken onderwijsperiodes valt. Verder worden de docenten ingelicht over de assessmentprocedures bij projectonderwijs. Bij de projecten is de begeleider tevens adviseur van de opleidingscommissie zodat signalen uit de projectgroepen geagendeerd worden voor de opleidingscommissie. De bewaking van de kwaliteit van het functioneren van de docenten, tutoren van de skills classes en de projectbegeleiders wordt gewaarborgd door de structurele evaluatie aan het eind van elk onderwijsblok. Het gaat daarbij om gedetailleerde evaluaties die door alle studenten van dat blok worden ingevuld. Standaard is in de evaluatie van een blok de beoordeling van elke docent, skills class tutor en de projectbegeleiders expliciet opgenomen. Bij stelselmatig onder de maat presterende docenten, tutoren of begeleiders wordt gekeken waar dit mee te maken heeft en zo nodig wordt extra individuele begeleiding aangeboden. Docenten, tutoren en projectbegeleiders, die beoordeeld worden met een onvoldoende, worden door de opleidingsdirecteur uitgenodigd voor een gesprek. In de praktijk zijn er geen onvoldoende beoordelingen gegeven. Wel zijn er naar aanleiding van evaluatiegesprekken QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
45
met studenten en tutoren van de skills classes verbeterpunten aangebracht. Alle betrokken docenten, tutoren en projectbegeleiders ontvangen de evaluatiegegevens. Scholing in andere didactische kwaliteiten – zoals het verzorgen van een college – gebeurt op dit moment impliciet. Nieuwe maar ook zittende medewerkers die problemen ervaren in hun rol als docent, worden zoveel mogelijk toegewezen aan een naaste collega om onder diens supervisie te leren een collegereeks op te zetten en te geven. Bovendien worden docenten betrokken bij de formulering van de projectopdrachten zodat voor eenieder duidelijk is welke inhoud en welk niveau aan bod moet komen opdat de studenten een projectopdracht kunnen uitvoeren. Tegelijkertijd raken docenten van ieders vakgebieden op de hoogte. Er is dus sprake van intercollegiale toetsing. Oordeel De commissie heeft vastgesteld dat er een structurele evaluatie is aan het eind van elk onderwijsblok. Scholing geschiedt impliciet. De commissie vermoedt dat scholing niet de hoogste prioriteit heeft. Daar staat tegenover dat er sprake is van supervisie door collega’s. In enkele gevallen blijken de docenten als matig te worden beoordeeld door de studenten. De commissie heeft begrepen dat de verantwoordelijken ingrijpen wanneer dat nodig is. Uit de nagezonden informatie heeft de commissie vernomen dat er ieder jaar een functionerings-gesprek/beoordelingsgesprek wordt gehouden. Medewerkers worden hierin mede beoordeeld op hun onderwijsprestaties. Daarnaast worden jaarlijks zogenaamde balance sheetgesprekken gevoerd. In deze gesprekken worden onder andere de geplande verbeteringen ten aanzien van het onderwijs van het voorafgaande jaar vergeleken met de realisatie daarvan. Ook worden plannen geformuleerd voor het komende jaar. Ook in de gesprekken met studenten is gebleken dat de meeste docenten zowel inhoudelijk, onderwijskundig als organisatorisch gekwalificeerd zijn. Wel kan het volgen van bijscholing in het Engels meer worden aangemoedigd. De commissie constateert dat dit facet in orde is. Masteropleiding Artificial Intelligence: het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Operations Research: het oordeel van de commissie is voldoende.
Oordeel over het onderwerp ‘Inzet van personeel’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Inzet van personeel’. Voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Operations Research luidt het voldoende.
1.2.4. Voorzieningen F15: Materiële voorzieningen De huisvesting en materiële voorzieningen zijn toereikend om het programma te realiseren.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudies Het MICC beschikt over onderwijsruimtes in het pand Tongersestraat 6. Hier zijn 3 colloquiumruimtes en 2 werkruimtes voor projectvergaderingen. In het gehele pand is het mogelijk met een laptop wireless te werken. Daarnaast beschikt het MICC over een groot practicumlokaal en 2 kleinere, alle voorzien van airconditioning. Het totale aantal pc’s is 43, welke voor onderwijs gebruikt worden. Het werken met laptops wordt centraal door de instelling gepromoot, onder andere door het 46
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
faciliteren van de aankoop van laptops. Op de locatie Minderbroedersberg 4-6 beschikt het MICC over een colloquiumruimte en een robotlab, welke intensief gebruikt wordt ten behoeve van het onderwijs, met name in de afstudeerfase. De ruimtes zijn in principe geopend van 08.00 tot maximaal 22.00 van maandag tot en met vrijdag. Het pand Tongersestraat 6 zal vanwege achterstallig onderhoud spoedig aan een verbouwing worden onderworpen. Er zijn voldoende mobiele audiovisuele middelen aanwezig. In de bibliotheek Grote Looiersgracht 17-19 is een studielandschap ingericht waar de studenten, naast het gebruik van de reguliere client-servervoorzieningen, 48 pc’s tot hun beschikking hebben om alle benodigde softwarepakketten te kunnen gebruiken. In het studielandschap zijn tevens de boeken aanwezig die gebruikt worden bij de vakken. De bibliotheek is ook op zaterdag en in de avonduren geopend. De kwaliteit van de onderwijsvoorzieningen wordt structureel via de blok- en projectevaluaties geëvalueerd. De kwaliteit van de onderwijsvoorzieningen is door de studenten als voldoende beoordeeld. Oordeel De opleidingen zijn in historische gebouwen gevestigd. De commissie heeft een rondleiding door het gebouw gemaakt onder leiding van de studieadviseur. Er is sprake van achterstallig onderhoud, maar ook van een menselijke maat. De huisvesting is in orde. De studenten hebben gemeld dat er bij piekbelasting te weinig computers beschikbaar zijn. Door thuis te werken en met laptops kunnen ze zich echter goed redden. In de gesprekken met de studenten is niet gebleken dat er op dit gebied problemen zijn. De commissie constateert dat de materiële voorzieningen in orde zijn. Masteropleiding Artificial Intelligence: het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Operations Research: het oordeel van de commissie is voldoende. F16: Studiebegeleiding De studiebegeleiding en de informatievoorziening aan studenten zijn adequaat met het oog op studievoortgang. De studiebegeleiding en de informatievoorziening aan studenten sluiten aan bij de behoefte van studenten.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie, heeft betrekking op beide opleidingen De studentenbegeleiding is een intensief samenspel tussen studieadviseur, projectbegeleider en projectexaminator. Belangrijk uitgangspunt is het voorkomen dan wel zeer snel signaleren van studievoortgangproblemen om ervoor te zorgen dat de studeerbaarheid niet in het gedrang komt en dat de opleiding binnen een jaar afgerond zal kunnen worden. Dit uitgangspunt heeft ervoor gezorgd dat ook voor alle masterstudenten een introductie wordt georganiseerd waarbij onder andere groepsvorming(sproces) belangrijk is. Daarnaast krijgen de studenten een inleiding over de ‘werking’ van het onderwijssysteem, aangezien studenten van andere instellingen en andere landen daar onvoldoende van op de hoogte kunnen zijn. Hiermee wordt gepoogd om een studievertraging bij de start van het programma ten gevolge bovengenoemde oorzaken te kunnen voorkomen. Ook is er aandacht voor cultuurverschillen die zich sterk in het werken in projectgroepen kunnen manifesteren. De projectbegeleider van het researchproject is in de positie om het onderwijsproces te monitoren. Daar een project aan de vakken gerelateerd is, is hij/zij in staat ook knelpunten in het onderwijsproces te ontdekken. Eveneens biedt deze begeleiding de mogelijkheid de studenten te volgen samen met de studieadviseur, in het studieverloop en vroegtijdig studievertraging te signaleren. Gezien de studievertraging ten gevolge van de masterthesis, zal de projectbegeleider met ingang van 2006-2007 QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
47
aan de hand van de masterthesisregeling ook het proces van de voortgang en van de totstandkoming van de masterthesis bewaken en waar nodig tijdig procesmatig bijsturen. Uit de evaluatie van het studiejaar 2005-2006 blijkt dat de monitoring en procesbewaking geïntensiveerd moeten worden. Alle toetsresultaten worden door Bureau Onderwijs in het studievoortgangsysteem geregistreerd. Hierdoor hebben studenten snel digitaal de mogelijkheid om hun resultaten te bekijken. Minimaal 1 maal per jaar ontvangt de student van Bureau Onderwijs een schriftelijk overzicht van de behaalde studieresultaten. Studenten bij wie de studievoortgang dreigt te stagneren worden na elke toetsperiode door de studieadviseur door middel van een schrijven opgeroepen voor een gesprek. Na het 2e semester (begin juli, 10 maanden na de start op 1 september) wordt de studievoortgang nog eens extra bekeken om ervoor te zorgen dat studenten door bijvoorbeeld het aanvragen van het verkrijgen van extra herkansingen of extra (proces)begeleiding ten behoeve van het schrijven van de masterthesis toch kunnen afstuderen binnen 1 jaar na de start (uiterlijk op 31 augustus dus). De studiebegeleiding en de informatievoorziening aan studenten sluiten aan bij de behoeften van studenten. De informatie die nodig is voor studenten om te kunnen kiezen voor de masteropleiding, inzicht te krijgen in de eisen voor de toelating tot de masteropleiding en om de beroepsperspectieven te expliciteren wordt in eerste instantie door de studieadviseur verstrekt. Daarnaast wordt doorverwezen naar de leden van de Board of Admissions (BOA), de projectbegeleider of naar individuele docenten. De studiebegeleiding bij PCL is in handen van de projectbegeleiders die de studenten met raad en daad bijstaan in het doorlopen, ondergaan en consolideren van het leerproces. (Het volgende komt uit zelfstudiefacet 19.) Bij de voorlichting voor potentiële studenten worden studenten, medewerkers, en alumni actief betrokken. Een groep studenten, verzameld in het zogeheten ‘promoteam’, draagt actief bij aan de organisatie van de voorlichtingsdagen. Deze studenten worden ook betrokken bij alle vormen van voorlichting om inlichtingen te verstrekken over de opleiding, hun ervaringen en mogelijke obstakels. Docenten en (interne) alumni gaan dieper in op de inhoud van de opleiding en het projectgestuurde onderwijs, en geven demonstraties. Regelmatig worden op voorlichtingsdagen (externe) alumni uitgenodigd om informatie te geven over wat zij na hun studie zijn gaan doen. Om te adviseren over de wijze waarop de faculteit voorlichting geeft en aan promotie doet, is een zogeheten ‘Pr-denktank’ opgericht waarin medewerkers en (interne) alumni zitting hebben. Oordeel De studiebegeleiding is naar het oordeel van de commissie van hoog niveau. Studieproblemen worden snel gesignaleerd en de studieadviseur neemt, wanneer nodig, zelf initiatief. Ook de kleinschaligheid draagt ertoe bij dat de studenten zich ingebed weten in een stimulerende werkgemeenschap. De docenten zijn in veel gevallen zelf begeleiders van de studenten. De begeleiding is een integrerend onderdeel van de opleiding en ze krijgt onder andere vorm door de projectaanpak. Door de directe contacten met de docenten krijgen de studenten goed inzicht in het onderzoek dat aan de faculteit verricht wordt. Ook de studenten hebben laten weten dat zij zeer tevreden zijn over de persoonlijke begeleiding, “alle deuren staan open”. De commissie begrijpt dat dit hoge niveau alleen maar bereikt kan worden in een kleinschalige omgeving, maar constateert tevens dat zij niet weet hoe de begeleiding beter zou kunnen. Dankzij deze goede begeleiding slaagt een aantal studenten ondanks de hoge studiebelasting er toch in de opleiding ongeveer binnen een jaar af te ronden. Deze aanpak is aantrekkelijker 48
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
dan de draconische maatregelen die in het buitenland worden genomen om de studieduur te beperken. Hier stimuleert de begeleiding een sterke motivatie bij de student, in plaats van een streng regime te handhaven. Het overvolle programma maakt dit extra bijzonder. Ook de voorlichting, zowel over de studie als over de wereld der beroepen is goed georganiseerd. Voor de instromende masterstudenten wordt een introductiebijeenkomst georganiseerd. De commissie is van oordeel dat hier sprake is van een bijzondere prestatie. Het gaat om een model dat ook in een internationale context als bijzonder kan worden beschreven. Masteropleiding Artificial Intelligence: het oordeel van de commissie is excellent. Masteropleiding Operations Research: het oordeel van de commissie is excellent.
Oordeel over het onderwerp ‘Voorzieningen’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Voorzieningen’. Voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Operations Research luidt het voldoende.
1.2.5. Interne kwaliteitszorg F17: Evaluatie resultaten De opleiding wordt periodiek geëvalueerd, mede aan de hand van toetsbare streefdoelen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Studeerbaarheid betekent dat een geschikte student in principe de opleiding in de gestelde tijd succesvol kan doorlopen. Kwaliteitszorg hangt daarmee samen. Kwaliteitszorg betekent dat er voortdurend gewerkt wordt om de kwaliteit van de opleiding te handhaven en zo nodig te verbeteren. De interne kwaliteitszorg wordt bewaakt door de opleidingscommissie en de opleidingsdirecteur. Met elk staflid wordt er jaarlijks een functioneringgesprek gehouden waarbij onder andere de onderwijstaakstelling besproken wordt en de kwaliteit van de onderwijsprestatie van het betreffende personeelslid zoals dat gebleken is uit de eigen evaluaties. Vaak bespreekt de opleidingsdirecteur gedurende het jaar de bevindingen van de evaluaties al met het betrokken staflid indien daartoe aanleiding is. Evaluatie van het onderwijs Onderwijsonderdelen worden afgesloten met een evaluatie van het onderwijs. De studenten – en ook de docenten – vullen vragenlijsten in over de kwaliteit van het onderwijs en doen zo nodig suggesties voor verbetering. Van de evaluatie wordt verslag gedaan aan de opleidingscommissie, waarin ook de studenten vertegenwoordigd zijn. Mochten de evaluatieresultaten daartoe aanleiding geven, dan komt de opleidingscommissie met voorstellen voor verbetering van kwaliteit en studeerbaarheid met betrekking tot een specifiek vak of met betrekking tot de opleiding als geheel. Het onderwijsprogramma zoals beschreven in de studiegids wordt systematisch geëvalueerd volgens vaste procedures met tijdsplanning. Op grond van deze kwantitatieve en kwalitatieve gegevens wordt een verslag gemaakt. Het verslag lijkt sterk op een ingevuld evaluatieformulier: bij elke vraag staat het gemiddelde antwoord met een aanduiding van de spreiding en verder worden de meest relevante opmerkingen van studenten en docenten samengevat. Dit verslag gaat naar de opleidingscomQANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
49
missie en de betrokken docenten. De rapportage is openbaar, ook voor de studenten. De individuele opmerkingen van studenten en docenten worden niet openbaar gemaakt. De opleidingscommissie brengt naar aanleiding van de evaluatiegegevens advies uit aan de opleidingsdirecteur. Indien een docent slecht beoordeeld wordt (lager dan een 3), wordt hij/zij door de opleidingsdirecteur uitgenodigd voor een gesprek om te bezien welke oorzaken hierbij een rol spelen. Indien nodig wordt extra individuele begeleiding aangeboden. Functioneren van het interne kwaliteitszorgsysteem Voor het goed functioneren van het interne kwaliteitszorgsysteem zijn de vastgestelde procedures (in het bijzonder het afnemen, verwerken en bespreken van de studentevaluatieformulieren) van het grootste belang voor de opleidingscommissie. Juist omdat het MICC recentelijk grondige veranderingen in het onderwijs heeft aangebracht (onder andere de overgang naar een 8-8-4-semester in plaats van een 10-10-model en invoering van Engelstalig onderwijs), wordt er veel aandacht besteed aan het functioneren van het onderwijssysteem. Het zal duidelijk zijn dat de evaluatie formulieren in eerste instantie een reflectie geven op de waarneming van studenten en docenten op het gegeven onderwijs. Het is de taak van de genoemde gremia om zich te buigen over de vraag hoe goed de inhoud, aanpak en organisatie functioneren. Naast de formele evaluatie via de genoemde evaluatieformulieren worden studenten uitgenodigd hun mening te laten horen via de studentleden van de opleidingscommissie. Ook tijdens de wekelijkse projectbijeenkomsten wordt de studenten de gelegenheid geboden om hun mening ten aanzien van het onderwijs te geven. Op deze wijze wordt er eveneens ruimte gegeven aan de student om een kritische blik op de studie te geven. In het algemeen geldt dat bij de bespreking van deze agendapunten opmerkingen gemaakt worden die de algemene organisatie aangaan. Hiermee worden met name zaken als roosterproblemen, spreiding van tentamens, samenhang tussen vakken en blokken bedoeld. Ook komen aspecten naar voren rond individuele vakken, wijze van onderwijs geven of over het project zelf. Het belangrijkste streefdoel is het voldoen aan de eindtermen zoals gesteld bij facet 1. Voor de evaluaties die na iedere periode door studenten worden ingevuld, wordt gestreefd naar een score van minimaal 3.5 op een 5-puntsschaal, voor elk van de geëvalueerde items. Dit betreft de kwaliteiten van de docenten, de begeleiders, van de practicals, de inhoud van de vakken, de zwaarte van de vakken en de tentaminering. Gezien de relatief kleine studentenpopulatie moet rekening gehouden worden met een relatief hoge variantie. Daarom is besloten dat een score van 3.0 of hoger geen directe aanleiding geeft tot het ondernemen van actie. Bij een score minder dan 3.0, wordt altijd actie ondernomen, tenzij de opleidingscommissie daartoe geen aanleiding ziet (bijvoorbeeld wanneer het een slechte score van een éénmalige invaller bij een vak betreft). Oordeel De commissie heeft geconstateerd dat de projecten zorgvuldig worden geëvalueerd. Niet alleen de studenten vullen vragenlijsten in, ook de docenten worden bevraagd. De opleidingscommissie neemt kennis van de op basis van de evaluaties gemaakte verslagen en brengt naar aanleiding van de evaluatie advies uit aan de onderwijsdirecteur. De commissie heeft van studentenzijde vernomen dat de studenten inderdaad een goed contact hebben met de opleidingscommissie en dat zaken die studenten naar voren brengen worden aangepakt. Overigens heeft de commissie geconstateerd dat de opleidingscommissie een halfjaar stil heeft gelegen en vrij recent weer is gaan functioneren. De commissie heeft enkele verslagen van de opleidingscommissie opgevraagd. Uit die verslagen blijkt dat problemen wel gesignaleerd worden, maar dat er maar weinig oplossingsrichtingen worden aangedragen. Ook is niet duidelijk wat nu precies moet leiden tot verbetering. Dat maakt het proces weinig transparant en systematisch. 50
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
Er zijn ten aanzien van het curriculum streefdoelen in die zin dat men de doelstellingen (facet 1) wil realiseren. Bij de docentbeoordeling is wel een concreet streefdoel: lager dan een 3 leidt tot actie. Dat vindt de commissie een transparante aanpak. De commissie heeft informatie opgevraagd ten aanzien van het evalueren van het curriculum in zijn totaliteit. Volgens de opleiding gebeurt dit één keer per jaar door de opleidingscommissie. Er zijn hiervoor echter geen streefdoelen opgesteld. De commissie is van oordeel dat naar deze curriculumevaluatie meer aandacht uit zou moeten gaan. Er is volgens de nagekomen informatie sprake van een sluitend systeem (gesloten kwaliteitscirkel) voor interne kwaliteitszorg. De opleidingsdirecteur speelt hierbij een grote rol; hij gaat na welke maatregelen getroffen moeten worden en wat het effect is geweest van getroffen maatregelen. Dit gebeurt op basis van de projectevaluaties, docentenevaluaties en de toetsevaluaties. De commissie zou graag zien dat een en ander in een kwaliteitsplan wordt samengevat, een plan met streefdoelen op verschillende niveaus, dat op onderhavige opleidingen is toegesneden. Zij geeft, op basis van de situatie die zij heeft aangetroffen en omdat zij voldoende vertrouwen heeft dat de zaak waar nodig wordt aangepakt, een voldoende voor dit facet. Masteropleiding Artificial Intelligence: het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Operations Research: het oordeel van de commissie is voldoende. F18: Maatregelen tot verbetering De uitkomsten van deze evaluatie vormen de basis voor aantoonbare verbetermaatregelen die bijdragen aan realisatie van de streefdoelen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie In het algemeen kan worden gesteld dat indien uit een evaluatie blijkt dat er aanpassingen nodig zijn ten aanzien van het onderwijs en/of de begeleiding en/of de organisatie, de opleidingsdirecteur ervoor verantwoordelijk is dat deze aanpassingen zo spoedig mogelijk worden gerealiseerd. Voorbeeld hiervan is het begeleiden en instrueren van de tutoren van de skills classes door middel van bijeenkomsten en het instrueren van de docenten naar aanleiding van signalen uit deze bijeenkomsten. Zo werden de opdrachten van de skills classes niet langer door de tutoren beoordeeld maar door de betrokken docenten. Ten aanzien van het onderwijsmodel Project Centred Learning vindt voortdurend evaluatie plaats. Na elke onderwijsperiode wordt een standaardevaluatieformulier uitgereikt. Daarnaast zijn er tussenevaluaties van de projecten, zowel na periode 1 als 2. Eveneens geven de projectbegeleiders signalen door aan de voorzitter van de opleidingscommissie. Vanuit ervaringen en evaluaties van projecten in de bachelor- en oud-doctoraalopleiding is geconcludeerd dat een groepsgrootte van 5 studenten per projectgroep maximaal is om de kwaliteit en niveau van het projectonderwijs voor elke student te waarborgen en om het functioneren van het groepsproces optimaal te laten verlopen. Verder zijn er na periodes 1 en 2 formele tussenevaluaties van elke projectgroep ingevoerd om het tot dusver bereikte resultaat van de groep bij te sturen en in te kunnen grijpen bij problemen in het groepsproces. De inhoudelijke verandering in de structuur van het onderwijs door alle skills van alle vakken en projecten samen te voegen in een onderwijsonderdeel, waardoor integratie bevorderd zou moeten worden en de competenties van de studenten extra versterkt zouden worden, blijkt organisatorisch en inhoudelijk problemen op te leveren waardoor het gewenste leereffect achterwege is gebleven. DerQANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
51
halve is besloten dit aparte onderwijsonderdeel met ingang van studiejaar 2006-2007 af te schaffen en de skills classes wederom te integreren in de gerelateerde vakken en de projecten. Een andere maatregel ter verbetering is om docenten cursussen te laten volgen. De UM heeft een breed scala aan cursussen beschikbaar op het gebied van lesgeven, het begeleiden van studenten en promovendi en het spreken voor grote gezelschappen. Zo heeft een aantal docenten bij de introductie van het Engelstalig onderwijs speciale cursussen Engels gevolgd. Oordeel Wanneer het percentage onvoldoendes bij een tentamen hoger is dan 45% wordt in overleg met de docent gezocht naar verbeteringen, zo heeft de commissie vernomen. Indien bij een evaluatie een vak of docent op een bepaald item lager scoort dan 3.0 (op de schaal 1-5), wordt in de opleidingscommissie besproken welke verbeteringen getroffen moeten worden. De commissie stelt vast dat er voortdurend wordt gewerkt aan verbetermaatregelen op vooral kleine schaal, overeenkomstig de evaluaties. Maar tijdens het bezoek bleek dat de opleidingen eropuit zijn om ook in grote lijn verbeteringen aan te brengen. Zo werd besloten op advies van de commissie om de masteropleiding Knowledge Engineering ( die slechts uit een keuzeprogramma bestaat, samen te stellen uit de vakken van AI en OR) op te heffen en de invoering van duale varianten nog uit te stellen. De commissie is van oordeel dat de evaluaties leiden tot verbetermaatregelen die bijdragen aan de realisatie van streefdoelen. Masteropleiding Artificial Intelligence: het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Operations Research: het oordeel van de commissie is voldoende. F19: Betrekken van medewerkers, studenten, alumni en beroepenveld Bij de interne kwaliteitszorg zijn medewerkers, studenten, alumni en het afnemend beroepenveld van de opleiding actief betrokken.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bij de interne kwaliteitszorg zijn medewerkers, studenten, alumni en het beroepenveld van de opleiding steeds actief betrokken. De opleidingscommissie bestaat uit 2 medewerkers en 2 studenten. Deze commissie heeft als taak advies te geven aan het faculteitsbestuur en de opleidingsdirecteur. De opleidingscommissie is voor studenten een uitgelezen plek om invloed uit te oefenen op de gang van zaken rond het onderwijs en de projecten. De faculteitsraad bestaat uit 6 studenten en 6 medewerkers (4 WP’ers en 2 OBP’ers). De faculteitsraad heeft bepaalde instemmings- en adviesrechten, onder andere ten aanzien van het faculteitsreglement en delen van de onderwijs- en examenregeling. Een adviesrecht heeft de raad onder meer ten aanzien van de begroting. Na iedere onderwijsperiode wordt alle studenten gevraagd een schriftelijk oordeel te geven, via een standaardformulier, over de kwaliteit van de cursus en de docenten. Deze beoordelingen worden verzameld en statistisch geanalyseerd. Bij een te laag gebleken kwaliteit van een cursus, cursusonderdeel of docent wordt actie ondernomen. 52
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
Bij de interne kwaliteitszorg zijn alumni betrokken. Het Researchcentrum voor Onderwijs en Arbeidsmarkt (ROA) maakt jaarlijks een rapportage over waar alumni (van verschillende faculteiten van de UM) terecht zijn gekomen. In deze rapportage wordt onder meer commentaar gegeven op de aansluiting van de opleiding bij het gekozen beroep. Ook bij de samenstelling van deze zelfstudie is een alumnus betrokken. De UM heeft een alumnidatabase op de UM-website geplaatst, waarin de gegevens zijn verzameld van alle alumni. Alumni hebben zelf toegang tot deze database en kunnen er zodoende zelf voor zorgen dat de gegevens (e-mail, werkgever, functie, e.d.) up-to-date blijven. Ze ontvangen elk kwartaal het alumniblad ContinuUM met divers nieuws over de UM en haar faculteiten. Tevens zijn in de laatste paar jaren in binnen- en buitenland zogeheten ‘alumnikringen’ ontstaan (onder andere in Amsterdam, Rotterdam, Maastricht, Brussel, Londen, en New York), die regelmatig bij elkaar komen en thema-avonden organiseren tijdens welke docenten van de UM lezingen verzorgen. Leden van het Alumniplatform van de UM zijn daarbij aanwezig en benaderen alumni met de vraag of zij geïnteresseerd zijn in een inbreng in het onderwijs of het aanbieden van stageplaatsen. Deze informatie wordt vervolgens doorgegeven aan de faculteiten. (Interne) alumni zijn betrokken bij het onderwijs, voor het begeleiden van studenten bij het uitvoeren van praktische opdrachten en projecten. Regelmatig worden gastcolleges verzorgd door mensen uit het beroepenveld, om het verband te leggen tussen de geleerde theorie en de dagelijkse praktijk. Voor het project in de derde periode wordt vaak gebruikgemaakt van een casus die wordt aangeleverd door het bedrijfsleven. Indien een student zijn afstudeerwerk heeft gedaan bij een bedrijf, wordt de bedrijfsbegeleider schriftelijk gevraagd een oordeel te geven over het werk van de student en het kennisniveau van de student. Momenteel is dit via een open tekst, in de toekomst is voorzien dat dit via een standaardformulier gaat. Oordeel De commissie heeft tot haar genoegen vernomen dat de opleidingscommissie weer actief is geworden. Deze heeft namelijk ruim een halfjaar stil gelegen. Studenten worden in ruime mate betrokken bij de interne kwaliteitszorg. Dat geldt ook voor de docenten. Ten aanzien van het beroepenveld had de commissie wat aarzelingen. Naar aanleiding van vragen om nadere informatie hierover heeft de faculteit bericht dat de hierboven genoemde ROA-rapportages in principe waardevol zijn, maar dat voor de masteropleidingen AI en OR het aantal geënquêteerde studenten te klein bleek om zinvol te zijn. Inmiddels is met het ROA overlegd en wordt getracht het aantal geënquêteerde studenten te vergroten. De commissie stelt vast dat studenten en docenten voldoende betrokken zijn bij de interne kwaliteitszorg. De beroepenwereld zal beter worden benaderd teneinde ook van daaruit bruikbare gegevens te verkrijgen. Masteropleiding Artificial Intelligence: het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Operations Research: het oordeel van de commissie is voldoende.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
53
Oordeel over het onderwerp ‘Interne kwaliteitszorg’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Interne kwaliteitszorg’. Voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Operations Research luidt het voldoende.
1.2.6. Resultaten F20: Gerealiseerd niveau De gerealiseerde eindkwalificaties zijn in overeenstemming met de nagestreefde eindkwalificaties qua niveau, oriëntatie en domeinspecifieke eisen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie De dagelijkse begeleiding van het onderzoek voor de masterthesis is in handen van een onderzoeker. De onderzoeker begeleidt de student zowel bij het uitvoeren van het onderzoek als bij het schrijven van de thesis. De masterthesis wordt beschouwd als de kroon op de opleiding. Door het afronden van de masterthesis laat de student zien dat hij/zij in staat is tot het zelfstandig verrichten van onderzoek op het kennistechnologisch domein. Bovendien wordt reeds voor aanvang van het thesisonderzoek door de examencommissie getoetst of het onderwerp van het thesisonderzoek voldoet aan de eisen vastgelegd in de eindtermen van de betreffende master (zie ook facet 1). Bij de goedkeuring en beoordeling van de thesis wordt dit nogmaals getoetst door de afstudeercommissie van de student. Het eerste jaar van de masteropleiding AI heeft binnen de nominale periode twee afstudeerders opgeleverd. Beide afgestudeerden zijn aanstaande promovendi. Het eerste jaar van de masteropleiding Operations Research heeft binnen de nominale periode twee afstudeerders opgeleverd. Beide afgestudeerden zijn zeer goed gekwalificeerd: een student is cum laude afgestudeerd, de ander met een 8,5 voor het afstudeerwerk. In beide gevallen vond de afstudeerstage extern plaats, namelijk bij een wetenschappelijke onderzoeksgroep van het Academisch Ziekenhuis Maastricht. De afgestudeerden zijn werkzaam bij bedrijven en instellingen zoals CapGemini, Accenture, Vodafone, Philips, Medtronic, DSM, CBS, specialistische IT-bedrijven en universiteiten (Ph.D.-posities). Enkele afgestudeerden startten een eigen bedrijf. Oordeel De commissie heeft negentien scripties opgevraagd en bestudeerd op basis van een eigen beoordelingsformulier. Een aantal heeft het niveau van een vierjarige doctoraalopleiding, en dat klopt doordat de meeste scripties nog uit de tijd van de ongedeelde opleiding dateren. Nog slechts vier scripties zijn in het kader van de masterstudie geschreven, en ondanks de cursusduur van slechts één jaar houdt de opleiding het niveau van de KION-norm aan. De commissie heeft die alle vier opgevraagd. Deze vier masterscripties waren van behoorlijk niveau en de commissie zat met haar beoordeling ongeveer op dezelfde lijn als de opleiding. Voor de doctoraalscripties geldt dat de beoordeling van de meeste overeenkwam met die van de commissie. Al met al heeft de commissie vastgesteld dat de scripties van behoorlijke kwaliteit zijn. Dat blijkt ook uit het feit dat een aantal scripties geleid heeft tot presentaties op conferenties en publicaties in conferentie- proceedings.
54
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
De tentamens die de commissie heeft bekeken, waren soms aan de eenvoudige kant. In een tweejarig programma zou het niveau van de tentamens omhoog moeten. De zelfstudie presenteert schematisch de studentmonitors van de jaren (dat wil zeggen het jaar van afname) 2001-2005. Een monitor bevat resultaten van alumni ongeveer één tot anderhalf jaar na afstuderen. Het aantal respondenten is echter erg gering, acht in 2002, één in 2003 en twee in 2005. Uit het hierboven opgenomen overzicht blijkt dat de helft van het in 2005 bevraagde cohort maar matig tevreden is. Het gaat dan om de competenties zich zelf verder te ontwikkelen, de selectie binnen de opleiding en de allocatie (waar komt men terecht). Wel wordt duidelijk dat betere informatie over het beroepenveld wenselijk is. Daar wordt aan gewerkt. De afgestudeerden die in een onderzoekschool terechtkomen, ontdekken dat zij een minder brede kijk op KI hebben dan hun collega’s die afgestudeerd zijn aan zusterfaculteiten. Mede op grond van de bestudeerde scripties kent de commissie aan dit facet een voldoende toe. De gerealiseerde eindkwalificaties zijn in overeenstemming met de nagestreefde eindkwalificaties. Masteropleiding Artificial Intelligence: het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Operations Research: het oordeel van de commissie is voldoende. F21: Onderwijsrendement Voor het onderwijsrendement zijn streefcijfers geformuleerd in vergelijking met relevante andere opleidingen. Het onderwijsrendement voldoet aan deze streefcijfers.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Binnen de KION zijn nog geen streefcijfers geformuleerd met als argument dat de opleiding pas 1 jaar bestaat. De master AI heeft als streefcijfers geformuleerd: 70% rendement na 1 jaar en 95% na 2 jaar. De instroom in de master AI voor het studiejaar 2005-2006 bedroeg 13. Van dit aantal hebben 2 studenten de studie binnen de studieduur van 12 maanden afgerond. De prognose is dat het studierendement van de masteropleiding na 2 jaar 90% bedraagt. Alle studenten, op twee na, hebben op dit moment alle vakken afgerond. Deze studenten bevinden zich nu in de afrondende fase van de masterthesis. De master OR heeft dezelfde streefcijfers geformuleerd. De instroom in de master OR voor het studiejaar 2005-2006 bedroeg 8. Van dit aantal hebben 2 studenten de studie binnen de studieduur van 12 maanden afgerond. De prognose is dat het studierendement van de masteropleiding na 2 jaar 90% bedraagt. De meeste studenten bevinden zich in de afrondende fase van de masterthesis. Rendement in percentage na 1 jaar 05/06 AI 05/06 OR
Instroom Rendement % na 1 jaar 13 15.4 8 20.5
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
55
Oordeel De commissie vindt het te prijzen dat er streefcijfers zijn opgesteld. Deze worden echter bij lange na niet gehaald en gegeven de zwaarte van het programma kunnen ze ook zeer moeilijk worden gehaald. De commissie schrijft dit toe aan de te korte cursusduur en aan het feit dat deze streefcijfers zeer ambitieus zijn. Zij heeft vastgesteld dat de rendementen voor onderhavige opleidingen een punt van aandacht en zorg zijn en dat de opleidingen voldoende maatregelen nemen om de rendementen te verbeteren. Daarom kent zij aan beide opleidingen een voldoende toe voor dit facet. Masteropleiding Artificial Intelligence: het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Operations Research: het oordeel van de commissie is voldoende.
Oordeel over het onderwerp ‘Resultaten’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Resultaten’. Voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Operations Research luidt het voldoende.
56
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
Samenvatting van de oordelen van de commissie Onderwerp
Oordeel
Facet
1. Doelstellingen voldoende 1. Domeinspecifieke eisen van de opleiding 2. Niveau 3. Oriëntatie 2. Programma voldoende 4. Eisen wo 5. Relatie doelstellingen en programma 6. Samenhang programma 7. Studielast 8. Instroom 9. Duur 10. Afstemming vormgeving en inhoud 11. Beoordeling en toetsing 3. Inzet van voldoende 12. Eisen wo personeel 13. Kwantiteit personeel 14. Kwaliteit personeel 4. Voorzieningen Voldoende 15. Materiële voorzieningen 16. Studiebegeleiding 5. Interne voldoende 17. Evaluatie resultaten kwaliteitszorg 18. Maatregelen tot verbetering 19. Betrokkenheid van medewerkers, studenten, alumni en beroepenveld 6. Resultaten
voldoende 20. Gerealiseerd niveau 21. Onderwijsrendement
Oordeel master AI Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende
Oordeel master OR Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende
Voldoende Onvoldoende Voldoende Voldoende Goed
Voldoende Onvoldoende Voldoende Voldoende Goed
Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Excellent Voldoende Voldoende
Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Excellent Voldoende Voldoende
Voldoende
Voldoende
Voldoende Voldoende
Voldoende Voldoende
Eindoordeel van de commissie over de masteropleidingen Artificial Intelligence en Operations Research De commissie komt, op grond van haar oordelen voor de onderwerpen en facetten uit het accreditatiekader, tot het volgende eindoordeel: De masteropleiding Artificial Intelligence voldoet aan de eisen voor basiskwaliteit die een voorwaarde zijn voor accreditatie. De masteropleiding Operations Research voldoet aan de eisen voor basiskwaliteit die een voorwaarde zijn voor accreditatie.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
57
58
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Tilburg
2.
De bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie en de masteropleiding Artificial Intelligence aan de Vrije Universiteit
Administratieve gegevens Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Naam opleiding: CROHO-nummer: Niveau: Oriëntatie: Studielast: Graad: Variant(en): Locatie(s): Einddatum accreditatie:
Kunstmatige Intelligentie 56981 bachelor wo 180 EC Bachelor voltijds Amsterdam 31 december 2008
Masteropleiding Artificial Intelligence: Naam opleiding: CROHO-nummer: Niveau: Oriëntatie: Studielast: Graad: Variant(en): Locatie(s): Einddatum accreditatie:
Artificial Intelligence 66981 master wo 120 EC Master voltijds Amsterdam 31 december 2008
Het bezoek van de commissie aan de Faculteit der Exacte Wetenschappen van de Vrije Universiteit vond plaats op 8 en 9 mei 2007. 2.0.
Structuur en organisatie van de faculteit
De Faculteit der Exacte Wetenschappen (FEW) kent een indeling in vier afdelingen, met daarbinnen secties. Het onderwijs van de faculteit wordt door docenten uit deze vier afdelingen gegeven. Alleen de organisatie en de beleidsmatige ondersteuning van het onderwijs vinden op facultair niveau plaats. Een afdeling is een organisatie van medewerkers die op een bepaald vakgebied werkzaam zijn. Een afdeling bestaat uit wetenschappelijk personeel en ondersteunend personeel die bijdragen aan de onderwijs- en onderzoekprogramma’s van de afdeling. De afdeling ontplooit ook activiteiten op het gebied van voorlichting, organisatie van wetenschappelijke voordrachten en dergelijke. Elke afdeling staat onder leiding van het afdelingshoofd, afkomstig uit de hoogleraren van de afdeling, benoemd door het faculteitsbestuur voor een termijn van drie jaar. Het afdelingshoofd is onder meer verantwoordelijk voor:de uitvoering van het onderwijs binnen de afdeling. Deze taak is echter grotendeels gemandateerd aan de opleidingsdirecteur. Dit is het lid van de afdeling dat lid is van de onderwijsdirectie FEW; QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
59
de Onderwijs- en Examenregelingen van de opleidingen binnen de afdeling; de wetenschapsbeoefening binnen de afdeling; de toewijzing van de onderwijstaken, in overleg met de opleidingsdirecteur. De afdeling Informatica is verdeeld in secties. Elke sectie heeft een eigen onderzoeksprogramma. Het zijn de secties: Bedrijfsinformatica (BI); Bioinformatica (Bio); Computersystemen (CS); Kunstmatige Intelligentie (KI); Informatie Management en Software Engineering (IMSE) en Theoretische Informatica (TI). De afdeling wordt geleid door het afdelingshoofd, dat zich laat bijstaan door een management team (MT) en een afdelingsmanager. Het onderwijs in onderhavige opleidingen wordt grotendeels verzorgd door de afdeling Informatica binnen de Faculteit Exacte Wetenschappen, en er wordt ook een beroep gedaan op andere faculteiten (bijvoorbeeld Faculteit Psychologie en Pedagogiek en de Faculteit Letteren). Tussen de afdelingen Wiskunde en Informatica bestaat van oudsher een nauwe samenwerking; zij zijn voortgekomen uit de Faculteit Wiskunde en Informatica die is opgegaan in de Faculteit Exacte Wetenschappen. Vooral de bacheloropleidingen op het gebied van ICT (Informatica, Informatie, Multimedia en Management en Kunstmatige Intelligentie) nemen onderwijs af van de afdeling Wiskunde. In de bacheloropleiding Bedrijfswiskunde en Informatica en mas teropleiding Business Mathematics and Informatics wordt door de afdelingen Wiskunde en Informatica op gelijke voet geparticipeerd. Er is daarom een geregeld overleg tussen de opleidings directeuren van deze opleidingen voor de organisatie van het onderwijs, afstemming van roosters, enzovoorts. Bij de invoering van de bachelor-masterstructuur zijn Kunstmatige Intelligence en Artificial Intelligence voortgekomen uit de ongedeelde vijfjarige opleiding Kunstmatige Intelligentie, ingesteld bij de invoering van het bètaconvenant in 1999. Artificial Intelligence is de doorstroommasteropleiding voor de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie. Oordeel van de commissie De structuur en de organisatie van de faculteit zijn in orde en geven de commissie geen aanleiding tot het maken van opmerkingen. 2.1.
Invoering bachelor-masterstructuur en afbouw ongedeelde opleidingen: stand van zaken
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie In september 1999 is de vierjarige ongedeelde opleiding Kunstmatige Intelligentie overgegaan in de vijfjarige opleiding Kunstmatige Intelligentie. In september 2002 is gestart met de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie. De studenten ingeschreven in de vijfjarige opleiding zijn op die datum overgezet naar de driejarige bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie. Per 1 september 2006 staan er geen studenten meer ingeschreven in zowel de vierjarige als de vijfjarige doctoraalopleiding AI.
60
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
Oordeel van de commissie De overgang is naar behoren geregeld. In de gesprekken met de studenten zijn geen problemen naar voren gekomen. De commissie heeft geconstateerd dat de invoering van de bachelor-masterstructuur bij de opleiding probleemloos is verlopen. 2.2.
Het beoordelingskader
2.2.1. Doelstellingen opleiding F1: Domeinspecifieke eisen De eindkwalificaties van de opleiding sluiten aan bij de eisen die door (buitenlandse) vakgenoten en de beroepspraktijk gesteld worden aan een opleiding in het betreffende domein (vakgebied/discipline en/of beroepspraktijk).
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Doel van de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie De doelstelling van de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie is dat studenten zodanige (theoretische en praktische) basiskennis en vaardigheden verwerven op het gebied van Kunstmatige Intelligentie en eventuele aanverwante bètadisciplines, dat zij in staat zijn een masteropleiding in de Kunstmatige Intelligentie of aanverwante discipline te volgen, of eventueel toe te treden tot de arbeidsmarkt. De opleiding beoogt tevens studenten kennis te laten maken met het belang van de discipline in een brede wetenschappelijke, wijsgerige en maatschappelijke context. De bacheloropleiding bereidt de student in eerste instantie voor op de masteropleiding Kunstmatige Intelligentie van de VU, maar een afgestudeerde bachelor zal tevens kunnen instromen in iedere masteropleiding Kunstmatige Intelligentie van een andere Nederlandse universiteit. Door een geschikte invulling van de keuzeruimte in het programma moet de afgestudeerde met een bachelordiploma Kunstmatige Intelligentie ook zonder tijdverlies kunnen instromen in verschillende aanverwante masteropleidingen, in het bijzonder de eigen masteropleiding Informatica. Eindtermen van de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie De afgestudeerde van de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: 1. heeft een gedegen theoretische en praktische basiskennis van de Kunstmatige Intelligentie, en de hulpvakken Informatica, Logica, Taalkunde en Psychologie, die toereikend is om met succes een masteropleiding op het terrein van de Kunstmatige Intelligentie te volgen, of eventueel toe te treden tot de arbeidsmarkt; 2. heeft kennisgemaakt met onderzoek en ontwikkeling op het gebied van de Kunstmatige Intelligentie op een wetenschappelijk niveau, en met de daarvoor benodigde wetenschappelijke vaardigheden en heeft met deze vaardigheden geoefend. Onder de bedoelde vaardigheden wordt onder meer begrepen: redeneren en beoordelen van argumentaties, informatie en literatuur zoeken en verwerken, dit gekoppeld aan de ontwikkeling van een kritische en analytische instelling; 3. heeft ervaring opgedaan met de praktische vaardigheden die deel uitmaken van de Kunstmatige Intelligentie, en is in staat deze toe te passen in concrete en gangbare professionele situaties. Hieronder wordt onder meer begrepen: methoden voor modellering, ontwerp en implementatie QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
61
van AI systemen zoals kennisintensieve systemen en agentgebaseerde systemen, technieken voor zoeken, optimaliseren en leren, en belangrijke AI programmeer- en modelleerparadigma's; 4. heeft kennis van toepassingen van de Kunstmatige Intelligentie in aanverwante gebieden en in het maatschappelijk veld, en heeft hiermee concrete ervaring opgedaan. Hieronder wordt onder meer begrepen: kennis van en ervaring met internet- en webtechnologie, mens-machine-interactie, letteren en psychologie. 5. is in staat projectmatig te werken en samen te werken in teamverband en heeft daarmee concrete ervaring opgedaan. In het bijzonder heeft de afgestudeerde bewezen onder begeleiding een project van bescheiden omvang te kunnen opzetten, uitvoeren en afronden; 6. heeft voldoende inzicht in de diverse specialisaties van de kunstmatige intelligentie die voortbouwen op de bachelorfase om een verantwoorde keuze te maken voor een vervolgopleiding; 7. is zich bewust van de mogelijkheden op de arbeidsmarkt na afsluiting van de studie met een bachelordiploma; 8. is zich bewust van de rol in de maatschappij van de Kunstmatige Intelligentie, met inbegrip van de hieraan verbonden ethische aspecten, alsmede van de ontwikkeling van de Kunstmatige Intelligentie en het wetenschappelijk karakter van het vakgebied, en is in staat dit bewust te gebruiken in reflectie op het denken en handelen; 9. kan communiceren en mondeling en schriftelijk rapporteren over onderwerpen uit de Kunstmatige Intelligentie; 10. bezit de leervaardigheden die nodig zijn voor het met succes volgen van een wetenschappelijke masteropleiding. Domeinspecifiek referentiekader Domeinspecifieke criteria voor opleidingen in de kunstmatige intelligentie zijn uitgewerkt in het rapport: ‘Frame of reference Bachelor and Master programmes in Artificial Intelligence A Dutch perspective’. De volgende tabel laat zien dat elk van de doelstellingen (‘Objectives’, sectie 4.1 van het rapport) en kwalificaties (‘Qualifications’, sectie 4.2. van het rapport) zijn afgedekt in de hierboven geformuleerde eindtermen van de bacheloropleiding aan de VU: Nationaal Referentiekader Objective 4.1.1 Objective 4.1.2 Objective 4.1.3 Objective 4.1.4 Qualification 4.2.1 Qualification 4.2.2 Qualification 4.2.3 Qualification 4.2.4 Qualification 4.2.5
Bacheloropleiding VU Eindterm 1, eindterm 6 Eindterm 1, eindterm 4, eindterm 7 Eindterm 2 Eindterm 8 Eindterm 1, eindterm 6 Eindterm 3 Eindterm 2 Eindterm 9 Eindterm 10
Eindterm 5 (projectmatig werken, in teamverband werken) wordt niet vereist in het Nationale Referentiekader. De opleiding vindt deze Eindterm echter van groot belang, en wordt hierin gesteund door het afnemend veld, en besteedt hier expliciet aandacht aan in de bacheloropleiding.
62
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
Master Objectives of the programme Master in Artificial Intelligence The Master programme in Artificial Intelligence is a scientific programme that aims to provide the student with the knowledge, experience and insights needed to autonomously carry out his/her professional duties. The programme is designed to prepare the student for further education as scientific researcher (Ph.D. studies) as well as to offer a solid basis for a career in business at an academic level. Moreover, the programme aims at educating the student as to acquire a practical understanding of the position of the field of Artificial Intelligence within a broad scientific, philosophic and social context. Students who want to follow the Master programme in Artificial Intelligence are expected to possess already basic knowledge and skills in the field at the level of Bachelor of Science, including skills and attitudes of a general academic nature. The aim of the Master programme is to extend and enhance the knowledge and skills of the Bachelor level and, by concentrating on a limited sub area within the field of Computer Science, to lead the student towards the frontiers of design and application or towards some of the major research issues in the chosen specialization. Details on the offered specializations will be given below. Requirements for the final attainment level of the Master in Artificial Intelligence A graduate with a Master Diploma in Artificial Intelligence: 1. has a solid academic knowledge of and insight in the field of Artificial Intelligence, including the required background knowledge from other disciplines, which builds upon and goes beyond the level of a Bachelor degree in Artificial Intelligence; 2. has knowledge, insight and skills of a specialist nature in at least one area of Artificial Intelligence (for additional requirements, see each specialisation separately); 3. is able to acquire specialist knowledge, insights and skills in other areas in of Artificial Intelligence within a reasonable period of time; 4. has acquired practical skills in relevant sub areas of the field of Artificial Intelligence at an academic level; 5. is aware of the applications of Artificial Intelligence in general and of the chosen specialisation in particular and is able to apply his/her knowledge and skills to new or otherwise unknown problems; 6. is capable of designing a project plan on the basis of a realistic problem description in the field of Artificial Intelligence, and to contribute to its progress with original solutions; 7. is able to consult and use the (international) professional literature in the relevant sub areas of Artificial Intelligence; 8. is able to analyse and evaluate scientific results, and to use them to draw conclusions; 9. is able to function in professional situations where scientific knowledge and skills in Artificial Intelligence are required; 10. has developed a critical, scientific attitude and is aware of the societal aspects of Artificial Intelligence; 11. is able to communicate with others at a professional level and to give clear oral and written presentations of the results of his/her work; 12. is well prepared for a scientific education at the level of Ph.D. or for further post-academic education as a professional computer scientist.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
63
The Master in Artificial Intelligence is divided into a number of specialisations. Each of these specialisations has its own specific set of requirements, on top of the general requirements listed above. • • • • •
KT&IIA: ODS: CogSci: IA: TAI:
Knowledge management, knowledge technology and intelligent internet applications; Organisation Dynamics and Self-organisation; Cognitive Science; Interdisciplinary Applications; Technical AI.
The two major specialisations are KT&IIA and ODS, together responsible for roughly 70% of the total M.Sc. student population. Together, these cover a wide area of AI, ranging from symbolic representations and explicit modelling to self-organising systems and genetic algorithms. The second group of specialisations are those specifically linked to another field of study. Of these, the most important specialisation is Cognitive Science, with strong links to Psychology. Similarly, the IA variant allows for combining AI techniques with either Law or Linguistics. These three together are responsible for roughly 20% of our Master students, with Cognitive Science by far the biggest of these three. Finally, the Technical AI variant is aimed at students coming from either HBO education or from abroad. These students typically have a Computer Science background, hence the strongly technical flavour of this specialisation. Knowledge management, knowledge technology and intelligent internet applications The graduate: 1. is able to apply methods for knowledge acquisition and knowledge modelling; 2. is able to methodically design AI systems, specifically on internet applications based on intelligent agents; 3. has knowledge on technological, economic and social aspects of information in organisations; 4. can apply methods and techniques in the area of knowledge management; 5. is able to deploy knowledge-intensive techniques on the Web. Organisation Dynamics and Self-organisation The graduate: 1. has an overview of the literature an practice in the area of organisation dynamics and self organization; 2. has mastered methods and techniques for modelling various types of organisations and their dynamics; 3. is capable of constructing models of dynamic organisations with which can be simulated and experimented; 4. is capable of conducting application-directed AI research in combination with other fields of research Cognitive Science.
64
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
Cognitive Science The graduate: 1. has basic knowledge of both disciplines (AI and Psychology); 2. has knowledge of the experimental methods and findings from the study of cognitive psychology and behavior; 3. can apply empirical methods to improve the understanding of neurobiological processes and phenomena; 4. is capable of modelling behaviour to obtain possibilities for simulation and further analysis, exploiting the powers and limits of various representations, coupled with studies of computational mechanisms; 5. is capable of modelling at the level of neural networks. Interdisciplinary Applications The graduate: 1. has knowledge of the basic theories, principles and techniques from the application discipline; 2. has a good overview of the current literature and practice in the area of the application discipline; 3. is capable, in cooperation with a professional of the application discipline, of initiating and executing projects concerning the application of AI techniques to the application discipline. Technical AI The student acquires knowledge, competences, and insight in: 1. 2. 3. 4. 5.
basic knowledge of AI theories and techniques; methods for designing AI systems, like knowledge-based systems and multi-agent systems; techniques for searching and optimization, like evolutionary algorithms and neural networks; the architecture and operation of AI systems; adaptive applications.
There is also a strong correlation between the Objectives mentioned in the National ‘Frame of Reference’, in particular its section 5, and the Requirements of the Master Programme, as outlined in the table below: National Frame of Reference Requirement of VU Master Objective 5.1.1 12 Objective 5.1.2 2,3,4,5,6,9,11 Objective 5.1.3 1,7,8,9 Objective 5.1.4 10 De KI bachelor- en masteropleidingen in Nederland zijn verenigd in het discussie- en samenwerkingsplatform KION: Kunstmatige Intelligentie Opleidingen Nederland. In dit landelijke KIONverband zijn de doelstellingen en eindtermen van de aangesloten AI bachelor- en masteropleidingen overeengekomen. Deze zijn vastgelegd in het Frame of Reference. Deze maatstaven zijn gemeenschappelijk ontwikkeld, en worden door alle aangesloten opleidingen onderschreven. Hiermee is gewaarborgd dat de doelstellingen en eindtermen van de individuele opleidingen voldoen aan de landelijk vastgestelde academische, professionele en AI-specifieke maatstaven.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
65
In het Frame of Reference worden de Nederlandse KI-opleidingen ook in een internationaal perspectief geplaatst. De Nederlandse situatie is uniek in de zin dat specialistische KI-bacheloropleidingen in het buitenland vrijwel non-existent zijn. Om die reden wordt in het Frame of Reference een gemeenschappelijke identiteit van KI-opleidingen geïdentificeerd en gedefinieerd. Er worden verwante Cognitive Science bacheloropleidingen in het buitenland aangewezen waarvan de doelstellingen en eindtermen qua niveau vergelijkbaar zijn met die van het Frame of Reference, daarmee deze internationaal waarborgend. Op dezelfde manier worden de Nederlandse masteropleidingen KI in een internationaal kader geplaatst. Het Frame of Reference specificeert ook de aansluiting van de opleidingen op de beroepspraktijk. Oordeel van de commissie Bachelor De opleiding onderschrijft de KION-doelstellingen. De opleiding bereidt de studenten in de eerste plaats voor op een masteropleiding Kunstmatige Intelligentie, ook aan andere universiteiten, maar ook kunnen zij toetreden tot de arbeidsmarkt. De afgestudeerde heeft kennisgemaakt met onderzoek en ontwikkeling op het gebied van Kunstmatige Intelligentie op een wetenschappelijk niveau, zo luidt één der eindtermen. Hij heeft ervaring opgedaan met de praktische vaardigheden die deel uitmaken van de Kunstmatige Intelligentie en is in staat deze toe te passen in concrete en gangbare professionele situaties. De commissie heeft vastgesteld dat de eindtermen aansluiten bij eisen die vakgenoten stellen aan een opleiding Kunstmatige Intelligentie. De commissie heeft er met instemming kennis van genomen dat de zelfstudie op een degelijke wijze laat zien hoe de doelstellingen en kwalificaties van het Frame of Reference van KION zijn gedekt in de eindtermen. De commissie constateert dat de eindtermen van de opleiding aansluiten bij de eisen die door (buitenlandse) vakgenoten en de beroepspraktijk gesteld worden, conform landelijke afspraken, aan een opleiding in het betreffende domein. Master De commissie heeft met instemming geconstateerd dat de zelfstudie de KION-doelstellingen onderschrijft en aantoont dat de doelstellingen en kwalificaties van het Frame of reference zijn gedekt in de eindtermen. Deze KION-doelstellingen op zich zijn als handvat voor wat betreft masteropleidingen echter niet geheel bevredigend, omdat ze weinig diepgaand zijn en geen informatie geven over de inhoud van de opleiding. Wel geven ze een overzicht van vergelijkbare masteropleidingen in het buitenland, met name Edinburgh en Stanford, met daarbij de kanttekening dat het toch lastig blijft om opleidingen te vinden die geheel vergelijkbaar zijn qua structuur en inhoud. Het programma richt zich op het uitbreiden van de kennis en de vaardigheden van het bachelorniveau en bouwt daarop voort. Het bereidt de student voor als wetenschappelijk onderzoeker op een promotietraject en op een carrière in de beroepspraktijk op academisch niveau. De afgestudeerde beschikt zowel over kennis als vaardigheden op masterniveau. Er zijn vijf specialisaties. Van al deze specialisaties zijn de eindtermen vermeld en deze vullen de KION-doelstellingen goed aan, zo heeft de commissie geconstateerd.
66
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
De commissie concludeert dat de eindtermen van de opleiding aansluiten bij de eisen die door (buitenlandse) vakgenoten en de beroepspraktijk gesteld worden, conform landelijke afspraken, aan een opleiding in het betreffende domein. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F2: Niveau: Bachelor en Master De eindkwalificaties van de opleiding sluiten aan bij algemene, internationaal geaccepteerde beschrijvingen van de kwalificaties van een Bachelor of een Master.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor In de volgende tabel is per Dublin-descriptor aangegeven welke eindtermen (uit Facet 1) bij uitstek aan de verwezenlijking ervan bijdragen. Dublin-descriptor D1) Kennis en inzicht D2) Toepassen van kennis en inzicht D3) Oordeelsvorming D4) Communicatie D5) Leervaardigheden
Eindtermen 1, 2, 6 2, 3, 4, 5 2, 8 5, 9 2, 10
Ook in de Eindtermen van de opleiding zoals verwoord in het vigerende OER (Artikel 32) worden specifiek de volgende onderwerpen genoemd met betrekking tot verwerving van kennis, vaardigheden en inzicht: OER kennisacquisitie en kennismodellering methoden voor het ontwerpen van AI-systemen, zoals kennissystemen, multiagentsystemen technieken voor zoeken en optimaliseren, zoals genetische algoritmen en neurale netwerken de architectuur en werking van AI-systemen de belangrijke programmeerparadigma's ten behoeve van de AI het bepalen van de eisen waaraan een AI-systeem moet voldoen; de theoretische fundering van de Kunstmatige Intelligentie de voor het vakgebied benodigde onderwerpen uit de filosofie, informatica, logica, psychologie, taalwetenschappen en wiskunde
Dublin-descriptor D1, D2 D1, D2
zelfstandig en in groepsverband toepassen van het geleerde in de praktijk wetenschappelijk kritische instelling zich bewust van de maatschappelijke aspecten van het creëren van intelligente systemen resultaten van werk mondeling en schriftelijk helder presenteren vakliteratuur raadplegen
D2
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
D1, D2 D1, D2 D1, D2 D1, D2 D1 D1
D3 D3 D4 D5 67
Master The following table shows that the Requirements listed in Facet 1 do indeed cover all the Dublin descriptors. Dublin descriptor D1) Knowledge and Understanding D2) Applying Knowledge and Understanding D3) Judgement D4) Communication D5) Learning Skills
Requirement of VU Master 1,2,5 4,5,6,9 7, 8,10 11,9 3,7,12
The Dublin descriptors are also explicitly recognisable in the phrasing of the official statute of the Master Artificial Intelligence (OER), in particular Articles 37 and 38. The Requirements in Facet 1 should be seen as an elaboration of the shorter text in these statutory Articles. Oordeel van de commissie Bachelor De commissie heeft vastgesteld dat de zelfstudie een duidelijk overzicht geeft van de verwezenlijking van de Dublin-descriptoren in de eindtermen. Ook de KION-eindtermen, waarbij de opleiding aansluit, geven dat aan. En omgekeerd is ook een lijstje opgenomen dat aangeeft welke eindtermen van de OER gedekt worden door de Dublin-descriptoren. De commissie waardeert deze heldere overzichten. Wat kennis en inzicht betreft doet de student basiskennis op, op het gebied van Kunstmatige Intelligentie. Wat de toepassing van kennis en inzicht betreft, noteert de doelstelling dat de student in staat zal zijn deze kennis toe te passen in concrete en gangbare professionele situaties. Ten aanzien van oordeelsvorming staat vermeld dat de student een wetenschappelijk-kritische instelling heeft en zich bewust is van de maatschappelijke aspecten. Wat communicatie betreft is opgenomen in de eindtermen dat de student na afronding in staat is om de resultaten van zijn/ haar werk mondeling en schriftelijk helder te presenteren. En wat de leervaardigheden betreft is de student na afloop van de opleiding in staat zelfstandig vakliteratuur te raadplegen. Op grond van het bovenstaande concludeert de commissie dat in termen van eindkwalificaties het niveau van de opleiding correspondeert met het niveau van een afgestudeerde bachelor. De eindkwalificaties voldoen aan het niveau dat van een opleiding als deze verwacht kan worden, zoals vastgelegd in de Dublin-descriptoren. Master De commissie heeft vastgesteld dat de zelfstudie een duidelijk overzicht geeft van de verwezenlijking van de Dublin-descriptoren in de eindtermen. Ook in de OER komen ze terug. Wat kennis en inzicht betreft doet de student die op, op een niveau dat hoger ligt dan dat van de bacheloropleiding. Het gaat om kennis, inzicht en vaardigheden op professioneel niveau in ten minste één van de deelgebieden van Kunstmatige Intelligentie. Wat het toepassen van kennis en inzicht betreft heeft de afgestudeerde de vaardigheden om in professionele omstandigheden te functioneren. Ten aanzien van oordeelsvorming heeft de 68
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
afgestudeerde een kritische en wetenschappelijke instelling en is hij zich bewust van de maatschappelijke aspecten van Kunstmatige Intelligentie. Wat communicatie betreft is de afgestudeerde in staat op professioneel niveau met anderen te communiceren en heldere mondelinge of schriftelijke presentaties te geven over de resultaten van zijn/haar werk. Ten aanzien van leervaardigheden is de afgestudeerde in staat tot het verwerven van specialistische kennis, inzicht en vaardigheden op andere gebieden van de Kunstmatige Intelligentie dan die waarin hij zich gespecialiseerd heeft. Op grond van het bovenstaande concludeert de commissie dat in termen van eindkwalificaties het niveau van de opleiding correspondeert met het niveau van een afgestudeerde master. De eindkwalificaties voldoen aan het niveau dat van een opleiding als deze verwacht kan worden, zoals vastgelegd in de Dublin-descriptoren. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F3: Oriëntatie WO De eindkwalificaties van de opleiding sluiten aan bij de volgende beschrijvingen van een Bachelor en een Master in WO: • De eindkwalificaties zijn ontleend aan eisen vanuit de wetenschappelijke discipline, de internationale wetenschapsbeoefening en voor daarvoor in aanmerking komende opleidingen de relevante praktijk in het toekomstige beroepenveld. • Een WO-bachelor heeft de kwalificaties voor toegang tot tenminste één verdere WO-studie op masterniveau en eventueel voor het betreden van de arbeidsmarkt. • Een WO-master heeft de kwalificaties om zelfstandig wetenschappelijk onderzoek te verrichten of multien interdisciplinaire vraagstukken op te lossen in een beroepspraktijk waarvoor een WO-opleiding vereist is of dienstig is.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor De primaire doelstelling van de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie is de student voor te bereiden op een masteropleiding in de kunstmatige intelligentie. Het bachelordiploma Kunstmatige Intelligentie geeft het recht om door te stromen naar de masteropleiding Computer Science aan de VU. Daarnaast geeft het bachelordiploma Kunstmatige Intelligentie van de VU de mogelijkheid om in te stromen in een masteropleiding Kunstmatige Intelligentie van een andere Nederlandse universiteit. Eindtermen van belang voor oriëntatie: •
•
Eindtermen 6 en 7 van de Opleiding (6: “Heeft voldoende inzicht in de diverse specialisaties van de kunstmatige intelligentie die voortbouwen op de bachelorfase om een verantwoorde keuze te maken voor een vervolgopleiding” en 7: “Is zich bewust van de mogelijkheden op de arbeidsmarkt na afsluiting van de studie met een Bachelordiploma”) zijn expliciet gericht op oriëntatie van de student voor de keuzen na het afronden van de bacheloropleiding; Eindtermen met betrekking tot eisen vanuit de wetenschappelijke discipline en de internationale wetenschapsbeoefening, en Eindtermen met betrekking tot algemene kenmerken van wetenschappelijke vorming;
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
69
• • • •
Eindtermen 2, 8, en 10 van de Opleiding zijn alle geheel of gedeeltelijk gericht op eisen van de wetenschappelijke discipline, wetenschapsbeoefening en wetenschappelijke vorming; Eindterm 2; “kennisgemaakt met onderzoek en ontwikkeling [...] en met de daarvoor benodigde vaardigheden, en heeft met deze vaardigheden geoefend”; Eindterm 8: “is zich bewust van het wetenschappelijk karakter van het vakgebied”; Eindterm 10: benodigde leervaardigheden voor het volgen van een wetenschappelijke masteropleiding.
Master As can be seen from the 12 general final-attainment criteria, the Master programme in Artificial Intelligence is oriented towards a scientific career or at a position as a professional in business and organization. Each of these orientations will be discussed separately. The following general scientific qualifications are addressed by the programme: • scientific approach to problem solving (requirements 5, 6, 7, 8, 10); • critical evaluation of other scientific results (requirements 7, 8, 10); • logical reasoning, analytical and critical thinking (requirements 3, 8, 10); • independent and life-long learning (requirements 3, 7, 12); • transfer of scientific expertise to social, professional, and economical contexts (requirements 5, 8, 9, 10); • communication skills, tailored to the scientific orientation (requirements 9, 11); • reflection on own thinking and working (requirements 8, 10); • being acquainted with standards and procedures of scientific critiques (requirements 8, 9, 10); • be aware of ethical, normative, and sociological implications of the developments in science and technology (requirement 10). Each of the general final-attainment requirements specifies essential qualities that are required for this purpose, most explicitly so Requirements 4, 5, 6, 9,10 and 11. The special requirements of the specializations give additional focus by specifying specific requirements. iation and medical decision support. Oordeel van de commissie Bachelor De opleiding is aangesloten bij het landelijk overleg KION. Dat heeft onder andere geleid tot het opstellen van het referentiekader. De commissie verwijst naar het onder de Facetten 1 en 2 gestelde.De commissie heeft vastgesteld dat eindterm twee luidt dat de afgestudeerde heeft kennisgemaakt met onderzoek en ontwikkeling op het gebied van Kunstmatige Intelligentie op een wetenschappelijk niveau en met de daarvoor benodigde vaardigheden en met deze vaardigheden geoefend heeft. De afgestudeerde heeft recht van toegang tot de aansluitende masteropleiding van de zelfde universiteit en bij aansluitende masteropleidingen van zusterinstellingen. De commissie heeft geconstateerd dat deze doorstroming, in elk geval naar dezelfde faculteit, ook daadwerkelijk geschiedt.
70
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
De eindtermen zijn naar het oordeel van de commissie ontleend aan de eisen van de (internationale) wetenschappelijke discipline c.q. wetenschapsbeoefening. Zij baseert zich op de overweging dat bij de inrichting van de opleidingen is gekeken naar opleidingen in het buitenland (via KION). In dit verband is het zeer positief te noemen dat het Frame of Reference in KION-verband is vastgesteld door de gezamenlijke Nederlandse AI-opleidingen. Dit feit alleen al waarborgt dat de eindkwalificaties zijn ontleend aan eisen vanuit de wetenschappelijke discipline. Ook de internationale vergelijking wordt in het Frame of Reference voldoende aan de orde gesteld. Master De opleiding is aangesloten bij het landelijk overleg KION. Dat heeft onder andere geleid tot het gezamenlijk opstellen met de zusteropleidingen van het referentiekader. De commissie verwijst naar het onder de Facetten 1 en 2 gestelde. De afgestudeerden kunnen in aanmerking komen voor een promotieplaats, ook bij zusterfaculteiten. De commissie heeft geconstateerd dat dit ook werkelijk gebeurt. Hierboven zijn uit de zelfstudie niet de toelichtingen per specialisatie overgenomen. De eindtermen zijn naar het oordeel van de commissie ontleend aan de eisen van de (internationale) wetenschappelijke discipline c.q. wetenschapsbeoefening. Zij baseert zich voor het internationale aspect mede op de overweging dat bij de inrichting van de opleidingen is gekeken naar opleidingen in het buitenland (via KION). Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende.
Oordeel over het onderwerp ‘Doelstellingen opleiding’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Doelstellingen opleiding’. Voor de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt dat oordeel voldoende.
2.2.2. Programma Beschrijving van de programma’s overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Studieprogramma eerste jaar Periode Vaknaam 1 Inleiding Computergebruik 1,2 Inleiding Programmeren I 1,2 Zelforganiserende Systemen 1,2 Logische Taal en Redeneermethoden
EC 1 4 5 5
Werkvorm hc,pr hc,pr Hc,pr hc,wc
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
Toetsing pr,t pr Pr,v tt,hw
Eindtermen 1,3 1,3 1,3 1,2
71
1,2 1 3 4 4 4
AI Kaleidoscoop 6 hc,wc,hw Inleiding Psychologie voor AI 4 Hc Taakanalyse en Webdesign 6 Hc,lit,proj,s Inleiding Programmeren II 3 hc Kennissystemen 4 Hc,hw Practicum Inleiding 2 pr Programmeren II 4 Algemene Taalwetenschappen, inl. 5 Hc,wc 5 Basiswiskunde I voor AI 3 hwc 5 Programmeren in Prolog 4 Hc,pr 5 Encyclopedie voor I, IK en AI 3 hc 6 Project AI 6 Pr,s Totaal 61 studiepunten, alle onderdelen zijn verplicht
tt t Proj,v,pres t T,hw pr
1,4 1,4 3,4,5,9 1 1,4 3
t tt T,pr T,v pr
1,4 1 3,4 2,4,8,9 3,4,5
Verklaring Werkvorm: hc: hoorcollege, wc: werkcollege hwc: gecombineerd hoor- en werkcollege, hw: huiswerk, pr: practicum, proj: project, sem: seminar, s: samenwerken, lit: literatuurstudie Toetsing: t: schriftelijk tentamen, tt: tentamen en/of toetsen, v: schriftelijk verslag of documentatie, pres: mondelinge presentatie, hw: huiswerk Studieprogramma tweede jaar Periode Vaknaam 1,2 Machine learning 1,2 Datastructuren 1,2 Practicum Datastructuren 1 Algemene methodologie voor AI: deel 1 1,2 Inleiding Logica 3 Wetenschapsgeschiedenis AI/BWI/I/IK of Maatschappelijke aspecten van wetenschap voor AI/BWI/I/IK
EC 6 4 5 3
Werkvorm hc hc Pr Hc,pr
Toetsing t T,pr Pr t
Eindtermen 1,4 1 3,5 1,2,4
5 3
Hc,wc Hc,s
tt V,t
1,2 5,8,9
Hc
T of v
8,9
4 4
Functieleer Toegepaste Statistiek
6 3
Hc,wc,pr hc
T,v,pr t
1,4 1
4,5 4 5 5 5,6 5
Webgebaseerde Kennisrepresentatie Inleiding Gegevensverwerking Wijsbegeerte voor AI Basiswiskunde 2 voor AI Project Kennissytemen Praktische vaardigheden informatiesystemen
6
Hc,pr,s
pr
1,3,4
3 3 4 7 2
hc sem hcw Proj,s,pres pr
t Hw,v,pres tt Proj,v,pres pr
4,8 1,4 1 2,3,4,5,9 1,3
Totaal 60 studiepunten, alle onderdelen zijn verplicht
72
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
Studieprogramma derde jaar Periode Vaknaam EC Inleiding Computer Systemen 4 1,2 Ontwerp van Multi-Agent 6 1,2 Systemen 1 Neural Networks 6 2 studie en loopbaan 1 Human-Computer Interaction 6 2,3 2 Aandacht 6 3,4 Practicum Ontwerp van 7 Multi-Agent Systemen 4,5 Lex: het computationele lexicon 5 4,5 Software Engineering 4 5 Facetten van de AI 8 Totaal 59 studiepunten waarvan 53 verplicht
Werkvorm Hc,wc Hc,wc
Toetsing tt T,v
Eindtermen 1 3,4
hc Hc,s hc hcw proj,s
t,pr v v,t t proj,v
1,3,4 6,7,9 1,2,4,8,9 1,4 2,3,4,5,9
Hc,pr Hc,hw proj,lit,sem
pr,t t,hw v,pres
1,4 1,4 2,5,9,10
Het vak Facetten van de AI is het afsluitende project van de bacheloropleiding. De keuze ruimte in de gehele bacheloropleiding bedraagt 6 EC, en is in het derde jaar opgenomen. Master De structuur van de vijf specialisaties is ongeveer gelijk: in het eerste jaar en in het tweede jaar is er, naast een meerderheid van verplichte vakken, een aantal keuzevakken. Het aantal EC daarvan varieert. Alleen het programma KT&IIA is hieronder volledig weergegeven. 1. Knowledge Technology and Intelligent Internet Applications This Master programme contains elements so that the graduate student has a good overview overview of the contemporary literature regarding applications of intelligent websites and intelligent agents on the Internet. Furthermore, the student learns techniques and methods from Artificial Intelligence that are used in Internet applications. The Master graduate student is a capable designer of intelligent websites, and applications based on intelligent agents. The student ensures that his/her designs respect the needs of the company for which the design is meant. An increasingly number of companies starts to document knowledge in the company with the use of knowledge acquisition and knowledge modelling techniques from AI. By doing this, the conduct of business is being simplified. Also with change processes in companies, automated knowledge intensive methods can be used, together with elements from economics and organisation psychology. For graduates, this is a multi-disciplinary field of labour. Via company internships and company funded research projects there is a good contact with the industry. First year (students must also follow optional courses for a total of 25 EC) Course name Knowledge Management and modelling Bedrijfsmodellering en requirements engineering Intelligent Interactive Distributed Systems Qualitative Research Methods for the Information Science Intelligent Web Applications Ontology Engineering QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
EC 6 7 8 3 8 3
Period 1 and 2 1 and 2 2 and 3 3 4 and 5 6 73
Second year (students must also follow optional courses for a total of 18 EC) Course name Evolutionary Computing Behaviour Dynamics Master Project Artificial; Intelligence
EC 6 6 30
Period 1 1 and 2 4,5 and 6
2. Cognitive Science Cognitive Science is the multi-disciplinary study of mind and cognition. Researchers in Cognitive Science come from a wide range of backgrounds – including psychology, computer science, artificial intelligence, philosophy, mathematics, neuroscience, and others – but share the common goal of a better understanding of the human mind. The programme focuses around two main areas of study, the areas behavior and brain, and two research perspectives: empirical work and computational modelling. The underlying philosophy of the programme is to challenge students to be knowledgeable in and sympathetic to a wide variety of fields and techniques. For example, there are courses in experimentation, computational modelling, and the neurobiological basis of cognition. More specifically, the curriculum includes lectures and practical work (some of which are subject to choice) on subjects such as Vision, Attention, Neural Models of Cognitive Processes, Dynamics of Behavior, Neural Networks, Machine Learning, Brain Imaging, Emperical Method, Statistics, Cognitive Neuroscience, Multi-Agent Systems, and Psycholinguistics. 3. Organisation Dynamics and Self Organisation In this multi-disciplinary programme, elements from biology, social sciences, economics and computer science are integrated. By continuously generating new and diverse variants, organisms of increasingly large complexity are realised during biological evolution. Methods have been developed in AI (evolutionary methods, genetic algorithms), with which these evolution processes can be simulated. In nature, evolution leads to organisms that have such adapted to their environments that they can survive; in AI, evolution leads to acceptable solutions for problems. These methods turn out to be well applicable for the discovery of structure in large quantities of data (datamining). In biological populations, the interaction between organisms can also be further analysed, determining largely how successfully an organism can function; this is the subject of ecology and population dynamics. Concerning social sciences, models have been developed with which dynamic organisation can be described and simulated. Such methods are used in organization theory to analyse large organisation and analyse and support processes of change within such organisations. In economics, simulation models are being developed in the area of market mechanisms, in which the behaviour of individuals leads to patterns in the economics as a whole. 4. Technical Artificial Intelligence This programme is for students having a Bachelor in Computer Science. The objective of the programme is to endow the student with the developments on the area of artificial intelligence and computer science, and to prepare for a profession as researcher or expert in a company. The curriculum must give a good preparation on PhD research. It is expected from the graduate to be critical in a scientific manner, to be aware of societal aspects of information technology and of the creation of intelligent systems. The graduate student of this Master programme is capable of applying techniques from Computer Science to problems of an Artificial Intelligence nature, e.g., designing knowledge-based systems or 74
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
multi-agent systems. This technically adapt graduate, furthermore, has learned proven AI techniques in the areas of machine learning, neural networks, knowledge representation, and evolutionary computing. Graduate students are well equipped for work in companies that create intelligent applications. 5. Interdisciplinary Applications This variant allows students to integrate Artificial Intelligence intensively with another discipline, like Law or Linguistics. Graduates will work in a company, for a research institute or a governmental institute in close cooperation with others of the chosen discipline. This variant is intended for those students that like to specialise in one of the mentioned disciplines. 5.1. AI and Law In the research area AI and Law two main streams can be recognised. The first is practical or applied AI and Law, aiming to develop proper legal applications. Examples are legal databases, automated role management and legal advisory systems. The second is theoretical AI and Law or computational theory of law. This second stream is interested in foundations of and insights into Law and legal reasoning, as well as in testing AI-techniques within the legal domain. Recent research themes are validation of legal knowledge-based systems, dialogue models of legal reasoning, distributed applications. In legal practice gradually more computer applications are being realised. The judicaiary and police automate their administration. Lawyer's offices develop knowhow- systems to manage the available knowledge and improve their market position. The government develops systems to aid civil servants in the drafting of legislation and the execution. These systems vary from administrative systems and databases to knowledge-based systems. Programme for students having a Bachelor in AI Students must also follow optional courses for a total of 30EC. Besides these, students must also choose two courses from the compulsory optional courses. 5.2. AI and Linguistics An important aspect of intelligent behaviour is the ability to use language to communicate. Natural languages are highly symbolic, tightly structured communication systems. Linguistic research focuses on the methods and techniques needed to analyse the structure of natural languages and to use natural language in computer systems. Such linguistic knowledge can be applied to the creation of user interfaces to knowledge-based systems, automated support in the writing of technical manuals, and automated information retrieval from huge text sources. There is a growing demand for supporting linguistic technology in the development of intelligent spelling checkers, thesauri, and knowledge representation of terms and concepts in domains of application. Artificial Intelligence techniques are, in turn, put to good use in linguistics. for example in the development of an extended electronic corpus of spoken and written Dutch, or in the maintenance of a knowledge-base of Dutch and Belgian governmental terminology. Retrieving information from such large databases requires a good conceptual model, and a suitable format for the lexicon. Teaching of courses in the Faculty of Arts cannot be guaranteed to be in English. Compulsory courses Students must also follow optional courses for a total of 48EC.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
75
5.3. AI and Communication This variant is intended for students in Artificial Intelligence who want to specialize in communication. The programme consists of two parts of 60 EC each, both including their own project with Master thesis: one part is dedicated to training in Artificial Intelligence at the Master level, the other part is dedicated to communication and is shared with students with other BSc degrees. It focuses on science communication theory and research as well as on science communication in practice. This includes science journalism as well as museology, the use of internet for science communication and health communication. Artificial Intelligence part This part consists of optional courses and a research project, including a Master thesis. The project and thesis are 21EC. For the choice of the optional courses, students should consult the Master coordinator of the section where they plan to do their project. Communication part This part of the programme consists of 60EC. and is dedicated to Science Communication. Three courses, one internship or research project and a thesis are compulsory. The rest of the programme can be filled in with optional courses. In research projects students will focus on an aspect of science communication, while in internships students will work on a project at a trainee post in a museum, editorial office of a newspaper etc. There they will also do a small research project. The thesis consists of a study of literature on an aspect of science communication. Teaching in this part of the programme is mainly in Dutch. F4: Eisen WO Het programma sluit aan bij de volgende criteria voor het programma van een WO-opleiding: • Kennisontwikkeling door studenten vindt plaats in interactie tussen het onderwijs en het wetenschappelijk onderzoek binnen relevante disciplines. • Het programma sluit aan bij ontwikkelingen in de relevante wetenschappelijke discipline(s) door aantoonbare verbanden met actuele wetenschappelijke theorieën. • Het programma waarborgt de ontwikkeling van vaardigheden op het gebied van wetenschappelijk onderzoek. • Bij daarvoor in aanmerking komende opleidingen heeft het programma aantoonbare verbanden met de actuele praktijk van de relevante beroepen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Vrijwel al het onderwijs in de Afdeling Informatica wordt gegeven door wetenschappers die zelf actief zijn in het wetenschappelijk onderzoek. Veelal is hun onderzoek ook direct relevant voor het deelgebied waarop zij onderwijs verzorgen. De bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie is een wetenschappelijke basisopleiding en uit de aard der zaak nemen onderwerpen die inleidend of ondersteunend zijn een belangrijke plaats in. De opleiding is echter zo gestructureerd dat er naast deze onderwerpen ook plaats is voor meer geavanceerde onderdelen. Op verschillende plaatsen in de Sectie Kunstmatige Intelligentie wordt onderzoek verricht naar onderwerpen die behoren tot de kern van deze onderdelen. Daardoor ontstaan er voldoende mogelijkheden voor interactie tussen onderwijs en onderzoek.
76
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
Elk van de drie onderzoeksgroepen binnen de Sectie Kunstmatige Intelligentie is verantwoordelijk voor een bachelorcollege waarin de basisprincipes van hun onderzoeksgebied worden behandeld. Elk van deze colleges worden ook steeds gegeven door een actieve onderzoeker uit de betreffende groep. Vakken uit aanverwante disciplines (Taalkunde, Psychologie, Filosofie), worden met opzet altijd gegeven door actieve onderzoekers uit die disciplines (dat wil zeggen docent/onderzoekers uit andere Faculteiten). Hiermee is ook voor vakken uit die aanverwante disciplines een goede aansluiting tussen onderwijs en onderzoek gewaarborgd. Het vak Facetten van de AI (FAAI), binnenkort om te dopen tot ‘Bachelor Referaat AI’, geeft concrete aansluiting bij het wetenschappelijk onderzoek, zowel inhoudelijk als qua vaardigheden: studenten maken onder begeleiding een selectie van de wetenschappelijke literatuur over een zelfgekozen thema, schrijven een kritische bespreking van deze literatuur, en presenteren deze bespreking in een voordracht. Elke student doorloopt dit traject twee maal tijdens de cursus (wat een sterk vergroot leereffect tot gevolg heeft). De studenten worden zowel bij de selectie van literatuur, de analyse, het schrijven en het presenteren begeleid door een docent. Daarnaast krijgen de studenten een gedegen inleiding in de algemene methoden van empirisch onderzoek in de cursus Algemene Methodologie voor AI: Deel I. Master All the Master courses and the supervision of projects are in the hands of scientists who are actively involved in research. Each of the specializations is connected to one of the research groups in Artificial Intelligence. The research groups are internationally prominent in their respective fields. In the most recent Assessment of Research Quality conducted by the VSNU (evaluation report published by QANU in 2004) the Department of Computer Science at the VU obtained the qualification ‘very good to excellent’, thereby sharing the highest ranking given to Computer Science research institutes at Dutch universities. This same report listed the research in Artificial Intelligence as “one of the main strengths of the Computer Science Department”. Connection with recent scientific theories The two main specialisations (KT&IIA and ODS) are both closely connected with the three main research groups in the AI Department: Computation Intelligence (directed by Eiben), Agent-systems (directed by Treur), en Knowledge Representation and Reasoning directed by Van Harmelen): Courses in the ODS specialisation are closely connected to research in the Computational Intelligence group (evolutionary computing, self-organisation and data-mining) and with research in the Agent group (Organisation Dynamics and Behavioural Dynamics). Recent scientific work in the areas of evolutionary computing, self-organising systems, and distributed data-mining are part of the courses in this specialisation. Courses in the KT&IIA specialisation are closely connected to research in the Knowledge Representation group (Automated Reasoning). The sea-change in KR to move from closed systems (KBS) to open systems (on the Web) is well-represented, with courses such as Intelligent Web Applications, Ontology Engineering. Also the strengthening area that combines KR methods with statistical methods is represented in the course on Information Retrieval. Similarly, the specialisations in collaboration with other Faculties are closely connected to research in those faculties:
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
77
Courses in the Cognitive Science specialisation are closely connected to research in the Psychology Department, notably the group of prof. Theeuwes (Human Information Processing, Perception, Neural Models of Cognitive Processes) Students in the Interdisciplinary Applications specialisation are always supervised by active researchers in the collaborating faculty (Law, with topics such as legal information retrieval or Linguistics). Skills relevant for scientific research Some insight on how the programme allows for the acquisition of scientific skills has already been given in Facets 2 and 3, where the general final-attainment criteria have been checked against Master courses. Obviously, the Master Project is the element of the programme where, by the gathering of practical experience and in interaction with active scientists, these skills are trained most effectively and explicitly. The Master Project is tightly controlled through embedding in the KIM programme (KIM = AI Afternoons). In this programme, each student is required to do the following: After approx. 2 months, each student gives a presentation on the goals and plan of their project, explaining the motivation and background, explicating simplifying assumptions, and discussing earlier work that forms the basis of the project. Close to the end of the project (6 months), each student again gives a presentation on what has been achieved, techniques that were used, lessons learned and potential for further work. Every student participating in some Master project is required to attend all lectures given by all other students, and to actively participate in the discussion. The lectures are always attended by supervising staff who provide feedback both on the technical content of the presentation and on presentation technique. Finally, each student must produce a poster presentation of their project to make their work accessible to informed outsiders. Finally, a course on Qualitative research methods for Information sciences is compulsory resp. strongly recommended for both of our main specialisations KT&IIA and ODS. Similarly, a course on Designing Research is compulsory for the Cognitive Science specialisation. Relations with the actual practice of relevant professions In addition to the outstanding research record, there are many contacts with companies and organizations in research and development, providing ample opportunity for students to opt for an internship for the final Master project. Oordeel van de commissie Bachelor De commissie heeft geconstateerd dat in het studieprogramma docenten optreden van de sectie Kunstmatige Intelligentie die vrijwel allemaal actief zijn in het wetenschappelijk onderzoek. Veelal is hun onderzoek direct relevant voor het deelgebied waarin zij onderwijs verzorgen. De 78
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
zelfstudie geeft hier ook enkele voorbeelden van. Elk van de drie onderzoeksgroepen binnen de Sectie Kunstmatige Intelligentie is verantwoordelijk voor een bachelorcollege waarin de basisprincipes van hun onderzoeksgebied worden behandeld. In verschillende colleges komt het onderzoek van de betrokken docenten aan de orde. Ook vakken uit aanverwante disciplines worden door onderzoekers gegeven, zo heeft de commissie vastgesteld. Het programma kent enkele elementen die voorbereiden op wetenschappelijk onderzoek. Zo bestudeert de student in het vak Facetten van de AI (FAAI) twee wetenschappelijke artikelen. Het is bedoeld als een doorstroomvak naar een wetenschappelijke master. De opleiding biedt in de keuzeruimte nog een ‘masteroriëntatie’ – dit is een individuele opdracht van 6 EC bij een docent van een mastervak ter oriëntatie op een bepaalde masterspecialisatie. Hierbij dient een concreet stuk werk (bijvoorbeeld een computerprogramma) met documentatie te worden ingeleverd. De commissie constateert dat kennisontwikkeling bij studenten plaatsvindt in interactie tussen het onderwijs en het wetenschappelijk onderzoek en dat er verbanden zijn met de actuele beroepspraktijk. Master De commissie heeft vastgesteld dat elke specialisatie verbonden is met een van de onderzoeksgroepen van Kunstmatige Intelligentie. KT&IIA en ODS zijn nauw verbonden aan de drie belangrijkste onderzoeksgroepen; lopend onderzoek is deel van het programma. De cursussen in de specialisatie Cognitiewetenschap zijn nauw verbonden met het psychologisch onderzoek. Studenten van de toepassingsgerichte specialisaties worden begeleid door actieve onderzoekers van de faculteiten waarmee wordt samengewerkt. Bij het werken aan het afstudeerwerkstuk worden vaardigheden het meest expliciet onderwezen en getraind. Daarbij geeft elke student na twee manden een presentatie over de doelstellingen en de aanpak van zijn project. Na ongeveer zes maanden geeft de student nogmaals een presentatie over het bereikte resultaat. Ten slotte moet de student een posterpresentatie geven. Studenten kunnen hun afstudeerwerkstuk bij een bedrijf opzetten en uitwerken, als het onderzoek ten minste van voldoende niveau is. De zelfstudie geeft hier verschillende voorbeelden van. De twee hoofdspecialisaties KT&IIA en ODS hebben naar het oordeel van de commissie de potentie om bij verdere ontwikkeling als goed beoordeeld te worden. De commissie constateert dat kennisontwikkeling bij studenten plaatsvindt in interactie tussen het onderwijs en het wetenschappelijk onderzoek en dat er verbanden zijn met de actuele beroepspraktijk. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. Aanbevelingen. Omdat in de masterspecialisatie Technische AI en in de masterspecialisatie Recht & AI voor 55 EC respectievelijk 37 EC vakken uit bacheloropleidingen worden aangeboQANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
79
den, is er te weinig tijd over om de doelstellingen van de tweejarige masteropleiding te bereiken. Zo is de student AI and Law verplicht twee vakken te kiezen (totaal 12 EC) uit zes eerstejaars bachelorvakken. Iets dergelijks geldt de specialisatie Cognitive Science, waarin studenten met de bachelordiploma Psychologie instromen. Dit acht de commissie ongewenst, dat er zoveel vakken op inleidend bachelorniveau meetellen voor een opleiding van masterniveau. Na haar bezoek aan de opleidingen heeft zij echter vernomen dat met ingang van het komende studiejaar (2008-2009) het niveau van deze vakken verhoogd zal worden door toevoeging van extra inhoud uit eigen discipline in de vorm van opdrachten. Het gevolg is dat studenten zich niet slechts de bachelorinhoud van deze vakken eigen maken, maar ook expliciet werken aan en reflecteren op de verbanden tussen deze basis kennis uit een andere discipline en de theorie uit hun eigen kerndiscipline. Daarnaast heeft de opleiding nog opgemerkt dat studenten de opgedane kennis niet alleen reproduceren, maar ook gebruiken in de eigen discipline (momenteel in het afstudeerproject, in het vervolg dus ook door de extra toegevoegde opdrachten). De opleiding heeft ook nog naar voren gebracht dat er momenteel een commissie aan het werk is om bovenstaande plannen te realiseren. De motivatie om de AI and Law-studenten te laten kiezen uit een zestal eerstejaars bachelorvakken is om hen kennis te laten maken met de manier van redeneren in het juridische domein. De feitelijke inhoud (zoals strafrecht, privaatrecht, staatsrecht) is hierbij van minder belang, en kan daarom gedaan worden op het terrein dat de student het meest aanspreekt. Verder wil de opleiding erop wijzen dat een groot deel van de betreffende bachelorvakken juist uit het derde jaar van de bacheloropleiding zijn, en dus met nadruk niet een inleidend karakter hebben. Voor de variant TAI (Technische AI) betreft dit het overgrote deel van de bachelorvakken (27 EC uit BA3); voor AI&Law de helft (15 EC is BA3). De commissie heeft er voldoende vertrouwen in, op grond van de nagekomen informatie, de gevoerde gesprekken en de zorgvuldige kwaliteitszorg, dat de specialisaties Technische AI, Law&AI en Cognitive Science op korte termijn gaan voldoen aan de wo-eisen die men aan een tweejarige masteropleiding moet stellen. Zij beveelt de opleiding aan bovengenoemde commissie haar werk met voortvarendheid te laten voltooien. De commissie benadrukt dat het oordeel over de masteropleidingen voldoende is. Bovengenoemde aanbeveling doet daar niets aan af.
F5: Relatie tussen doelstellingen en inhoud programma Het programma is een adequate concretisering van de eindkwalificaties, qua niveau, oriëntatie en domeinspecifieke eisen. De eindkwalificaties zijn adequaat vertaald in leerdoelen van (onderdelen van) het programma. De inhoud van het programma biedt studenten de mogelijkheid om de geformuleerde eindkwalificaties te bereiken.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor In de schema’s van het programma (zie boven Facet 4) is in de laatste kolom schematisch aangegeven met welke eindtermen het vak in verbinding staat. 80
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
In de zelfstudie wordt uitvoerig aangegeven hoe met de leerdoelen van de studieonderdelen de eindtermen worden gerealiseerd. Master In een uitvoerig schema van de zelfstudie zijn de vakken vermeld met de daarbij behorende eindtermen. In the first year the programme aims at providing a solid knowledge of the essential topics of the chosen specialization, building on the knowledge and skills the student has already obtained in his Bachelor studies. The natural tendency towards early specialization that arises from this objective is counterbalanced by the inclusion in the Master programme of a number of prescribed courses that guarantee that also in the breadth of the discipline of computer science the Bachelor-level knowledge and skills are consolidated, extended and deepened. Each individual programme includes at least one course in each of the areas of computer systems, software engineering, formal methods and mathematics and at least one practical computer lab. Other fixed elements are the course ICT in a Social Context, the Literature Study and the Master Project. Designing an individual programme The first thing a student has to do when beginning the Master programme in Computer Science is choosing a specialization. Under Facet 16 some details are given on the implementation of this process. With the coordinator of the chosen specialization or with his mentor the student devises an individual programme, which then still has to be approved by the Examination Board. The programme of an individual student will consist of a part that is prescribed by the chosen specialization, some restricted choices, and some optional courses. The Examination Board checks whether the resulting complete programme is in accordance with the prescriptions of the given specialization and whether the level and coherence of optional courses are sufficient. The Examination Board may seek advice of the coordinator of the specialization and, if needed, also of other relevant staff members. Oordeel van de commissie Bachelor In het programmaoverzicht staan de eindtermen bij de vakken vermeld. De beschrijving in de zelfstudie is zeer uitvoerig. Zo wordt aangegeven met welke vakken de eindtermen worden gerealiseerd. Dit schema staat in onderhavig visitatierapport in het begin van Hoofdstuk 2, na Facet 3. Zo komt eindterm 1, “heeft een gedegen theoretische en praktische basiskennis van de Kunstmatige Intelligentie en de hulpvakken Informatica, Logica, Taalkunde en Psychologie, die toereikend is om met succes een masteropleiding op het terrein van de KI te volgen of eventueel toe te treden tot de arbeidsmarkt” aan bod in verschillende vakken van alle drie de bachelorjaren. De opleiding kent geen bachelorscriptie, het vak Facetten van de AI (FAAI) werd gebruikt om studenten wetenschappelijke vaardigheden te leren. De commissie vond dit toch wat mager. Zij heeft in het proces van hoor en wederhoor vernomen dat, mede als gevolg van de bevindingen van de commissie, het vak FAAI uitgebreid wordt naar 9 EC. Ook wordt het omgedoopt tot Bachelor Referaat AI.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
81
Verder zal het vak worden uitgebreid van (nu) alleen literatuurstudie tot (komend jaar) ook een formulering van een eigen vraagstelling en daarop gebaseerd klein onderzoek. De opleiding stelt dat het leereffect van FAAI voor een groot deel te danken is aan het feit dat studenten twee keer een presentatie moeten geven. Dat kan behouden blijven door eerst een literatuurstudie te doen en onderzoeksvragen op te stellen (eerste artikel + presentatie), en daarna een onderzoek te doen (tweede artikel + presentatie). De commissie heeft met waardering van deze verbetermaatregelen kennisgenomen. Zij heeft voldoende vertrouwen in de opleiding, op grond van de gesprekken, de nagekomen informatie en de zorgvuldige kwaliteitszorg, dat er ten slotte toch een werkstuk zal worden geëist van de student dat bevredigend is als afsluiting van de bachelorstudie. Dan kan de afgestudeerde bachelorstudent als hij de arbeidsmarkt op wil gaan, een heldere proeve van bekwaamheid overleggen. Van de kant van de opleiding is naar voren gebracht dat studenten thans wel een portfolio beschikbaar hebben dat daarvoor kan worden gebruikt. De commissie heeft vastgesteld dat de vakken een adequate realisering bieden van de doelstellingen. Daarmee wordt dan voldoende aan de eisen van dit facet voldaan. Master In een groot schema in de zelfstudie zijn de vakken vermeld met de daarbij behorende eindtermen. Zo komen bij Qualitative research Methods for Information de eindtermen 8 (kan wetenschappelijke resultaten analyseren en evalueren en ze gebruiken voor het trekken van conclusies), 10 (heeft een kritische wetenschappelijke attitude ontwikkeld en is zich bewust van de sociale aspecten van KI) en 11 (kan communiceren met anderen op een professioneel niveau en heldere mondelinge en schriftelijke presentaties geven) aan bod. De commissie heeft vastgesteld dat deze vakken een adequate realisering bieden van de doelstellingen. Daarmee is aan de eisen van dit facet voldaan. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. Aanbeveling. De opleiding is al bezig met het vak FAAI meer een scriptiekarakter te geven. De commissie beveelt aan dit op korte termijn goed te regelen. Aanbeveling. In de doelstelling en het voorlichtingsmateriaal van de masterspecialisatie AI and Linguistics moet voldoende duidelijk naar voren komen dat het om een zeer specifiek onderdeel (het computationeel lexicon) van de doorsnede van deze twee vakgebieden gaat. De commissie benadrukt dat het oordeel over de opleidingen voldoende is. De bovengenoemde aanbevelingen doen daar niets aan af.
82
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
F6: Samenhang programma Studenten volgen een inhoudelijk samenhangend studieprogramma.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Een paar diagrammen tonen de onderlinge afhankelijkheid en samenhang van programma onderdelen binnen de te onderscheiden leerclusters van samenhangende vakken. Die samenhang kan inhoudelijk zijn, bijvoorbeeld psychologie, maar ook thematisch, bijvoorbeeld samenwerken. Eerst een overzicht van de besproken clusters, het getal is een niveau-indicatie, een vak met niveau n+1 bouwt voort op voorkennis uit een vak met niveau n. Programmeer- en modelleervaardigheden: • • • • • • •
inleiding computergebruik (1) inleiding programmeren I (2) inleiding programmeren II (3) practicum inleiding programmeren II (4) data structuren (5) practicum data structuren (6) praktische vaardigheden informatiesystemen (7)
Psychologie: • • • •
Inleiding psychologie voor AI (1) Algemene methodologie voor AI: deel 1 (2) Functieleer (3) Aandacht (4)
Samenwerken: • • • • • •
Inleiding programmeren I Inleiding programmeren II practicum project AI project kennissystemen practicum ontwerp van multi-agent systemen Webgebaseerde Kennisrepresentatie
Master Together with his mentor or with the coordinator of the chosen specialization each individual student devises an individual programme. This has to be done taking into regard the programme restrictions of the specialization. This individual programme has then to be approved by the Examination Board. If needed, the Examination Board will consult the coordinator and other relevant informants. This process guarantees that the individual programmes are coherent and that the necessary level requirements are met. Related courses are given from the same sections, and the coordination between such courses is in the hands of the sections. As the sections function as compact working groups, cooperating also on a QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
83
daily basis in research projects, this works well. Between the courses in the Master programme some, but not many strict dependencies exist. This makes it possible that students enter the programme at more or less any time of the year, an essential feat, as every month there is the opportunity to obtain a Bachelor degree. As a rule, the Master Project will not be started before all or most of the other Master courses are completed. Oordeel van de commissie Bachelor De hierboven overgenomen clusteringen zijn slechts een voorbeeld van een veel uitvoeriger beschrijving in de zelfstudie. De samenhang wordt zowel inhoudelijk als thematisch nagestreefd. De commissie heeft vastgesteld dat de zelfstudie de samenhang helder beschrijft en heeft daar met instemming kennis van genomen. De docenten van de bacheloropleiding geven aan dat er in sommige gevallen overlap is. De zelfstudie stelt dat overlap soms noodzakelijk is, omdat herhaling een belangrijk didactisch instrument is. De commissie heeft waardering voor de aanpak waarbij de samenhang zowel thematisch als inhoudelijk wordt gerealiseerd. Al met al constateert zij dat de studenten inhoudelijk gezien een samenhangend programma volgen. Master Elke student stelt zijn eigen programma samen in overleg met de mentor. De examencommissie moet dit ook goedkeuren. De commissie stelt vast dat op die manier de samenhang voldoende kan worden geborgd. De vakken binnen de verschillende specialisaties van het programma maken een samenhangende bestudering van het programma mogelijk. De commissie constateert dat de samenhang in het masterprogramma voldoende is. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F7: Studielast Het programma is studeerbaar doordat factoren, die betrekking hebben op dat programma en die de studievoortgang belemmeren zoveel mogelijk worden weggenomen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master De studeerbaarheid van de programma’s wordt op verschillende manieren bewaakt: • Bij de evaluatie van de programmaonderdelen is één van de vragen of de totale studielast overeenkomt met het aantal studiepunten van het onderdeel. De student kan op het enquêteformulier hierbij ook een toelichting geven. Bij de evaluatiebesprekingen in de secties worden de zak/slaagpercentages van de besproken vak• ken bijgeleverd.
84
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
• Standaardregel bij tentamens is, dat als de eerste tentamengelegenheid van een vak een slagingspercentage van minder dan 50% heeft, er een gesprek plaatsvindt van opleidingsdirecteur, examencommissie en de verantwoordelijke docent voordat de cijfers worden gepubliceerd. Al deze maatregelen kunnen gevolgen hebben voor zowel vakken als programma, en dit komt in de praktijk dan ook voor. Op deze manier wordt de studeerbaarheid van vakken gecontroleerd. Indirect wordt hiermee ook de studeerbaarheid van het programma gemonitord, vanwege de correspondentie tussen nominale en werkelijke studielast en het feit dat de nominale studielast evenredig is verdeeld over de studiejaren. In de toekomst zal de studeerbaarheid van het programma ook direct, via de curriculumevaluaties, worden onderzocht (zie Facet 17 voor meer details). Tot dusver was de informatie vergaard door de studiebegeleiders hiervoor de belangrijkste bron. In the Master programme, since the student performs his studies in the context of a specialization and thereby becomes attached to one of the research groups, the ‘distance’ between student and supervising staff is small. This naturally provides for an extra early warning line for feasibility problems. Oordeel van de commissie De commissie constateert dat de opleidingen de zwaarte via verschillende evaluaties nalopen. En dat wanneer nodig, maatregelen worden getroffen. In de gesprekken met de studenten zijn geen problemen naar voren gekomen betreffende de studeerbaarheid. In het bachelorprogramma valt er niet veel te kiezen. De docenten achten meer keuzevrijheid ook niet zinvol, gezien de te behalen eindtermen. De commissie constateert op grond van bovenstaande gegevens dat de studeerbaarheid in orde is. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F8: Instroom Het programma sluit qua vorm en inhoud aan bij de kwalificaties van de instromende studenten: WO-bachelor: VWO, HBO-propedeuse of daarmee vergelijkbare kwalificaties, blijkend uit toelatingsonderzoek. WO-master: bachelor en eventueel (inhoudelijke) selectie.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Om de accommodatie van beginnende studenten, die misschien nog twijfelen of ze wel de juiste opleiding hebben gekozen, soepel te laten verlopen en om de oriënterende functie van het eerste jaar maximaal inhoud te geven hanteert de faculteit het concept van de flexibele bacheloropleiding. Daarmee is het mogelijk om tot en met het eerste studiejaar nog zonder tijdverlies te switchen tussen de bacheloropleidingen Informatica, Informatiekunde en Kunstmatige Intelligentie.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
85
In de voorlichting voor de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie wordt informatie gegeven over de inhoud en vorm van de opleiding, er wordt een beeld gegeven van de sfeer bij de opleiding, en er wordt ingegaan op de perspectieven die de opleiding biedt. Omdat het belangrijkste perspectief de toegang tot een masteropleiding is, spelen de relevante masteropleidingen aan de VU (te weten: Computer Science en Artificial Intelligence) ook een rol in de voorlichting voor de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie. De zelfstudie geeft een uitvoerige opsomming van alle voorlichtingsactiviteiten. Master Students with various Bachelors degrees can be admitted to the Master programme in Artificial Intelligence: • Students with a Bachelors degree Kunstmatige Intelligentie from the Vrije Universiteit. Since the Master Artificial Intelligence is their so-called ‘doorstroommaster’ they are admitted automatically. When they take their Bachelor degree, they are asked if they want to enrol in the Master Artificial Intelligence. In the last phase of the Bachelor study it is possible (in consultation with the student advisor) to follow some masters courses, in order to prevent unnecessary delays in the study. • Students with a Bachelor degree Kunstmatige Intelligentie from another Dutch University. The Artificial Intelligence departments of the Dutch universities have agreed to recognize each other’s Bachelor degrees, so these students can be admitted without any additional requirements. • Students with a Bachelor degree Informatica (or related degree) from a (Dutch) vocational study (hbo-diploma). For these students there is a list of possible additional requirements, depending on the content of their Bachelor degree programme and the desired Master specialization. The Master coordinator of the desired specialization decides on the exact list of courses to be followed in a premaster programme and passes it on to the examination board. Students are obliged to take the premaster assessment. In all cases the student can only enrol in the Master programme in Artificial Intelligence after a decision of the Examination Board. As yet it is not possible to make statements about possible problems encountered in this process, because of the short time that it is operational. Public Relations and information for potential Master students Information about the Master for Bachelor students from the VU is given in a series of short presentations in the Bachelor course ‘Studie en Loopbaan’, and also by the study advisor. But most importantly, the specializations are prepared in the Bachelor programme itself, via both basic and more advanced, optional courses directed at the area of the specialization. The students already get a taste of the relevant areas of Artificial Intelligence in their Bachelor phase. The Bachelor project gives the opportunity to put a developing preference for a certain area to the test. Oordeel van de commissie Bachelor Het concept van de flexibele bacheloropleiding, waarbij een aantal programmaonderdelen voor de opleidingen Kunstmatige Intelligentie, Informatica en Informatiekunde hetzelfde is, 86
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
waardeert de commissie. Het is een goede zaak dat studenten voor wie KI niet de juiste keuze was – en dat constateren veel studenten – gemakkelijk naar een andere opleiding, bijvoorbeeld Informatiekunde, kunnen overstappen. In gesprekken met de studenten is van bijzondere aansluitingsproblemen niets gebleken. De commissie heeft vastgesteld dat de voorlichting aan aanstaande studenten adequaat is. De commissie concludeert dat het programma aansluit bij de kwalificaties van de instromende studenten. Master De aansluiting met de bacheloropleiding verloopt goed, zo heeft de commissie geconstateerd. De meeste studenten stromen door naar de masteropleiding van de VU. Zij weten zeker, zo stelde één van de studenten, dat die bij de VU goed is. Voor instromende hbo’ers wordt een individueel programma opgesteld, er is op die manier een premasterprogramma, maar de kwaliteit van de instromers vanuit het hbo varieert sterk. Academische vorming is hier het probleem. De commissie is van oordeel dat aan deze instromers heldere en adequate eisen moeten worden gesteld. Zij wijst hierop, omdat bij het bespreken van de rendementen de zelfstudie stelt dat deze instromers een negatief effect kunnen hebben op het masterrendement. De commissie heeft vastgesteld dat de voorlichting over de masterprogramma’s in de meeste gevallen adequaat is, met uitzondering van het voorlichtingsmateriaal van de masterspecialisatie AI and Linguistics. De commissie concludeert dat het programma aansluit bij de kwalificaties van de instromende studenten. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. Aanbevelingen De commissie is van oordeel dat aan de hbo-instromers heldere en adequate eisen moeten worden gesteld. Zij wijst hierop, omdat bij het bespreken van de rendementen de zelfstudie stelt dat deze instromers een negatief effect kunnen hebben op het masterrendement. Hboinstromers leggen overigens het VU-brede premasterassessment af, waarna een individueel programma wordt opgesteld. Voor de hbo-informaticainstroom is er een deficiëntielijst van vakken voor de premasteropleiding. Verder is er een mondelinge intake van hbo-studenten. In de voorlichting over de masterspecialisatie AI and Linguistics moet voldoende duidelijk naar voren komen dat het om een zeer specifiek onderdeel (het computationeel lexicon) van de doorsnede van deze twee vakgebieden gaat. De commissie adviseert om, in het geval eerstejaars bachelorvakken door studenten van bepaalde specialisaties (bijvoorbeeld AI and Law) moeten worden gevolgd, deze als een deficiëntietraject aan te bieden en dit als een verplichte ingangseis te stellen. De commissie benadrukt dat het oordeel over de masteropleiding voldoende is. Bovenstaande aanbeveling doet daar niets aan af. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
87
F9: Duur De opleiding voldoet aan formele eisen m.b.t. de omvang van het curriculum: WO-bachelor: in de regel 180 studiepunten. WO-master: minimaal 60 studiepunten, afhankelijk van de opleiding.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Het programma van de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie omvat 180 EC en voldoet daarmee aan de formele eisen met betrekking tot de omvang van het curriculum. Master Het programma van de masteropleiding Artificial Intelligence omvat 120 EC en voldoet daarmee aan de formele eisen met betrekking tot de omvang van het curriculum. Oordeel Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F10: Afstemming tussen vormgeving en inhoud Het didactisch concept is in lijn met de doelstellingen. De werkvormen sluiten aan bij het didactisch concept.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor De opleidingen van de Faculteit der Exacte Wetenschappen van de Vrije Universiteit maken een ontwikkeling door van min of meer traditionele, ‘kennisgestuurde’ naar meer competentiegerichte opleidingen. Vanaf 1999 kennen de opleidingen in het kader van het bètaconvenant vijfjarige studieprogramma’s, die in het zicht van de bachelor-masterstructuur direct zijn omgezet in een 3+2 structuur. In 2002 is de bachelor-masterstructuur voor deze opleidingen officieel geïmplementeerd, terwijl vervolgens in het kader van het Sectorplan Natuurwetenschappen een verbreding en vernieuwing van de bacheloropleidingen heeft plaatsgehad (met ingang van 2004-2005). Met deze structuurwijzigingen en inspelend op de veranderingen in het vooropleidingprofiel van de instromende studenten, heeft ook het didactisch concept van de opleidingen veranderingen ondergaan: van vooral kennisgestuurd naar meer competentiegericht. Competentiegericht onderwijs houdt in, dat een student aan het eind van zijn opleiding zijn kennis, inzicht, vaardigheden en attituden op een geïntegreerde manier in de beroepspraktijk kan demonstreren. De opleidingen zijn bovendien meer studentgericht geworden, echter zonder het karakter te krijgen van vraagsturing. Dit houdt in dat de studenten meer keuzemogelijkheden hebben waarmee ze hun studie kunnen inrichten naar hun eigen belangstelling en capaciteiten. De flexibele structuur van de bachelorfase in het begin van de opleiding biedt de studenten de mogelijkheid om te reflecteren op hun studiekeuze. Switchen tussen verwante opleidingen kan aan het einde van het eerste semester nog zonder tijdverlies plaatsvinden. In de loop van de bacheloropleidingen is meer keuzeruimte ontstaan, eventueel in te vullen als minor. Ook de oriëntaties op de beroepsgerichte masterprofielen vormen onderdeel van het ontwikkelproces van de student.
88
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
De faculteit is zich bewust dat het didactisch concept adequaat toegesneden moet blijven op het type instromende student. Zowel ten aanzien van de kennisbagage als wat betreft vaardigheden en houding blijven in de toekomst veranderingen te verwachten, alleen al door de aanstaande (profiel) veranderingen op het vwo. De vwo-wo aansluitingsproblematiek blijft daarom hoog op de beleidsagenda van de faculteit staan. In dit kader zet FEW samen met FALW in op versterking van de contacten met vwo-scholen. Dit mes snijdt vanzelfsprekend aan twee kanten: feedback over de onderwijsvernieuwingen aan de ene kant en wervingsactiviteiten voor studies met een N-profiel aan de andere. Ook voor de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie geldt dat door de jaren de verscheidenheid aan onderwijswerkvormen is toegenomen, met als oogmerk gevarieerd onderwijs, waarin de leerdoelen optimaal door de gekozen werkvormen worden ondersteund. Dat impliceert dat veelvuldig werkvormen worden gehanteerd die gericht zijn op het verwerven van competenties. Het neemt echter niet weg dat kennisoverdracht een van de centrale leerdoelen is. Er bestaan dan ook geen plannen voor een definitief afscheid van kennisgestuurde onderwijsvormen. De bacheloropleiding kent een rijk palet aan onderwijsvormen en er vinden voortdurend veranderingen en aanpassingen plaats, waarbij er ook plaats is voor experimenten. De opleiding kent de volgende werkvormen: hoorcollege; werkcollege (in kleinere groepen); gecombineerd hoor- en werkcollege; computerpracticum (veelal in groepen van twee); werken in groepen; project; seminar. In veel gevallen wordt de basis van het onderwijs in een vak gevormd door een hoorcollege. Vrijwel altijd wordt het hoorcollege dan begeleid door een andere onderwijsvorm. Bij theoretische vakken zal het hierbij meestal gaan om werkcolleges die door middel van opgaven het hoorcollege ondersteunen. Vakken die tot doel hebben de student een bepaalde programmeermethodiek bij te brengen worden ondersteund door computerpractica. Hetzelfde geldt voor vakken op het gebied van ontwerp van systemen waar een practicum of project de student de gelegenheid geeft om het geleerde in praktijk te brengen. Als het gaat om vakken die gericht zijn op toepassingen binnen bedrijf en organisatie zal het begeleidend practicum in de regel projectgeoriënteerd zijn, waarbij wordt samengewerkt in kleine teams. Bij een aantal vakken is het werken in groepen en het uitvoeren van het werk in een vaste bepaalde, relatief korte tijd essentieel. Bij het afrondende bachelorproject FAAI is het juist de bedoeling dat de student zo veel mogelijk zelfstandig werkt. Master Students in the Master programme in Artificial Intelligence are supposed to possess already basic knowledge and skills at the level of Bachelor of Science, including skills and attitudes of a general academic nature. In our view it is an essential part of scientific education that the student is introduced step-by-step in the professional or scientific community of the specialization of his choice, up to the point where he is able to actively participate. In line with this view, the student will at the start of his Master study choose a specialization that is tied to and supported by one of the research groups, and then for the period of his Master study will be part of that group, supervised by a mentor. In the Master programme in Artificial Intelligence in principle the same forms of tuition are used as in the Bachelor programme Kunstmatige Intelligentie. For each course the form of tuition cor responds to the didactic aims of the course. However, other than in the Bachelor programme, it is QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
89
no longer a leading motive that each student should be exposed to all the work forms in a systematic way, more or less the same for all. Rather, by choosing a specialization and filling in the optional courses, each student will find his own mixture, which will be the result of the requirements of the specialization and of personal preferences. Of course, each individual programme will have to be approved by the Examination Board. Some important elements though, are fixed. To begin with, virtually each individual programme will contain some practical work and some lectures and exercise classes, and often a seminar. Then, there is always the Master Project, with 30 EC covering 25% of the entire programme. The Master Project is the place where scientific and professional skills are trained most extensively. It will always involve an element of originality or creativity, for example in performing a design task or in contributing to the solution or the analysis of a scientific problem. Other important elements of the Master Project are the cooperation with professionals and possibly with other students, planning the project, and documenting and presenting the final results. The quality of the Master Project is guarded by a number of mechanisms. First it will always be performed within a professional context, be it a research group in our own Department of Computer Science, or a company, via an internship. Then, besides the supervisor (and, if applicable, the supervisor in the company) always a second reader is involved in judging and grading the final report. Until now there was no general obligation for an oral presentation, although in many cases an oral presentation was given. However, it has now been decided that an oral presentation is required. Oordeel van de commissie Bachelor De commissie heeft vastgesteld dat de opleiding een dynamische opvatting over de didactische werkvormen heeft, veelal met het hoorcollege als basis. Er is voldoende variatie in, zo heeft de commissie gezien. Wanneer noodzakelijk worden de werkvormen aangepast. Er is ook een schema dat aangeeft hoe de tijd van de student over de werkvormen is verdeeld. De studielast per jaar en per werkvorm is eveneens schematisch vastgelegd. De commissie acht dit alles in orde. Tijdens het bezoek heeft de commissie vernomen dat er plannen zijn om de studenten actiever bij het onderwijs te betrekken, via integratie van hoorcolleges, werkcolleges en practica. Dit zal intensievere inzet van de staf vergen, maar per saldo niet meer tijd kosten. De commissie heeft vastgesteld dat het didactisch concept in lijn is met de doelstellingen en dat de werkvormen daarbij aansluiten. Master Ook in de masterfase wordt bij elke cursus de juiste onderwijsvorm uitgekozen. De werkvormen worden echter niet meer systematisch aangeboden; de student kan en moet nu zelf zijn keuze bepalen. De examencommissie beoordeelt de individuele programma’s. De student kiest een specialisatie die wordt aangeboden door een van de researchgroepen en voor de rest van de studie maakt hij deel uit van die groep. Hij wordt begeleid door een mentor. Mede de kleinschaligheid draagt ertoe bij dat deze opzet goed werkt. Een mondelinge presentatie van het afstudeerwerkstuk, die niet verplicht was, is dat thans wel. De commissie heeft vastgesteld 90
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
dat het didactisch concept in lijn is met de doelstellingen en dat de werkvormen daarbij aansluiten. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F11: Beoordeling en toetsing Door de beoordelingen, toetsingen en examens wordt adequaat getoetst of de studenten de leerdoelen van (onderdelen van) het programma hebben gerealiseerd.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master De opleidingsdirecteur draagt zorg voor de uitvoering van de Onderwijs- en Examenregeling. De OER bevat naast de doelstelling van de opleiding ook informatie over alle regels en richtlijnen met betrekking tot de invulling van het onderwijs in de opleidingen, het afleggen van tentamens en examens, het verkrijgen van vrijstellingen, de geldigheidsduur van tentamens, de benodigde vooropleiding, de studievoortgang en de studiebegeleiding. De examencommissie stelt de regels vast met betrekking tot de goede gang van zaken tijdens de tentamens en de in dat verband te nemen maatregelen. De examencommissie kan aan de examinatoren richtlijnen en aanwijzingen geven met betrekking tot de beoordeling en uitslag van het tentamen. De regels met betrekking tot de tentamens en examens zijn vastgelegd in de Regelen & Richtlijnen. Voor ieder studieonderdeel wordt in de studiegids vermeld wat de vereisten van een vak zijn, in welke vorm er wordt getoetst, de geldigheidsduur van de tentamenonderdelen, de duur van het tentamen, het te gebruiken studiemateriaal tijdens het tentamen, en de mogelijkheden om het tentamen te herkansen. Indien een cijfer uit verschillende onderdelen is samengesteld, wordt duidelijk aangegeven wat de zwaarte is van ieder onderdeel. Tentamens vinden in de regel binnen twee weken na afloop van het college plaats. Er is altijd ten minste één mogelijkheid voor een hertentamen. De docent wordt bij meer dan 50% negatieve uitslagen bij een tentamen aangesproken door de opleidingsdirecteur en de voorzitter van de examencommissie, om de oorzaak te bepalen. De opleidingsdirecteur is aanwezig bij de bespreking van de schriftelijke enquêtes, het oordeel van de studenten wat betreft docent, inhoud studiemateriaal, eventuele practica en tentaminering. De onderwijsdirectie ontvangt een verslag van de resultaten van de evaluaties van de verschillende opleidingen. Deze onderwijsevaluaties, met name knelpunten en mogelijke verbeteringen, worden ook altijd besproken met de betrokken docenten, in de daartoe georganiseerde sectievergaderingen, en deze gesprekken worden genotuleerd. Master From the programme survey it can be seen that in general the form of examination and evaluation corresponds with the form of tuition and the aims of the course. For example, in the case of a project a written report will always be required, and often also an oral presentation. If acquisition of knowledge is the primary aim, then as a rule there will be a written exam. As a result, with the spectrum of forms of tuition that were described under Facet 10 there corresponds a spectrum of forms of exam ination and evaluation. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
91
Regels voor de begeleiding en beoordeling van afstudeerprojecten en stages zijn vastgelegd in de Stagehandleiding. Naast een afstudeerverslag dient de student een afstudeerpresentatie te houden. Bij de beoordeling van afstudeerprojecten en stages spelen begrip van de behandelde stof, mondelinge en schriftelijke presentatie, inzet, initiatief en samenwerken een rol. De afstudeerdocent heeft de eindverantwoordelijkheid voor de beoordeling. Hierin wordt meegenomen het oordeel van de tweede lezer en (bij stages) de externe begeleider(s). Beoordeling scriptie Voor het vaststellen van het cijfer worden de volgende criteria gehanteerd: • • •
inhoud 50% (resultaten en methodologie); verslaglegging 30% (schriftelijke rapportage en mondelinge presentatie); professionele vaardigheden en procesgang 20% (zelfstandigheid, werken in teamverband, planmatige aanpak).
Oordeel van de commissie Bachelor Aan de opleiding is gevraagd om van de verplichte vakken van de bachelorfase het volledige onderwijsmateriaal (boek, syllabus, hand-outs, eventuele andere instructies en tentamens met opgaven, correctieformulier, uitwerkingen van enkele studenten en behaalde cijfers) klaar te leggen. De commissie heeft dit materiaal ter plaatse bekeken en via een steekproef ook enkele tentamens, met opgaven en uitwerking bestudeerd. Daarbij heeft zij speciaal het niveau bestudeerd en de terugkoppeling. De commissie heeft geconstateerd dat het niveau en de beoordeling van de tentamens in orde zijn. Dit geldt ook voor de hertentamens. Uit opgevraagde informatie blijkt dat bij de beoordeling van het vak ‘Facetten van de AI’ twee beoordelingsformulieren worden gebruikt. Eén voor het geschreven artikel en één voor de presentatie. De commissie heeft met instemming deze formulieren bekeken. (Zie ook Facet 5 voor opmerkingen bij dit vak.) De beoordeling van de FAAI-artikelen ligt bij de docenten van het vak. Er zijn vier docenten. Een student wordt begeleid door één docent. Bij presentaties zijn de vier docenten aanwezig en wordt er ook aan intervisie gedaan (evaluatie van de student door medestudenten). Bepaling van de eindcijfers wordt door de vier docenten in overleg gedaan. De commissie heeft waardering voor deze manier van beoordeling van de artikelen, die ook tot onderlinge vergelijkbaarheid leidt. De beoordeling geschiedt zorgvuldig, zo heeft de commissie vastgesteld. De commissie stelt vast dat beoordeling en toetsing adequaat zijn teneinde na te gaan of studenten de leerdoelen hebben bereikt. Master De lijst met de mastervakken en de bijbehorende examenvormen is in de zelfstudie opgenomen en de commissie heeft vastgesteld dat die vormen adequaat zijn. De commissie heeft via een steekproef enkele tentamens met opgaven en uitwerking bekeken. Zij heeft ook gekeken naar het niveau en de terugkoppeling. De commissie constateert 92
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
dat de beoordeling van de tentamens in orde is. Ook de hertentamens (via een steekproef bekeken) zijn in orde. De beoordeling geschiedt zorgvuldig, zo heeft de commissie vastgesteld. In een aantal gevallen is er meer dan één herkansingsmogelijkheid. Dit beleid kan er mede toe bijdragen dat studenten achter raken. De commissie zou dan ook graag zien dat er niet meer dan één herkansingsmogelijkheid wordt geboden. De toetsing van de masterscriptie geschiedt aan de hand van de beoordelingscriteria uit de Afstudeerhandleiding. Er waren toen de commissie op bezoek kwam geen ingevulde beoordelingsformulieren beschikbaar, die werden niet gearchiveerd. Dit zal in het vervolg wel gebeuren, zo heeft de commissie na het bezoek vernomen. Daarmee komt dan ook een mechanisme beschikbaar om de consistentie van de beoordeling van de masterscripties in de volle breedte te garanderen. Wel wordt elke masterscriptie beoordeeld door de afstudeerdocent in overleg met een onafhankelijke tweede lezer (een docent die niet bij de begeleiding berokken is geweest). De commissie stelt vast dat de beoordeling van de scriptie in orde is, ondanks het ontbreken van het beoordelingsformulier. De commissie stelt vast dat beoordeling en toetsing adequaat zijn teneinde na te gaan of studenten de leerdoelen hebben bereikt. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. Aanbevelingen. De commissie adviseert scriptieformulieren op korte termijn te archiveren. En er dient niet meer dan één herkansingsmogelijkheid te worden aangeboden. De commissie benadrukt dat het oordeel over de opleidingen voldoende is. Bovenstaande aanbevelingen doen daar niets aan af.
Oordeel over het onderwerp ‘Programma’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Programma’. Voor de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt dat oordeel voldoende.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
93
2.2.3. Inzet van personeel F12: Eisen WO De opleiding sluit aan bij de volgende criteria voor de inzet van personeel van een WO-opleiding: Het onderwijs wordt voor een belangrijk deel verzorgd door onderzoekers die een bijdrage leveren aan de ontwikkeling van het vakgebied.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master Onderwijsinzet. Peildatum: 1 december 2005 categorie hl uhd ud promovendi docenten studentassistenten overig wp totaal
m aantal 15 6 12 42 4
fte’s 4.7 1.8 4.0 4.1 2.08
22 20 121
4.45 3.63 24.74
v aantal 1
fte’s 0.16 1.92 0.8 0.8
totaal aantal 16 6 17 50 6
fte’s 4.88 1.76 5.92 4.9 2.88
5 8 2 5 3 24
1.1 0.6 5.38
27 23 145
5.55 4.23 30.12
percentage gepromoveerden 100 100 94 50 100
Een groot deel van de onderwijsinzet wordt gegeven door hoogleraren en u(h)d’s. Onder de categorie ‘overig wp’ vallen de postdocs. Studentassistenten worden ingezet bij begeleiding van programmeerpractica, vooral in het eerste jaar, en soms ook bij werkcolleges. Practica in hogere jaren worden vaak begeleid door aio’s. Slechts bij uitzondering worden colleges gegeven door niet-gepromoveerde docenten. Alleen al in het eerste bachelorjaar worden drie vakken door hoogleraren gegeven (AIkaleidoscoop, Taakanalyse en Webdesign, Inleiding Gegevensverwerking). In het algemeen wordt het onderwijs verzorgd door docenten met een sterke betrokkenheid bij het onderzoek. De aansluiting van het onderwijs bij het onderzoek wordt verder bevorderd doordat het vanuit de secties verzorgde onderwijs meestal in thematische zin aansluit bij het wetenschapsgebied van de desbetreffende sectie. Voor de inhoudelijke relatie tussen onderwijs en onderzoek zij verwezen naar Facet 4 van de verschillende zelfevaluatierapporten. De onderzoeksgroepen van de afdeling Informatica hebben een sterke onderzoeksreputatie, zoals ook blijkt uit de door de VSNU uitgevoerde Assessment of Research Quality 2004, waarin het onderzoek van de afdeling Informatica als geheel de waardering ‘zeer goed tot excellent’ verwierf. Oordeel van de commissie De commissie heeft vastgesteld dat de leden van de staf die onderwijs geven zijn betrokken bij het onderzoek in hun vakgebied. Bij programmeerpractica worden studentassistenten ingezet. De commissie heeft geconstateerd dat vrijwel alle docenten een bijdrage leveren aan de ontwikkeling van hun vakgebied. De commissie waardeert het dat ook in het eerste jaar van de bacheloropleiding hoogleraren zijn ingezet.
94
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F13: Kwantiteit personeel Er wordt voldoende personeel ingezet om de opleiding met de gewenste kwaliteit te verzorgen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master De afdeling Informatica verzorgt de bacheloropleidingen Informatica, Informatiekunde en Kunstmatige Intelligentie, de masteropleidingen Computer Science, Information Sciences, Artificial Intelligence, Parallel and Distributed Computer systems, Bioinformatics, en ongeveer de helft van de bacheloropleiding Bedrijfswiskunde en Informatica (BWI) en de masteropleiding Business Mathematics and Informatics (BMI). Voor een gedeelte van deze opleidingen wordt ook een beroep gedaan op de afdeling Wiskunde, en andere faculteiten. De afdeling Informatica levert serviceonderwijs aan de afdeling Wiskunde en FEWEB (Faculteit der Economische Wetenschappen en Bedrijfskunde). Bij de berekening van de kwantiteit van de personele inzet is zowel het geleverde als het afgenomen serviceonderwijs buiten beschouwing gelaten. Ook is geen poging gedaan om de inzet uit te splitsen naar de verschillende door de afdeling verzorgde opleidingen, vanwege de grote complexiteit van deze operatie. In de cijfers van de ingeschreven studenten en uitgereikte diploma’s is daarom gerekend met alle door de afdeling verzorgde opleidingen, waarbij de studenten en diploma’s van de BWI/BMI-opleidingen voor de helft zijn meegerekend. Tabel waarin voor de afgelopen drie jaar de studenten-docentenratio voor de afdeling Informatica wordt gespecificeerd alle gegevens zijn in aantallen genoteerd: jaar 2005 2004 2003
fte onderwijs 30.1 30 26.4
ingeschreven studenten 1) 678 720 671
diploma’s 2) 171 120 99
studenten per fte- onderwijs 22.5 24 25.4
afgestudeerden per fte-onderwijs 5.7 4 3.8
1 Aantal ingeschreven studenten van alle in aanmerking genomen opleidingen (zie hierboven). 2 Totaal aantal diploma’s van doctoraal vierjarig, doctoraal vijfjarig, bachelor- en masteropleiding.
Oordeel van de commissie Dit overzicht van de staf-studentratio heeft betrekking op alle acht opleidingen die de afdeling Informatica aanbiedt. Vanwege technische omstandigheden bleek het niet mogelijk om deze gegevens op te splitsen. De commissie heeft hier begrip voor, zeker nadat zij desgevraagd nog een uitvoerige toelichting hierbij had ontvangen. Uit het schema blijkt dat de staf-studentratio zo gemiddeld 1:24 is. De commissie stelt vast dat er voldoende personeel wordt ingeschakeld om de opleidingen met de gewenste kwaliteit aan te bieden. De commissie heeft vernomen dat 25% van de docenten niet-Nederlands is. Dat lijkt een goede aanzet tot internationalisering die onder de studenten nog van de grond moet komen. Er wordt iemand aangesteld voor de werving van studenten in het buitenland.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
95
Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F14: Kwaliteit personeel Het personeel is gekwalificeerd voor de inhoudelijke, onderwijskundige en organisatorische realisatie van het programma.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master Enkele jaren geleden is een project van start gegaan, waarbinnen een scholingstraject voor beginnende docenten werd ontwikkeld in relatie tot het aanstellings- en beloningsbeleid van de VU. FEW heeft vanaf het begin in dit project geparticipeerd vanuit de visie dat gericht werken aan onderwijsinnovatie en onderwijskwaliteit essentieel is met het oog op de levensvatbaarheid van de faculteit in de toekomst. In het onderwijsdocument 2000 heeft de faculteit professionalisering van docenten als één van de belangrijkste middelen genoemd om de impliciete doelstelling (het aanbieden van hoogwaardig onderwijs en het uitbouwen van het FEW-marktaandeel onder studenten) waar te maken. In de door de VU verzorgde cursus, waaraan de faculteit zich voor alle nieuwe ud’s gecommitteerd heeft, komen al deze zaken aan bod. Het kan echter ook nodig zijn om zittende docenten in deelaspecten bij te scholen. Professionalisering van beginnende docenten is het meest urgent en belangrijk, omdat zittende docenten in ieder geval al over hun onderwijservaring beschikken en omdat extra aandacht voor junior docenten, indien adequaat vorm gegeven en georganiseerd, op termijn vanzelf leidt tot een hoger niveau van professionalisering van al het onderwijzend personeel. Met ingang van september 2005 is het traject grondig herzien. De nieuwe opzet sluit nog beter aan bij de gebleken uiteenlopende behoeften van deelnemers en faculteiten/opleidingen: er wordt meer rekening gehouden met reeds eerder verworven bekwaamheden bij de deelnemers en met de variëteit aan onderwijssituaties bij verschillende opleidingen (onder andere zeer grote of juist kleine groepen studenten en bijzondere vormen als practica, veldwerk, projectonderwijs of probleemgestuurd onderwijs). In de praktijk betekent dit dat het geen standaardtraject meer is dat door iedereen op dezelfde manier wordt doorlopen. De individuele ontwikkeling van docenten op basis waarvan keuzen worden gemaakt voor de volgende stappen in het traject wordt ook niet meer alleen beoordeeld door iemand uit de faculteit, maar tevens door een onderwijskundige uit het Onderwijscentrum, hetgeen een uitdrukkelijke wens van de deelnemers was. Oordeel van de commissie De paragraaf in de zelfstudie begint met een beschrijving van het systeem dat de VU kent en dat hierboven is weergegeven. Maar het professionaliseringstraject was bij de afdeling Informatica ‘minder ingeburgerd’. Een verklaring is dat alleen docenten die in vaste dienst kwamen aan dit professionaliseringsproces zouden deelnemen. Een andere verklaring is dat de cursus alleen in het Nederlands wordt aangeboden, terwijl veel nieuwe docenten uit het buitenland afkomstig zijn. De docenten worden nu wel uitgenodigd dit traject te volgen. De commissie heeft inmiddels begrepen dat de cursus ook wordt aangeboden aan tijdelijk aangestelde ud’s.
96
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
De commissie heeft na afloop van het bezoek vernomen van de opleiding dat bij de sectie Kunstmatige Intelligentie sindsdien alle beginnende stafleden met onderwijstaken onderwijscursussen en/of het gehele professionaliseringstraject hebben gevolgd. Aan het begin van elk cursusjaar wordt op verzoek van de afdeling Informatica door het Onderwijscentrum VU een korte didactische cursus georganiseerd voor nieuw aan te stellen student-assistenten. Uit later opgevraagde informatie is naar voren gekomen dat er met medewerkers jaargesprekken en beoordelingsgesprekken worden gehouden. De docenten worden via de cursusevaluaties ook regelmatig geëvalueerd door studenten. Ook in de gesprekken met studenten is gebleken dat de meeste docenten zowel inhoudelijk, onderwijskundig als organisatorisch gekwalificeerd zijn en dat eraan wordt gewerkt deze kwalificaties op peil te houden. De beheersing van het Engels bij de docenten is niet apart ter sprake gekomen en geeft geen aanleiding tot het maken van opmerkingen. De commissie constateert dat dit facet in orde is. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende..
Oordeel over het onderwerp ‘Inzet van personeel’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Inzet van personeel’. Voor de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt dat oordeel voldoende.
2.2.4. Voorzieningen F15: Materiële voorzieningen De huisvesting en materiële voorzieningen zijn toereikend om het programma te realiseren.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master Voor het uitvoeren van taken behorende bij de studie zijn voor studenten computervoorzieningen met Windows of Unix beschikbaar. Er zijn mogelijkheden voor notebookgebruikers. De computerzalen zijn open voor alle studenten van de faculteit van maandag tot en met vrijdag van 8:30 tot 17:30 uur, enkele zalen zijn open tot 22.00 uur. De zalen kunnen gedurende bepaalde perioden gereserveerd zijn voor cursussen of specifieke groepen gebruikers. In totaal zijn er 200 werkplekken. De recente invoering van het wireless netwerk heeft het aantal werkplekken de factor onbeperkt uitgebreid. Daarbij aansluitend: eerstejaarsstudenten hebben de mogelijkheid om met subsidie een laptop aan te schaffen. Een deel van deze subsidie komt van het College van Bestuur, en de afdeling draagt hier nog 250 euro extra aan bij. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
97
Alle nieuwe studenten krijgen bij aanvang van de studie een e-mailadres, een login account en serverruimte. Voor hulp bij problemen met de computer kunnen studenten terecht bij de ITHelpdesk. Eén zaal is speciaal ingericht met apparatuur ten behoeve van het in technische zin veeleisende multimediaonderwijs. Docenten kunnen voor hun onderwijs gebruik maken van de IC-wall, een wandgrote projectiefaciliteit die vooral meerwaarde heeft bij visualisatietoepassingen. Bij het onderwijs wordt gebruikgemaakt van de digitale leeromgeving Blackboard, die via het Web te benaderen is (http://bb.vu.nl). In Blackboard staat over elk vak algemene informatie over onder andere het rooster, de docenten en de doelstelling van het onderwijs. Verder is allerlei informatie die bij de colleges of practica hoort, zoals opdrachten, visualisatie, sheets en weblinks in Blackboard te vinden. Studenten kunnen uitgewerkte (groeps)opdrachten in Blackboard zetten en van elkaar bekijken. Tevens kunnen studenten in Blackboard zien of er op het laatste moment wijzigingen in het collegerooster zijn opgetreden. Een aantal docenten heeft praktische of principiële bezwaren tegen het gebruik van Blackboard en geeft er de voorkeur aan de informatie beschikbaar te stellen op gewone webpagina’s. Aangezien het hier het gebruik van een algemeen geaccepteerde standaard betreft en dezelfde functionaliteit kan worden gerealiseerd bestaat, tegen deze praktijk geen overwegend bezwaar, mits vanuit Blackboard een link naar de betreffende Webpagina staat vermeld. De bètabibliotheek omvat de deelcollecties Informatica, Natuur- en Sterrenkunde, Scheikunde, Wiskunde, Algemene Vorming, Aardwetenschappen, Biologie en een collectie Milieuwetenschappen. Ook de medische bibliotheek in het aangrenzende gebouw en de bibliotheken in het hoofdgebouw zijn toegankelijk voor FEW-studenten. De collectie boeken en tijdschriften kan worden doorzocht met de catalogus van de UBVU of de nationale catalogus Picarta. Tijdschriftartikelen kunnen worden opgespoord met behulp van bibliografieën in elektronische vorm (cd-roms en www). De collecties kunnen voor het grootste gedeelte zonder tussenkomst van het bibliotheekpersoneel worden geraadpleegd. Een groot aantal tijdschriften is compleet online beschikbaar. Er zijn kopieerfaciliteiten en printfaciliteiten aanwezig. Van boeken, die verplicht zijn of aanbevolen worden voor bepaalde tentamens, is in ieder geval één exemplaar aanwezig. Oordeel van de commissie Zowel op grond van de beschrijving in de zelfstudie, maar vooral op grond van de rondgang door de gebouwen, waarbij de faciliteiten werden bekeken, constateert de commissie dat de materiële voorzieningen goed zijn. Studenten van de opleiding Kunstmatige Intelligentie hebben beschikking over ruim voldoende moderne computerfaciliteiten, óók als er zalen worden bezet door practica. Wat vooral opvalt, is de nauwkeurige administratie van de bezettingsgraad van verschillende zalen, zodat adequaat kan worden ingespeeld op veranderende studentbehoeften. Alle computerfaciliteiten zijn op één plaats gehuisvest, met een toegankelijke helpdesk op dezelfde gang. Er wordt in de inrichting van de zalen expliciet rekening gehouden met de wens van studenten om met meerdere mensen achter één computer te werken, of juist een eigen laptop naast het aangeboden werkstation te gebruiken. Ten slotte hebben de studenten ook toegang tot een speciale multimediazaal, waar alle computers zijn uitgerust met twee beeldschermen elk. De masterstudenten vinden de computervoorzieningen ‘prima’. De commissie waardeert de financiële hulp die studenten wordt geboden om een laptop aan te schaffen. 98
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is goed. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is goed. F16: Studiebegeleiding De studiebegeleiding en de informatievoorziening aan studenten zijn adequaat met het oog op studievoortgang. De studiebegeleiding en de informatievoorziening aan studenten sluiten aan bij de behoefte van studenten.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Studievoortgangsregistratiesysteem Voor registratie van de studieresultaten maakt de faculteit gebruik van het systeem ISIS+. Met dit systeem is het in beperkte mate mogelijk om studievoortgang van individuele studenten en van studentcohorten te volgen. Het systeem is gekoppeld aan TIS, waarmee de student zich via een webinterface kan inschrijven voor tentamens en cursussen. Tevens kan de student via TIS zijn eigen studieresultaten bekijken en controleren. Twee keer per jaar wordt de student via e-mail ervan op de hoogte gesteld dat resultaten van de afgelopen periode in ISIS+ zijn ingevoerd. Studiebegeleiding De controle op het gehele proces van studiebegeleiding wordt in eerste instantie uitgevoerd door de onderwijsdirecteur onder de eindverantwoordelijkheid van het faculteitsbestuur. Bachelor Kenmerkend voor de studiebegeleiding tijdens het eerste jaar zijn: Mentoraat Het mentoraat is vooral bedoeld om studenten bij de aanpassing aan het wetenschappelijk onderwijs te helpen en tijdig problemen te signaleren. Indien nodig wordt contact opgenomen met de studiebegeleider. Tevens is het mentoraat een middel om het studiegedrag te verbeteren. Het mentoraat kent drie hoofddoelstellingen: integratie van de student in de universitaire omgeving; de student enige kennis en vaardigheden aanreiken voor reflectie op het eigen leerproces en de studiekeuze; bevorderen van het contact tussen docenten en studenten in het algemeen. Een mentoraatsgroep bestaat uit ongeveer zes studenten, een docentmentor en een studentmentor. De docentmentor is het eerste aanspreekpunt van de studenten en studentmentoren bij vragen en problemen. Het programma van het mentoraat is uitgewerkt in zes groepsbijeenkomsten, ten minste één individueel gesprek en enkele activiteiten (rondleiding, bibliotheekbezoek, etentje enzovoort) Studiecoördinator Er is één studiecoördinator voor de begeleiding van alle eerstejaars studenten van de opleidingen Informatica, Informatiekunde en Kunstmatige Intelligentie. De begeleiding van de eerstejaars studenten richt zich vooral op het signaleren en zo mogelijk verhelpen van problemen. De studiecoördinator volgt daarom hun resultaten nauwlettend. Zodra een student achterstand dreigt op te lopen wordt hij/zij opgeroepen voor een persoonlijk gesprek en wordt zo nodig verwezen naar vakdocenten voor extra ondersteuning bij de vakken waarin problemen zijn opgetreden. Eventueel wordt doorverwezen naar instanties buiten de faculteit (studentendecanen en studentenpsychologen).
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
99
Preadvies Begin januari wordt het totale bestand van eerstejaars studenten doorgelicht. Op grond hiervan wordt half januari een preadvies uitgebracht waarbij studenten geadviseerd kan worden om de inschrijving per 1 februari te beëindigen. Bepalend is daarbij of men ten minste de helft van het op dat moment mogelijke studiepunten heeft behaald. Een dergelijk negatief advies wordt altijd vergezeld van een oproep voor een gesprek met de coördinator van het eerste jaar, waarbij eventuele verwijzingen naar andere opleidingen kunnen worden besproken. Overigens leert de ervaring dat de meeste studenten die een negatief advies hebben ontvangen hieraan geen gevolg geven. ABC-advies Voor 1 juli ontvangen alle eerst ingeschrevenen het advies ex artikel 7.8b WHW, het zogenaamde ABC-advies. Zij die in het achterliggende studiejaar ten minste 40% van de op dat moment te behalen studiepunten hebben behaald (ten minste een B-advies), ontvangen een oproep voor een eerste gesprek met een begeleider van het tweede en derde bachelorjaar. Het advies is niet bindend. In het tweede en derde bachelorjaar zijn kenmerkend: • •
gesprek aan het begin van het semester; jaarlijkse doorlichting van het bestand en signalering van probleemgevallen.
Er is één studiebegeleider voor Kunstmatige Intelligentie. Op initiatief van de studiebegeleider wordt iedere student twee maal per jaar opgeroepen voor een gesprek over de studievoortgang. Naast deze gesprekken op regelmatige basis wordt het totale bestand van bachelorstudenten ten minste eenmaal per jaar systematisch doorgelicht om eventuele probleemstudenten op het spoor te komen. Dezen ontvangen een extra tussentijdse oproep. Master The Department of Computer Science deems intense contacts with students and comprehensive coaching essential for the well-being of each individual student. It therefore stimulates contacts between faculty and students, and uses feedback and reflection mechanisms to optimize usefulness and safeguard the quality of these programmatic activities. The main goal of coaching and mentoring is smooth progress and successful completion of the Master programme by virtually every student. Master study counselling Within each Faculty at the Vrije Universiteit professional study advisors assist and advise students when general problems arise concerning the educational programme. The study advisor analyses complaints and issues arising based on interview(s) with the individual student involved and consults the written policies and rules of the Master programme. The study advisor can issue solicited and unsolicited advice to the educational board. The study advisor’s role and tasks are laid down in a document entitled ‘Studieadvisering in Bachelor/Premaster/Master fase’. Study advising is an essential structure aiding the students in successfully completing their Master programme. Since the Master programmes are generally versatile and embody many options and choices to be made by the students, the study advisor has to be aware of the contents of the educational programme and can therefore: • • 100
guide and coach individual students directly and focused on programmatic issues, help them personally with making choices, QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
• •
assist them closely in putting together a personal education plan, monitor individual progress, content-based and according to the education plan, and be proactive in identifying and addressing problems.
On entry, each student contacts the study advisor, who together with the student will draw up an individual education plan depending on the background and as much as possible in line with the wishes and interests of the student. The education plan should also include deficiencies that need to be addressed by attending extra courses or targeted project work. It is expected that the study advisor builds on a relationship with the student, such that consulta tion and mentoring can be flexibly maintained. However, in cases where students are not active in seeking advice or coaching, the study advisor consults each student at least two times per year to assess progress and verify whether the student needs more active mentoring. The study advisor takes minutes of the discussions with each student and, if an action list results from a meeting, will send the student an e-mail listing the action points to safeguard maximum clarity as to what is expected from the student and/or the study advisor. Oordeel van de commissie De commissie heeft zich ervan vergewist dat de studieadviseurs voldoende gelegenheid hebben om ook als adviseur via de OLC hun werk te doen. Ze hebben wel een verklaring voor de grote uitval, namelijk dat de opleiding voor velen toch te hoog gegrepen is, maar een oplossing is er niet. Er wordt niet bijgehouden waarheen de studenten gaan die de studie op moeten geven. Zij benaderen de studenten wanneer dat nodig is. De studenten met wie de commissie gesproken heeft brachten naar voren dat zij – in een enkel geval hadden zij zelf contact gelegd – goed geholpen waren door de studieadviseur. De commissie waardeert het mentoraat. De commissie heeft de indruk gekregen dat de begeleiding naar behoren wordt uitgevoerd. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende.
Oordeel over het onderwerp ‘Voorzieningen’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Voorzieningen’. Voor de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt dat oordeel voldoende.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
101
2.2.5. Interne kwaliteitszorg F17: Evaluatie resultaten De opleiding wordt periodiek geëvalueerd, mede aan de hand van toetsbare streefdoelen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master In het ‘Handboek Kwaliteitszorg’ zijn de richtlijnen beschreven voor het opzetten van een goede evaluatieprocedure en de implementatie van onderwijsverbeterende maatregelen. De evaluatie van het onderwijs dat verzorgd wordt door de Faculteit der Exacte Wetenschappen (FEW) gebeurt via een uniforme aanpak die is weergegeven in het ‘Evaluatieplan voor het (Bachelor-)onderwijs van FEW’. De onderwijsdirectie is verantwoordelijk voor het gehele proces en stelt hiervoor de nodige draaiboeken op. Vakevaluaties De evaluaties van de verschillende onderdelen gebeuren aan de hand van een vast patroon. Volgens dit schema worden nieuwe vakken direct geëvalueerd. Alle andere vakken worden in een roulerend schema eens per drie jaar geëvalueerd, maar vaker als de docent wisselt, de inhoud verandert, of als er een andere aanleiding is. De uitslagen van de schriftelijke enquêtes en de verslagen van de paneldiscussies worden door het Onderwijsbureau verzameld en toegestuurd aan de betrokken docent, de OLC en de onderwijsdirecteur. Het Onderwijsbureau zorgt verder voor het aanleveren van de zak/slaagpercentages van de geënquêteerde vakken. De voorzitter van de OLC vraagt de betrokken docent om commentaar. Tot slot wordt de beschikbare informatie besproken in de OLC en indien gewenst wordt aan de onderwijsdirecteur gevraagd een gesprek te hebben met de desbetreffende docent. Bij de afdeling Informatica organiseert de opleidingsdirecteur halfjaarlijkse besprekingen met elk van de secties in de afdeling Informatica over het door de sectie gegeven onderwijs. Bij deze besprekingen is de opleidingsdirecteur aanwezig. Belangrijkste onderwerp hierin zijn de verslagen over het vanuit de sectie gegeven onderwijs in de achterliggende periode, maar ook niet geëvalueerde vakken kunnen daarin aan bod komen. Tevens wordt nagegaan of aanbevelingen van voorgaande bijeenkomsten zijn uitgevoerd. Bij deze besprekingen is een medewerker van het VU-Onderwijscentrum aanwezig voor advisering en verslaglegging. De verslagen van de sectiebijeenkomsten worden besproken in de opleidingscommissie(s). Curriculumevaluatie De curriculumevaluatie vindt jaarlijks plaats tussen oktober en maart, in elk geval vóór het opstellen van het curriculum voor het komende studiejaar. De uiteindelijke curriculumevaluatie wordt uitgevoerd in een vergadering van de OLC, in aanwezigheid van de onderwijsdirecteur en de studieadviseur. De bevindingen van de OLC worden schriftelijk ter kennis gebracht van het afdelingshoofd. De evaluatieresultaten worden verder besproken in het halfjaarlijkse docentenoverleg (zie vakevaluaties).
102
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
Opleidingsevaluatie De opleidingsevaluatie kan worden gezien als een curriculumevaluatie waarbij ook de organisatiestructuur van de opleiding en de faculteit alsmede de aanwezige voorzieningen worden betrokken. Minimaal eens in de vijf jaar wordt een integrale beoordeling van de opleiding gemaakt waarbij alle kwaliteitsaspecten worden betrokken. Oordeel van de commissie De commissie stelt vast dat alle cursussen door studenten worden geëvalueerd op basis van een standaardvragenlijst. Er is aan de commissie een goed overzicht ter beschikking gesteld van de geëvalueerde vakken. Het kwaliteitshandboek geeft enkele aanknopingspunten voor het formuleren van streefdoelen. Maar deze opleidingen spreken er niet over in de zelfstudie. De commissie heeft inmiddels echter vernomen dat de cursusevaluaties door het Onderwijscentrum VU worden verwerkt tot rapportages met daarin voor alle geëvalueerde aspecten het VU-gemiddelde als het faculteitsgemiddelde plus het standaarddeviatie-interval. Deze gemiddelden worden aangehouden als minimaal vereiste streefdoelen. Als een docent minder presteert worden maatregelen getroffen. Er zijn dus streefdoelen opgesteld, zo constateert de commissie met instemming. De commissie heeft met waardering kennisgenomen van de lijst met aanbevelingen van de vorige visitatie. Aan de meeste punten is gewerkt en aan de kritiek is tegemoet gekomen (de cursus Inleiding Logica, Philosophy of Mind, roostertechnische afstemming met Psychologie, dit alles is verbeterd). De vaste staf is uitgebreid. Aan het contact met het afnemende veld wordt gewerkt. Alle onderdelen van het genoemde handboek met betrekking tot onderwijsevaluatie zijn per faculteit uitgeschreven in een zogenoemd evaluatieplan. Dit plan, voor de bacheloropleiding, is opgenomen in de plan-do-check-act-cyclus, zodat er van een kwaliteitscirkel sprake is. Op cursusniveau is er een goed werkend evaluatieproces. Ook op curriculumniveau vindt evaluatie plaats, al dient die nog verder systematisch worden uitgewerkt. De commissie concludeert dat de opleidingen periodiek worden geëvalueerd aan de hand van toetsbare streefdoelen. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
103
F18: Maatregelen tot verbetering De uitkomsten van deze evaluatie vormen de basis voor aantoonbare verbetermaatregelen die bijdragen aan realisatie van de streefdoelen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master Omdat veel programmaonderdelen in verschillende opleidingen zijn opgenomen, wordt een aantal keren per jaar een vergadering gehouden waarbij de voorzitters van de opleidingscommissies Informatica, Informatiekunde, Kunstmatige Intelligentie, BWI en Wiskunde aanwezig zijn samen met een student-lid van elk van deze commissies. Hierbij komen onder andere afstemmingsproblemen aan de orde (roostertechnisch en/of vakinhoudelijk) die kunnen ontstaan als vakken door studenten uit verschillende opleidingen moeten worden gevolgd. In de praktijk is het een aantal malen voorgekomen dat in programma of vakinhoud wijzigingen zijn aangebracht. Voorbeelden daarvan zijn: • •
•
De cursus Basiswiskunde uit het eerste jaar van de bacheloropleiding is opgesplitst in Basiswiskunde I and II. Basiswiskunde I wordt in het eerste jaar gevolgd; basiswiskunde II in het tweede jaar. De invoering van het bachelorproject is ter sprake gekomen. Nadat het eerst een ‘snuffelstage’ was, is het uiteindelijk ondergebracht bij de cursus FAAI. Het is mogelijk voor AI-studenten om in hun keuzeruimte alsnog een bachelorproject te doen. De staf van AI kan en zal ook bachelorprojecten van Informatica-studenten begeleiden. De invoering van een algemene digitale leeromgeving is door de opleidingscommissie nauwlettend in de gaten gehouden. Na de overstap van Teletop naar Blackboard zijn alle cursussen die door de sectie AI onderwezen worden op Blackboard te vinden.
Oordeel van de commissie De commissie heeft geconstateerd dat de cursusevaluaties voldoende worden teruggekoppeld ter verbetering van de opleidingen en om de streefdoelen te bereiken. Het docententeam vervult hierbij een goede rol. Ook bleek tijdens de gesprekken met de docenten dat er aandacht is voor maatregelen om het onderwijs verder te verbeteren. De commissie concludeert dat de uitkomsten van de evaluaties worden gebruikt als basis voor aantoonbare verbetermaatregelen. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende.
104
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
F19: Betrekken van medewerkers, studenten, alumni en beroepenveld Bij de interne kwaliteitszorg zijn medewerkers, studenten, alumni en het afnemend beroepenveld van de opleiding actief betrokken.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master Een belangrijk aspect van de evaluatiecyclus is de bespreking van de door het Onderwijscentrum geleverde verslagen in de vaksecties. Iedere medewerker is op deze manier in staat kennis te nemen van en advies te geven over de vorm en inhoud van het door collega’s gegeven onderwijs. In de opleidingscommissie worden de verslagen van deze sectievergaderingen besproken, en student-leden van de commissie kunnen dit als input gebruiken voor hun bijeenkomsten met de verschillende jaargroepen. Verder is zowel bij de Onderwijsdirectie van de faculteit als bij het wekelijkse overleg van de opleidingsdirecteuren Wiskunde en Informatica een student-lid als adviseur aanwezig. Er is geen systematisch georganiseerd overleg met alumni en het afnemend beroepenveld. Wel wordt input over de opleiding en het functioneren van (bijna) afgestudeerde studenten verkregen door middel van de intensieve contacten met bedrijven waar afstudeerders stage lopen. De afdelingen Wiskunde en Informatica hebben een stagebureau, oorspronkelijk opgezet voor de opleiding Bedrijfswiskunde en Informatica, dat aanspreekpunt is voor bedrijven en studenten. Bestaande contacten worden onderhouden door de afstudeerdocenten op de faculteit. De opleidingscommissie In de opleidingscommissie zitten drie wetenschappelijke stafleden, drie studenten en als adviseur een van de studieadviseurs. De opleidingsdirecteur neemt ook deel aan de vergaderingen. De opleidingscommissies vergaderen gemiddeld zes maal per jaar. In dit overleg komen alle relevante zaken met betrekking tot de opleiding aan de orde. Belangrijke elementen zijn: de Onderwijs- en Examenreglementen, vak- en curriculumwijzigingen, de vakevaluaties en de resultaten van de bespreking daarvan in de sectievergaderingen, de algemene gang van zaken in het lopend onderwijs, signalering van problemen of knelpunten, bespreking nieuwe ideeën. Oordeel van de commissie De commissie heeft geconstateerd dat de opleidingscommissie voldoende functioneert. Hierbij zijn docenten en studenten betrokken. Contacten met het afnemend veld zijn er op adhocbasis. Dat geldt ook voor de contacten met alumni. De commissie zou graag zien dat deze contacten systematischer worden geïnstitutionaliseerd. De commissie vindt het een goed idee, om raden van advies in te stellen, al zouden hierin ook vertegenwoordigers vanuit de academische wereld van buiten de VU zitting moeten krijgen. De commissie heeft na het bezoek vernomen dat een voorstel voor het instellen van deze raden is gestuurd aan de afdelingshoofden binnen de faculteit. Het bestuur is in afwachting van de respons op dit voorstel. De commissie constateert ten slotte dat bij de interne kwaliteitszorg studenten en medewerkers zijn betrokken en afnemend veld en alumni incidenteel. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
105
Oordeel over het onderwerp ‘Interne kwaliteitszorg’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Interne kwaliteitszorg’. Voor de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt dat oordeel voldoende.
2.2.6. Resultaten F20: Gerealiseerd niveau De gerealiseerde eindkwalificaties zijn in overeenstemming met de nagestreefde eindkwalificaties qua niveau, oriëntatie en domeinspecifieke eisen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master Op het niveau van de Faculteit Exacte Wetenschappen of de afdeling Informatica bestaat er geen actief alumnibeleid. In de Beleidsnotitie Onderwijs FEW 2006 wordt dit punt opgemerkt: “De bètafaculteiten willen de contacten met het afnemende veld beter structureren. Dat zal gebeuren door de instelling van een (beperkt aantal) Raden van Advies, elk voor een samenhangend cluster van bètaopleidingen. Bovendien zullen de bestaande (vaak opleidingsspecifieke) contacten met alumni worden geoptimaliseerd en meer benut worden voor een feedback over de gevolgde opleiding. Het project BaanInzicht zal nieuw leven worden ingeblazen, nu met de focus op de uitstroom na de masteropleidingen.” Op een ad-hocbasis bestaan er momenteel wel contacten met afgestudeerden. Een zichtbaar resultaat hiervan is de alumniwebpagina van de Afdeling Informatica http://www.cs.vu.nl/peop/alum/indexnl.html. De bewaking van het eindniveau is bij Facet 11 besproken. Oordeel van de commissie Bachelor De bacheloropleiding kent geen bachelorscriptie in de gebruikelijke zin. Wel schrijven de studenten een tweetal artikelen in het kader van de cursus FAAI (Facetten van de AI). Omdat deze artikelen wel als afstudeeropdrachten worden aangekondigd, heeft de commissie ze gelegd naast de lat die zij gebruikt voor de gebruikelijke bachelorscripties. Zij heeft elf van deze werkstukken bestudeerd en beoordeeld aan de hand van het beoordelingsformulier dat de commissie hierbij hanteert. In de meeste gevallen viel het cijfer dat de commissie toekende een halve of een hele punt lager uit (op de schaal van 1-10) dan het cijfer dat de opleiding had gegeven. Dat is, gegeven de afwijkende context begrijpelijk en aanvaardbaar. Maar de conclusie is wel dat deze werkstukken duidelijk beperkt zijn. Ze bevatten vaak geen eigen probleemstelling. Het gaat slechts om een literatuurstudie. Het aantal studiepunten dat studenten voor FAAI krijgen bedraagt 8. Daarvoor volgen zij college, geven een mondelinge presentatie en schrijven zij twee werkstukjes. Het lijkt de commissie een grote stap, van 106
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
zo ’n artikel naar de masterscriptie. Maar de opleiding geeft hier de voorkeur aan, omdat zij van deze aanpak met twee werkstukjes een groter leereffect verwacht dan van één werkstuk. De commissie heeft via een steekproef enkele tentamens, met opgaven, uitwerking en behaalde resultaten bestudeerd; zij constateert het niveau van de tentamens in orde is. Door het beperkte aantal te behalen EC is de FAAI-opdracht niet vergelijkbaar met wat elders wordt gedaan. De overige onderdelen zijn echter van voldoende niveau en daarmee, zo stelt de commissie, het totale bachelorprogramma. De commissie constateert dat de gerealiseerde eindkwalificaties in overeenstemming zijn met de nagestreefde eindkwalificaties en dat het niveau van de opleiding voldoende is. Master De opleiding beschouwt het afstudeerproject als de kroon op de opleiding, waarin de meeste belangrijke kennis en vaardigheden naar voren komen. De commissie heeft een tiental masterscripties bestudeerd. Er waren een paar zeer goede scripties bij, waaraan de commissie in een enkel geval een hoger cijfer toekende dan de opleiding had gedaan. Het ging om een en halve of een hele punt op de schaal 1-10. Maar bij minder goede scripties, en er waren ook matige bij, kwam het omgekeerde ook voor: de commissie zat in een aantal gevallen wat lager met haar oordeel. De scripties zijn van behoorlijk niveau. Meestal zijn ze op een stageplaats gemaakt en de keuze daarvoor is van groot belang. Als de omgeving niet goed is dan wordt het werkstuk navenant. De commissie heeft vernomen dat 70% van de studenten een stage op de VU loopt en 30% buiten de VU. De topscripties van de masteropleiding blijken publiceerbaar. Een andere indicator voor het bepalen van het niveau van de masteropleiding is de WO-monitor. Deze wordt elk jaar afgenomen onder alumni en de commissie heeft twee voorbeelden ervan achteraf nog ter inzage gekregen. Helaas is de respons wel erg gering, omdat er weinig afgestudeerden waren in die jaren (2003-2004 en 2004 en 2005). Er kunnen in feite geen conclusie uit worden getrokken. In de varianten van de Interdisciplinary Applications (AI and Law, AI and Linguistics en AI and Communication) maken ook inleidende vakken op bachelorniveau deel uit van het studieprogramma, waarvoor de masterstudenten even veel studiepunten krijgen als de bachelors. Bovendien gaat het in veel gevallen om eerstejaarsvakken (bij AI and Law bijvoorbeeld). De commissie heeft dit al besproken bij Facet 4. De commissie heeft via een steekproef ook enkele tentamens bekeken, zowel de opgaven als de uitwerking, en geconstateerd dat deze van voldoende niveau zijn. De commissie constateert dat de gerealiseerde eindkwalificaties in overeenstemming zijn met de nagestreefde eindkwalificaties en dat het niveau van de opleiding voldoende is. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
107
F21: Onderwijsrendement Voor het onderwijsrendement zijn streefcijfers geformuleerd in vergelijking met relevante andere opleidingen. Het onderwijsrendement voldoet aan deze streefcijfers.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Jaar
Omvang Nog actief
2002 2003 2004 2005
20 26 36 29
7 9 18 18
Herinschrijving na Na 1 jaar 15 75% 16 62% 25 62% 18 62%
Na 2 jaar 12 60% 14 54% 18 50%
Bachelorexamen na Na 3 jaar 3 jaar 4 jaar 12 60% 0 0% 5 33% 9 35% 3 19%
Master Jaar
Omvang Nog actief
2002 2003 2004 2005
9 20 14 9
0 3 4 6
Herinschrijving na Na 1 jaar 9 100% 15 75% 10 71% 6 67%
Na 2 jaar 4 44% 8 40% 4 29%
examen na Na 3 jaar 3 33% 3 15%
2 jaar 3 jaar 3 33% 2 13%
We aim for a Master success rate after 3 years of 80%. This is a rather tentative figure, as there is as yet little experience with the success rates of the Master programme. We indicate two problems in interpreting the statistics for the success rates of the Master programme: Influx from hbo’s of which the quality strongly varies. This may have a negative effect on the success rates. Students originating from our own Bachelor programme Kunstmatige Intelligentie may have already completed some Master courses before they obtained the Bachelor degree. This may have a positive effect on the success rates. It is not yet possible to determine the actual success rates as the programme runs for a too short period. The table given under Facet 7 gives some information on the progress of current Master students. Oordeel van de commissie Bachelor In de zelfstudie worden geen streefcijfers voor het bachelorrendement vermeld. Uit opgevraagde informatie blijkt dat de opleiding het bachelorrendement na vier jaar op 65% stelt.
108
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
De studieadviseurs hebben overigens naar voren gebracht dat het moeilijk is het rendement eenduidig te definiëren. De commissie acht het te prijzen dat er nu voor de bachelor streefcijfers zijn opgesteld. Maar ze worden nog niet gehaald. Na vier jaar was van de lichting 2002 immers slechts 33% afgestudeerd. Dit percentage slaat op degenen die de propedeuse behaald hebben. De commissie constateert dat het totaal aantal afgestudeerden niet te gering is, maar dat de studenten er langer over doen. Er zijn echter nog geen heldere maatregelen bedacht om het rendement op te hogen, al is wel gesproken over de plannen tot intensivering van het onderwijs. De commissie heeft vastgesteld dat het rendement punt van zorg is en aandacht krijgt. De recente invoering van de bachelor-masterstructuur maakt een scherpe meting momenteel nog niet mogelijk; vooralsnog beoordeelt de commissie dit facet als voldoende. Master Op basis van informatie verkregen van de studieadviseur is het de commissie bekend dat er per november 2006 de volgende aantallen studenten stonden ingeschreven: Knowledge Technology and Intelligent Internet applications: 13 (inclusief 2 premaster) Cognitive Science: 14 (inclusief 3 premaster) Organisation Dynamics and Self Organisation: 21 Technical Artificial Intelligence: 3 (inclusief 2 premaster) AI and Law: 2 AI and Linguistics: 1 Totaal:
54
De zelfstudie geeft als streefcijfer voor de masteropleiding op na drie jaar 80%. Dit wordt bij lange na niet gehaald, na meer dan twee jaar is slechts 33% afgestudeerd van de cohort 2002. De commissie waardeert het dat er streefcijfers zijn opgesteld. Er zijn nog geen heldere maatregelen bedacht om het rendement op te hogen, al is wel gesproken over de plannen tot intensivering van het onderwijs. De commissie heeft vastgesteld dat het rendement een punt van zorg is en aandacht krijgt. De commissie acht het niet juist een eventueel tegenvallend slaagpercentage in de masteropleiding toe te schrijven aan de hbo’ers. Dan deugen de instroomeisen niet. De recente invoering van de bachelor-masterstructuur maakt een scherpe meting momenteel nog niet mogelijk; vooralsnog beoordeelt de commissie dit facet als voldoende. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende.
Oordeel over het onderwerp ‘Resultaten’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Resultaten’. Voor de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt dat oordeel voldoende.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
109
Samenvatting van de oordelen van de commissie Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Onderwerp 1. Doelstellingen van de opleiding 2. Programma
3. Inzet van personeel 4. Voorzieningen 5. Interne kwaliteitszorg 6. Resultaten
110
Oordeel Facet Voldoende 1. Domeinspecifieke eisen 2. Niveau 3. Oriëntatie Voldoende 4. Eisen wo 5. Relatie doelstellingen en programma 6. Samenhang programma 7. Studielast 8. Instroom 9. Duur 10. Afstemming vormgeving en inhoud 11. Beoordeling en toetsing Voldoende 12. Eisen wo 13. Kwantiteit personeel 14. Kwaliteit personeel Voldoende 15. Materiële voorzieningen 16. Studiebegeleiding Voldoende 17. Evaluatie resultaten 18. Maatregelen tot verbetering 19. Betrokkenheid van medewerkers, studenten, alumni en beroepenveld Voldoende 20. Gerealiseerd niveau 21. Onderwijsrendement
Oordeel Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Goed Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
Masteropleiding Artificial Intelligence: Onderwerp 1. Doelstellingen van de opleiding 2. Programma
3. Inzet van personeel 4. Voorzieningen 5. Interne kwaliteitszorg 6. Resultaten
Oordeel Facet Voldoende 1. Domeinspecifieke eisen 2. Niveau 3. Oriëntatie Voldoende 4. Eisen wo 5. Relatie doelstellingen en programma 6. Samenhang programma 7. Studielast 8. Instroom 9. Duur 10. Afstemming vormgeving en inhoud 11. Beoordeling en toetsing Voldoende 12. Eisen wo 13. Kwantiteit personeel 14. Kwaliteit personeel Vol15. Materiële voorzieningen doende 16. Studiebegeleiding Voldoende 17. Evaluatie resultaten 18. Maatregelen tot verbetering 19. Betrokkenheid van medewerkers, studenten, alumni en beroepenveld Voldoende 20. Gerealiseerd niveau 21. Onderwijsrendement
Oordeel Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Goed Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende
Eindoordeel van de commissie over de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie en de masteropleiding Artificial Intelligence De commissie komt, op grond van haar oordelen voor de onderwerpen en facetten uit het accreditatiekader, tot het volgende eindoordeel: De bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie voldoet aan de eisen voor basiskwaliteit die een voorwaarde zijn voor accreditatie. De masteropleiding Artificial Intelligence voldoet aan de eisen voor basiskwaliteit die een voorwaarde zijn voor accreditatie.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
111
112
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Vrije Universiteit Amsterdam
3.
De bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie en de masteropleidingen Mens-machine Communicatie en Artificial Intelligence aan de Rijksuniversiteit Groningen
Administratieve gegevens Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Naam opleiding: CROHO-nummer: Niveau: Oriëntatie: Studielast: Graad: Variant(en): Locatie(s): Einddatum accreditatie:
Kunstmatige Intelligentie 06981 bachelor wo 180 EC Bachelor voltijd Groningen 31 december 2007
Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Naam opleiding: CROHO-nummer: Niveau: Oriëntatie: Studielast: Graad: Variant(en): Locatie(s): Einddatum accreditatie:
Mens-machine Communicatie 60653 master wo 120 EC Master voltijd Groningen 31 december 2007
Masteropleiding Artificial Intelligence: Naam opleiding: CROHO-nummer: Niveau: Oriëntatie: Studielast: Graad: Variant(en): Locatie(s): Einddatum accreditatie:
Artificial Intelligence 66981 master wo 120 EC Master voltijd Groningen 31 december 2007
Het bezoek van de commissie aan de Faculteit der Gedrags- en Maatschappijwetenschappen van de Rijksuniversiteit Groningen vond plaats op 15 en 16 mei 2007.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
113
3.0.
Structuur en organisatie van de faculteit
De afdeling Kunstmatige Intelligentie (KI) is voortgekomen uit het multidisciplinaire contingent docenten dat de bovenbouwstudie Technische Cognitiewetenschap verzorgde van 1993 tot 2001. De docenten waren afkomstig van de faculteiten Gedrags- en Maatschappijwetenschappen (GMW, voorheen faculteit der Psychologische, Pedagogische en Sociologische Wetenschappen), Letteren en Wiskunde en Natuurwetenschappen (W&N) Op basis van een convenant tussen de betrokken faculteiten is de zelfstandige afdeling KI ontstaan, met als hoofddeelnemers de faculteiten GMW en W&N. Hierbij heeft de faculteit GMW het penvoerderschap op zich genomen. De betrokken faculteiten delen lusten en lasten, de penvoerder verzorgt de huisvesting van de afdeling, alsmede de onderwijsondersteuning. De faculteit GMW kent vijf afdelingen: Psychologie, Pedagogiek en Onderwijskunde, Sociologie, Bewegingswetenschappen en Kunstmatige Intelligentie. De afdeling KI verzorgt de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie en de masteropleidingen Artificial Intelligence en Mens-machine Communicatie. Daarnaast verzorgt de afdeling vier onderzoeksdeelprogramma’s onder de titel Artificial Intelligence and Cognitive Engineering (ALICE). Oordeel van de commissie De structuur en de organisatie van de faculteit zijn in orde en geven de commissie geen aanleiding tot het maken van opmerkingen. 3.1.
Invoering bachelor-masterstructuur en afbouw ongedeelde opleidingen: stand van zaken
In 2002 is de bacheloropleiding van start gegaan. De meeste studenten die zijn begonnen aan de vijfjarige oudestijl opleiding in 2001 (‘drs.’) zijn in een later jaar overgestapt naar de bacheloropleiding. De inhoud van de eerste drie jaar van de opleiding voor studenten die begonnen zijn in 2001, is nagenoeg gelijk aan de inhoud van de huidige bacheloropleiding. Om deze redenen wordt de lichting 2001 gezien als de eerste lichting bachelorstudenten. De laatste cohort TCW-bovenbouwstudenten is begonnen in 2001. Deze laatste cohort had tot 1 september 2003 de gelegenheid het propedeutisch examen af te leggen. Studenten die per 1 september 2003 staan ingeschreven in de doctoraalfase, hebben tot 1 september 2008 de gelegenheid het doctoraalexamen van de ongedeelde opleiding af te leggen. Voor studieonderdelen die niet meer worden gegeven, wordt een equivalent uit het lopende bachelorprogramma aangeboden. Het curriculum van de bovenbouwstudie is niet meer operationeel. Wel kunnen de meeste vakken nog worden gevolgd, omdat ze onderdeel uitmaken van het bachelor- of masterprogramma. Oordeel van de commissie De overgang is naar behoren geregeld. In de gesprekken met de studenten zijn geen problemen naar voren gekomen. De commissie heeft geconstateerd dat de invoering van de bachelor-masterstructuur bij de opleiding probleemloos is verlopen.
114
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
3.2.
Het beoordelingskader
3.2.1. Doelstellingen opleiding F1: Domeinspecifieke eisen De eindkwalificaties van de opleiding sluiten aan bij de eisen die door (buitenlandse) vakgenoten en de beroepspraktijk gesteld worden aan een opleiding in het betreffende domein (vakgebied/discipline en/of beroepspraktijk).
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en Master De AI bachelor- en masteropleidingen in Nederland zijn verenigd in het discussie- en samenwerkingsplatform KION: Kunstmatige Intelligentie Opleidingen Nederland. In dit landelijke KION-verband zijn de doelstellingen en eindtermen van de aangesloten AI bachelor- en masteropleidingen overeengekomen. Deze zijn vastgelegd in het Frame of Reference. Deze maatstaven zijn gemeenschappelijk ontwikkeld, en worden door alle aangesloten opleidingen onderschreven. Hiermee is gewaarborgd dat de doelstellingen en eindtermen van de individuele opleidingen voldoen aan de landelijk vastgestelde academische, professionele en AI-specifieke maatstaven. In het Frame of Reference worden de Nederlandse AI opleidingen ook in een internationaal perspectief geplaatst. De Nederlandse situatie is uniek in de zin dat specialistische AI bacheloropleidingen in het buitenland vrijwel non-existent zijn. Om die reden wordt in het Frame of Reference een gemeenschappelijke identiteit van AI-opleidingen geïdentificeerd en gedefinieerd. Er worden verwante Cognitive Science bacheloropleidingen in het buitenland aangewezen waarvan de doelstellingen en eindtermen qua niveau vergelijkbaar zijn met die van het Frame of Reference, daarmee deze internationaal waarborgend. Op dezelfde manier worden de Nederlandse masteropleidingen AI in een internationaal kader geplaatst. Het Frame of Reference specificeert ook de aansluiting van de opleidingen op de beroepspraktijk. Bachelor Kunstmatige Intelligentie De bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie is een moderne, brede opleiding waarin de student een groot aantal basisvaardigheden leert en kennis maakt met de basisbegrippen uit zowel de formele kunstmatige intelligentie als de cognitiewetenschap. De studie dient als vooropleiding voor een master, maar kan ook als zelfstandige opleiding studenten voorbereiden op de arbeidsmarkt. Er wordt een academisch werk- en denkniveau gehaald, zonder de noodzaak tot de gedetailleerde wetenschappelijke verdieping die in de masterfase van belang is. De domeinspecifieke eisen van de Nederlandse KI-opleidingen zijn beschreven in het Referentiekader zoals dat in 2005-2006 door het KION is opgesteld. Dit kader geldt in algemene zin: de Nederlandse opleidingen hebben de vrijheid om zelf een samenhangend deelgebied van de kunstmatige intelligentie af te dekken. Dit nieuwe referentiekader zal in de toekomst gebruikt worden voor de definiëring van doelstellingen en eindtermen. Het huidige programma is gebaseerd op het opleiden van studenten die aan de volgende eindkwalificaties voldoen: • •
kennis op het gebied van machinale en menselijke informatieverwerking; ontwerp- en onderzoeksvaardigheden toegespitst op het toepassings- en onderzoeksgebied van de kunstmatige intelligentie.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
115
In het referentiekader wordt gesproken over ondersteunende vaardigheden en kennis, vakgebied specifieke kennis en vaardigheden, algemene academische vaardigheden en instituut specifieke specialisatie. In Groningen zijn deze eindkwalificaties als volgt geoperationaliseerd: Kennis van: • • • •
het functioneren van biologische en fysiologische systemen (in het bijzonder de hersenen en het zenuwstelsel) met betrekking tot waarneming; motoriek en centrale informatieverwerking; de psychologische functieleer/psychonomie en de daar gebruikte methodologie; de belangrijkste taalkundige theorieën en grammaticale modellen.
Basiskennis en -vaardigheden in de volgende domeinen van de kunstmatige intelligentie: • • • •
autonome systemen, met name robotica en agentsystemen; taalverwerkende systemen, zoals parsers en spraakherkenners; Mens-machine Communicatie, waarin het ontwerpen van koppelingen tussen gebruiker en technologie centraal staat; kennissystemen, waarbij bestudeerd wordt hoe kennis gerepresenteerd wordt en hoe kennis zo doelmatig mogelijk beschikbaar gemaakt kan worden.
Ervaring met: • •
moderne computationele theorieën, zoals symbolische architecturen voor cognitie en neurale netwerkmodellen; kernbegrippen uit de informatica en de kunstmatige intelligentie betreffende het ontwerp van programmatuur.
Vaardigheid in: •
het werken met wiskundige en fysische gereedschappen: logica, statistiek, signaalanalyse en wiskundige toepassingen voor de techniek.
Master MMC De masteropleiding Mens-machine Communicatie (MMC) is in 2004 gestart om de meer op cognitie gerichte student tegemoet te komen. In 2004 is geconcludeerd dat een Human Factors opleiding die de opleiding Psychologie wilde starten, goed te combineren was met de masteropleiding MMC. Er is een nieuwe invulling aan het programma gegeven, zodanig dat mens-machine interactie veel centraler is komen te staan. Hierdoor hebben studenten Psychologie met een beperkte aanpassing in de bacheloropleiding, eenvoudig toegang tot de opleiding. Tegelijkertijd is meer aansluiting gevonden op onderzoek op het gebied van Information Processing and Task Performance. Met de masteropleiding Mens-machine Communicatie wordt het volgende beoogd: • •
116
het voorbereiden op de beroepsuitoefening als systeem- of interfaceontwerper/analist, en/of taalen spraaktechnoloog op het gebied van usabililty engineering; het aanleren van gespecialiseerde kennis, vaardigheden en inzicht op het gebied van de mensmachine interactie;
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
•
het voorbereiden op een loopbaan als onderzoeker op het gebied van cognitiewetenschap, cognitieve ergonomie of kunstmatige intelligentie.
Master AI De opleiding richt zich inhoudelijk op: • • •
het voorbereiden op wetenschappelijk onderzoek naar systemen en modellen die kenmerken vertonen van natuurlijke intelligentie; het voorbereiden op een functie als ontwerper van geavanceerde systemen op het gebied van de kunstmatige intelligentie en/of als kennistechnoloog; het aanleren van kennis, inzicht en vaardigheden, zodanig dat toepassingen uit de kunstmatige intelligentie kunnen worden ontworpen en in de praktijk ingezet. Hierbij wordt zowel voor wetenschapsbeoefening als beroepsuitoefening gezorgd voor een hoog nationaal en internationaal geaccepteerd academisch niveau.
Ten opzichte van de masteropleiding MMC wordt een student aangesproken die een duidelijke interesse heeft voor een meer formele benadering van het verschijnsel intelligentie. Oordeel van de commissie Bachelor De opleiding onderschrijft het Frame of Reference van KION. De opleiding bereidt de studenten in de eerste plaats voor op een masteropleiding Kunstmatige Intelligentie, aan de RUG of elders, maar ook kunnen zij toetreden tot de arbeidsmarkt, hetgeen in de praktijk nauwelijks gebeurt omdat bijna alle studenten door willen gaan in een masteropleiding. De afgestudeerde heeft ervaring opgedaan met vaardigheden die deel uitmaken van de Kunstmatige Intelligentie en is in staat deze toe te passen in concrete en gangbare professionele situaties. Hij/zij heeft basiskennis en vaardigheden in enkele in het Frame of Reference van KION genoemde domeinen van Kunstmatige Intelligentie op een wetenschappelijk niveau en kennis van het functioneren van biologische en fysische systemen met betrekking tot waarneming, motoriek en centrale informatieverwerking, de psychologische functieleer/psychonomie en de belangrijkste taalkundige theorieën en grammaticale modellen. De commissie constateert dat de eindtermen van de opleiding aansluiten bij de eisen die door (buitenlandse) vakgenoten en de beroepspraktijk gesteld worden, conform landelijke afspraken, aan een opleiding in het betreffende domein. Master MMC en de master AI De zelfstudie onderschrijft de KION-doelstellingen. Deze doelstellingen zijn als handvat wat betreft masteropleidingen echter niet geheel bevredigend omdat ze weinig diepgaand zijn en geen informatie geven over de duur van de opleiding. Wel geven ze een overzicht van vergelijkbare masteropleidingen in het buitenland, met name Edinburgh en Stanford, met daarbij de kanttekening dat het toch lastig blijft om opleidingen te vinden die geheel vergelijkbaar zijn qua structuur en inhoud. De commissie heeft geïnformeerd naar de signatuur van de opleidingen MMC en AI. Zij heeft vernomen dat zowel de masteropleiding AI als de masteropleiding MMC voortgekomen zijn uit het oude doctoraalprogramma en dat aandachtsgebied van deze opleidingen de wetenschappelijke bestudering is van cognitieve systemen zoals geformuleerd in het kaderprogramma: QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
117
“Cognitive Systems are artificial systems that can interpret data arising from real-world events and processes (mainly in the form of data-streams from sensors of all types and in particular from visual and/or audio sources); acquire situated knowledge of their environment: act, make or suggest decisions and communicate with people on human terms, thereby supporting them in performing complex tasks.” De masteropleiding AI richt zich vooral op het eerste deel van deze definitie, de masteropleiding MMC vooral op het tweede deel. Dankzij de samenstelling van het aan KI/RUG gelieerde onderzoeksinstituut onderscheiden de opleidingen zich door de ruime aandacht die wordt besteed aan de drie pijlers waarop het onderzoek naar cognitieve systemen rust: • • •
cognitiewetenschappen zoals psychologie en taalkunde; fysica en andere natuurwetenschappen; informatietechnologie.
De commissie heeft met instemming van deze nagekomen informatie kennisgenomen. De afgestudeerden van beide opleidingen hebben de competenties van een wetenschappelijk onderzoeker en beschikken over een wetenschappelijk verantwoorde probleemoplossende instelling. De commissie betrekt ook de beschrijving van de eindkwalificaties vermeld onder facet 2 bij haar oordeel over onderhavig facet. Zij stelt vast dat de vermelde eindkwalificaties van beide opleidingen aansluiten bij de eisen die vakgenoten en de beroepspraktijk stellen conform landelijke afspraken. Beide masteropleidingen voldoen hiermee aan de criteria behorende bij dit facet. De commissie heeft geconstateerd dat de masteropleiding MMC een unieke invulling heeft, waardoor het genoemde referentiekader minder van toepassing is. Deze opleiding voldoet wel aan de eisen van het door haar geschetste domein. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F2: Niveau: Bachelor en Master De eindkwalificaties van de opleiding sluiten aan bij algemene, internationaal geaccepteerde beschrijvingen van de kwalificaties van een Bachelor of een Master.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Kunstmatige Intelligentie De eindtermen van de bacheloropleiding zijn gebaseerd op de Dublin-descriptoren en omvatten kennis en inzicht, het toepassen daarvan, academische oordeelsvorming, communicatie en leesvaardigheden. De eindtermen van de KI-opleidingen in Nederland zijn geformuleerd in het Referentiekader, waarin rekening wordt gehouden met de relatie tussen het vakgebied en de internationale beroepspraktijk. De in dit document genoemde omschrijving is in het Onderwijs- en examenreglement als volgt geoperationaliseerd:
118
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
“De opleiding Kunstmatige Intelligentie draagt vaardigheden en inzicht op het gebied van intelligente autonome informatieverwerkingssystemen over op haar studenten, zodanig dat zij als afgestudeerden in staat zijn tot zelfstandige beroepsuitoefening op academisch niveau. De aard van het vakgebied vereist het aanbieden van interdisciplinaire inhoud waardoor de afgestudeerden effectief inzetbaar zijn op de arbeidsmarkt. De afgestudeerden bereiken de eindtermen (competentie in formele modellering, technische implementatie en empirische toetsing) op een hoog nationaal en internationaal geaccepteerd niveau. Het doel van het bachelorprogramma is het aanleren van de basiscompetenties die centraal staan in het vakgebied van de KI. Voor aanvang van de Masterfase moeten studenten beschikken over de relevante formele vaardigheden en inhoudelijke kennis die het vakgebied kenmerken. Daarnaast is het bachelorprogramma oriënterend voor verdere specialisatie.” Master MMC De eindtermen van de masteropleiding zijn gebaseerd op de Dublin-descriptoren en omvatten criteria betreffende kennis en inzicht en het toepassen daarvan; academische oordeelsvorming en communicatie- en leervaardigheden. De eindtermen van de masteropleiding komen deels overeen met het Referentiekader van Kunstmatige Intelligentie. De genoemde eindkwalificaties zijn vervat in de volgende leerdoelen: • • • •
het zelfstandig ontwerpen van een systeem met cognitieve capaciteiten; het zelfstandig doen van onderzoek op het gebied van kunstmatige intelligentie en cognitiewetenschap; het wetenschappelijk toetsen van systeemeigenschappen en -gedrag en hierover rapporteren op hoog wetenschappelijk niveau; op voet van gelijkheid kunnen samenwerken met zowel ingenieurs uit de aan de kunstmatige intelligentie gerelateerde disciplines (cognitiewetenschap, informatica, natuurkunde, en dergelijke) als filosofen, psychologen, taalkundigen en biologen.
Kennis, begrip en de toepassing daarvan moeten op internationaal niveau liggen, omdat de alumnus in staat moet zijn op internationaal academisch niveau te functioneren. Verder moet de alumnus in staat zijn helder (wetenschappelijk) te communiceren en zonodig ontbrekende kennis te vergaren. Master AI De eisen die aan een masteropleiding AI worden gesteld, zijn beschreven in het Frame of Reference. De eindkwalificaties zijn vervat in de volgende leerdoelen: het zelfstandig kunnen ontwerpen van een systeem met cognitieve capaciteiten; het zelfstandig uitvoeren van onderzoek op het gebied van kunstmatige intelligentie; het wetenschappelijk toetsen van systeemeigenschappen en -gedrag en hierover kunnen rapporteren op hoog wetenschappelijk niveau; het op voet van gelijkheid kunnen samenwerken met zowel ingenieurs uit de aan de kunstmatige intelligentie gerelateerde disciplines (cognitiewetenschap, informatica, natuurkunde, en dergelijke) als filosofen, psychologen, taalkundigen en biologen. Kennis, begrip en de toepassing daarvan moet op internationaal niveau liggen, omdat de alumnus in staat moet zijn op internationaal academisch niveau te functioneren. Verder moet de alumnus in staat zijn helder (wetenschappelijk) te communiceren en zonodig ontbrekende kennis te vergaren.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
119
Oordeel van de commissie Bachelor De zelfstudie verwijst naar het door KION opgestelde Frame of Reference. De beschrijving acht de commissie echter nogal mager. In Facet 1 zijn echter wel beschrijvingen te vinden die aangeven dat de doelstellingen voldoen aan de Dublin-descriptoren. Het gaat om kennis op het gebied van machinale en menselijke informatieverwerking. En om basiskennis van enkele domeinen van kunstmatige intelligentie. Het toepassen van kennis is geformuleerd onder het kopje ‘Ervaring met’. Het gaat om moderne computationele theorieën en kernbegrippen uit de informatica en kunstmatige intelligentie betreffende het ontwerp van programmatuur. Ook gaat het om het werken met wiskundige en fysische gereedschappen. Wat de oordeelsvorming betreft wijst de commissie op de passage “Op basis van het verkregen overzicht en de verworven vaardigheden zijn de afgestudeerden in staat specifieke problemen rond het vakgebied op een effectieve manier aan te pakken.” Wat de leervaardigheden betreft noteert de zelfstudie: de afgestudeerden zijn in staat om zich ontbrekende kennis snel eigen te maken en functioneren op academisch niveau. De commissie heeft met instemming van deze beschrijvingen kennisgenomen. Op grond van het bovenstaande concludeert de commissie dat in termen van eindkwalificaties het niveau van de opleiding correspondeert met het niveau van een afgestudeerde bachelor, zoals vastgelegd in de Dublin-descriptoren. Master MMC en master AI Ook hier is de beschrijving in de zelfstudie mager en volgt de beschrijving niet de terminologie volgens de Dublin-descriptoren. De commissie heeft om aanvullende informatie gevraagd en het volgende overzicht over de masteropleidingen gekregen. Dublin-descriptor D 1) Kennis en inzicht D 2) Toepassen van kennis en inzicht D 3) Oordeelsvorming D 4) Communicatie
D 5) Leervaardigheden
Eindtermen Facet 1, bullet 2: Het aanleren van gespecialiseerde kennis, vaardigheden en inzichten (op het gebied van de master) Facet 1, bullet 1: Voorbereiden op beroepsuitoefening op het gebied van de master Facet 1, bullet 3: Voorbereiden op loopbaan als onderzoeker Facet 2, bullet 3: Wetenschappelijk toetsen en rapporteren Facet 2, bullet 4: Op voet van gelijkheid samenwerken met professionals in aanpalende gebieden Facet 2: Afsluitende alinea: … in staat helder (wetenschappelijk) Facet 2, bullet 4: Impliciete noodzaak voor het op voet van gelijkheid kunnen samenwerken Facet 2: Afsluitende alinea: “… en zonodig ontbrekende kennis te vergaren”.
120
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
Op grond van de bovenstaande, nagekomen informatie concludeert de commissie dat in termen van eindkwalificaties het niveau van de beide opleidingen correspondeert met het niveau van een afgestudeerde master Kunstmatige Intelligentie. De eindkwalificaties voldoen aan het niveau dat van opleidingen als deze verwacht kan worden, zoals vastgelegd in de Dublin-descriptoren. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F3: Oriëntatie WO De eindkwalificaties van de opleiding sluiten aan bij de volgende beschrijvingen van een Bachelor en een Master in WO: • De eindkwalificaties zijn ontleend aan eisen vanuit de wetenschappelijke discipline, de internationale wetenschapsbeoefening en voor daarvoor in aanmerking komende opleidingen de relevante praktijk in het toekomstige beroepenveld. • Een WO-bachelor heeft de kwalificaties voor toegang tot tenminste één verdere WO-studie op masterniveau en eventueel voor het betreden van de arbeidsmarkt. • Een WO-master heeft de kwalificaties om zelfstandig wetenschappelijk onderzoek te verrichten of multien interdisciplinaire vraagstukken op te lossen in een beroepspraktijk waarvoor een WO-opleiding vereist is of dienstig is.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Kunstmatige Intelligentie Toegang tot masteropleidingen Het bachelordiploma geeft zowel toegang tot de masteropleidingen AI en MMC, als tot alle masters van de overige Nederlandse KI-opleidingen. Daarnaast hebben KI-bachelors toegang tot verschillende masteropleidingen waarvoor een brede bèta- of algemeen academische basis voldoende is. KI-bachelors die het diploma met uitstekende resultaten hebben behaald, worden toegelaten tot researchmasteropleidingen, zoals de BCN researchmasteropleidingen aan de RuG. Wetenschappelijke oriëntatie De wetenschappelijke oriëntatie van de staf beslaat een breed gebied van de Kunstmatige Intelligentie, zodat de studenten via het onderwijs in contact komen met een groot scala aan onderzoeksterreinen, -vragen en -methoden. Al in het eerste jaar wordt bij het vak Wetenschappelijke basisvaardigheden een begin gemaakt met het aanleren van een wetenschappelijke oriëntatie. Met name in de laatste fase van de bacheloropleiding participeren studenten ook actief in onderzoek van de staf, waardoor zij inzicht krijgen in de wijze waarop wetenschappelijk onderzoek wordt uitgevoerd. Op basis hiervan kan een keuze voor het vervolgtraject worden gemaakt. Beroepsoriëntatie De wetenschappelijke oriëntatie biedt een uitstekende basis voor een carrière in functies op academisch bachelorniveau die eenvoudige onderzoeksvaardigheden vereisen. Het gaat hierbij bijvoorbeeld om functies in de ICT waarvoor het gewenst is modelmatig te kunnen denken en handelen. Dit vermogen is kenmerkend voor de KI-bachelor: hij/zij heeft tijdens de studie een aantal keren een probleem tot in detail aangepakt. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
121
De inhoudelijke breedte van de bachelor KI is een pre voor functies waarin in een breed samengesteld team moet worden samengewerkt. Op dit moment is het nog niet mogelijk de marktwaarde van een bachelor KI vast te stellen, daarvoor is het aantal studenten dat direct na de bachelor een baan zoekt te klein. Master MMC Toegang tot promotietrajecten Het masterprogramma biedt de student toegang tot promotieonderzoek op een groot aantal onderzoeksterreinen: in het bijzonder het onderzoek dat aan de kunstmatige intelligentie gerelateerd is. Maatschappelijke carrière De masteropleiding MMC bereidt de student voor op zelfstandig werk op academisch niveau, vooral de posities waarin men te maken krijgt met vele, unieke problemen. Hiervoor is een wetenschappelijke training onontbeerlijk. Tevens moet de alumnus in staat zijn om sleutelposities in te nemen in de moderne hightech maatschappij. Voorbeelden hiervan zijn hogere functies in kennisintensieve bedrijven en de non-profit sector. Innovatie De masteropleiding MMC moet een basis bieden voor de ontwikkeling van nieuwe bedrijvigheid, nieuwe producten en diensten, in het bijzonder door het incorporeren van recente wetenschappelijke kennis. Master AI Toegang tot promotietrajecten Het masterprogramma biedt de student toegang tot promotieonderzoek op een groot aantal onderzoeksterreinen: in het bijzonder het onderzoek dat aan de kunstmatige intelligentie gerelateerd is. Maatschappelijke carrière De masteropleiding AI bereidt de student voor op zelfstandig werk op academisch niveau, vooral de posities waarin men te maken krijgt met vele, unieke problemen. Hiervoor is een wetenschappelijke training onontbeerlijk. Tevens moet de alumnus in staat zijn om sleutelposities in te nemen in de moderne hightech maatschappij. Voorbeelden hiervan zijn hogere functies in kennisintensieve bedrijven en de non-profit sector. Innovatie De masteropleiding AI moet een basis bieden voor de ontwikkeling van nieuwe bedrijvigheid, nieuwe producten en diensten, in het bijzonder door het incorporeren van recente wetenschappelijke kennis. Oordeel van de commissie In dit verband is het zeer positief te noemen dat het Frame of Reference in KION-verband is vastgesteld door de gezamenlijke Nederlandse AI-opleidingen. Dit feit alleen al waarborgt dat de eindkwalificaties zijn ontleend aan eisen vanuit de wetenschappelijke discipline. Ook de internationale vergelijking wordt in het Frame of Reference voldoende aan de orde gesteld.
122
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
Bachelor De opleiding is aangesloten bij het landelijk overleg KION. Dat heeft onder andere geleid tot het gezamenlijk opstellen van het referentiekader. De commissie verwijst naar het onder de Facetten 1 en 2 gestelde. Op basis hiervan concludeert zij dat de afgestudeerden in aanmerking kunnen komen voor masteropleidingen, ook bij zusterfaculteiten, en het beroepenveld. De eindtermen zijn naar het oordeel van de commissie ontleend aan de eisen van de (internationale) wetenschappelijke discipline c.q. wetenschapsbeoefening. Zij baseert zich voor het internationale aspect op de overweging dat bij de inrichting van de opleidingen is gekeken naar opleidingen in het buitenland (via KION). Master MMC en AI De opleidingen zijn aangesloten bij het landelijk overleg KION. Dat heeft onder andere geleid tot het gezamenlijk opstellen van het referentiekader. De commissie verwijst naar het onder de Facetten 1 en 2 gestelde. Op basis hiervan concludeert zij dat de afgestudeerden in aanmerking kunnen komen voor een promotieplaats, ook bij zusterfaculteiten. De commissie heeft geconstateerd dat dit ook werkelijk gebeurt. De opleidingen hebben nog aangevuld dat de KI-afgestudeerde in staat is om meerwaarde en synergie te genereren op het grensvlak tussen wetenschapsgebieden met een alfa-, bèta- en gammasignatuur. In zijn studie heeft de KI-student samen met studenten van monodisciplines gevorderde cursussen gevolgd. Het gevolg is dat de KI-studenten zowel in de breedte als in de diepte werken. De commissie heeft hier met instemming kennis van genomen. De eindtermen zijn naar het oordeel van de commissie ontleend aan de eisen van de (internationale) wetenschappelijke discipline c.q. wetenschapsbeoefening. Zij baseert zich voor het internationale aspect op de overweging dat bij de inrichting van de opleidingen is gekeken naar opleidingen in het buitenland (via KION). Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende.
Oordeel over het onderwerp ‘Doelstellingen opleiding’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Doelstellingen opleiding’. Voor de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende. Voor de masteropleiding Mens-machine Communicatie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt het voldoende.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
123
3.2.2. Programma Beschrijving van de programma’s: Bachelor Kunstmatige Intelligentie Programmaonderdelen, studiepunten, werkvormen en toetsvormen Periode Jaar 1 1
Cursusnaam
EC
Werkvorm
Toetsvorm
Oriëntatie KI Inleiding Logica Imperatief Programmeren
5 5 5
h c, h, w h, w, p
t, so t, so co
2
Wetensch. Basisvaardigheden Oriëntatie Informatica Wiskunde A
5 5 5
h, w h, w, c h, w, p
ps, w
3
Object-georiënteerd Programmeren Cognitieve Psychologie Kunstmatige Intelligentie 1
5 5 5
h, w, c c, h h, p
t, po t t, so, co
4
Algemene Taalwetenschap Biopsychologie Wiskunde B
5 5 5
H, w h h, w
t, so t t, so
Architecturen voor Intelligentie Statistiek Autonome Systemen
5 5 5
c, h h h, w
t, so, co t t, so
2
Fysische Methoden Voortgezette Logica Logisch Programmeren
5 5 5
h, w h, w h, w, p
t, so t, so -
3
Natuurlijke Taalverwerking 1 Human Factors Kennistechnologie
5 5 5
c, h h h
co, t t, so t
4
Neurale Netwerken KI Systemen en Signalen AVV-vak
5 5 5
p, h h, w
t, po t
Cognitieve structuren Kunstmatige Intelligentie 2 Taal- en Spraaktechnologie
5 5 5
h h, p h
t, so, ps co, t t, po
Bachelorproject Keuze van 2 uit 4 practica: Practicum Kennistechnologie Practicum Cognitieve Ergonomie Practicum Taal- en Spraaktechnologie Practicum Autonome Systemen Keuzevakken
15
W
ps, v
10 10 10 10 10
c, h, p h, p, w p, w c, p
po, v, ps ps, t, v co, ps ps, v
Jaar 2 1
Jaar 3 1 2 3-4 1-2 1-2 3-4 3-4
h = hoorcollege t = tentamen w = werkcollege mt = mondeling tentamen c = computerpracticum v = verslag p = practicum w = werkstuk
124
t, po
so = schriftelijke opdrachten co = computeropdrachten po = practicumopdracht pr = eindproject
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
Master MMC Met ingang van het collegejaar 2006-2007 kent het programma van de masteropleiding MMC een nieuwe opbouw, waarbij alle studenten een verplicht programma van 35 EC (7 vakken van 5 EC) volgen. Dit gezamenlijke programma zorgt voor homogene basiskennis. Na dit verplichte programma kiezen studenten twee modulen (voor in totaal 30 EC) uit een set van vier modulen die thematisch zijn geordend. Hierdoor kunnen studenten tegelijkertijd een persoonlijk maar ook samenhangend vakkenpakket samenstellen. De studenten specialiseren zich verder in de 10 EC vrije keuze. Verplicht programma Professional Seminar (5EC) Capita Selecta MMC Advanced Experimental Methods Usability Engineering and Analysis Cognitive Modelling Neuroergonomics Interaction Design Modulen Situated Cognition
Task Simulation and Process Control (15 EC) Skill Acquisition and Training User Models Language-based Interaction Natural Language Processing Language Modelling Advanced Communication Modelling Energetic Systems and Environment Occupational Biomechanics Environmental Stress and Physiological Regulation Stress and Motivation Auditory and Multi-modal Cognition Sound Recognition Cross-modal Perception Applied Signal Analysis Het afstudeerproject is een onderzoeksproject van 45 EC. Ook is er de mogelijkheid een onderzoeksproject van 30 EC te doen, aangevuld met een praktische bedrijfsstage van 15 EC. De resterende ruimte (10 EC) kan de student vullen met keuzevakken. Master AI Het verplichte programma van de masteropleiding AI bestaat uit vakken van 5 EC (totaal 35 EC). Verplicht programma
Capita Selecta AI Machine Learning Onderzoeksvaardigheden Multi-Agent Systems Robotics Cross-Modal Perception
Om de samenhang nog verder te bevorderen, zijn op advies van de programmacommissie twee programma’s gedefinieerd, corresponderend met de twee onderzoeksgroepen Autonomous Perceptive Systems en Multi-Agent Systems. Deze programma’s zijn opgebouwd uit vier QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
125
verplichte vakken van elk 5 EC, een afstudeeronderzoek van 45 EC en vijf vrij te kiezen vakken van elk 5 EC. Verplichte vakken Autonomous Perceptive Systems Pattern Recognition Handwriting Recognition Sound Recognition Cognitive Robotics
Multi-Agent Systems Design of Multi-Agent Systems Advanced Knowledge Technology Cognitive Robotics Cognitive Modelling
F4: Eisen WO Het programma sluit aan bij de volgende criteria voor het programma van een WO-opleiding: • Kennisontwikkeling door studenten vindt plaats in interactie tussen het onderwijs en het wetenschappelijk onderzoek binnen relevante disciplines. • Het programma sluit aan bij ontwikkelingen in de relevante wetenschappelijke discipline(s) door aantoonbare verbanden met actuele wetenschappelijke theorieën. • Het programma waarborgt de ontwikkeling van vaardigheden op het gebied van wetenschappelijk onderzoek. • Bij daarvoor in aanmerking komende opleidingen heeft het programma aantoonbare verbanden met de actuele praktijk van de relevante beroepen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Een van de uitgangspunten van de RuG, de faculteit GMW en de afdeling KI is dat onderzoek de voedingsbodem moet zijn van het wetenschappelijk onderwijs (Strategisch Plan GMW 20042010). Alle docenten van de afdeling KI verrichten zelf onderzoek en kunnen daardoor hun ervaringen als onderzoeker inbrengen in het onderwijs. De studenten maken kennis met de meest recente denkbeelden uit het vakgebied en met de ontwikkeling hiervan. In de practica en het bachelorproject is de relatie onderwijs-onderzoek het meest tastbaar: • • • • •
het practicum Autonome Systemen sluit aan bij het roboticaonderzoek; het practicum Cognitieve Ergonomie vindt plaats in de Digitale Werkplaats voor de Analyse van Taakverrichtingen bij Psychologie; het practicum Kennistechnologie sluit aan bij het onderzoek; het practicum Taal- en Spraaktechnologie sluit aan bij het onderzoek; door het bachelorproject zijn alle bachelorstudenten actief betrokken bij het onderzoek van de afdeling.
Het vak Architecturen voor Intelligentie sluit aan bij onderzoek uit de onderzoeksgroep Cognitive Modelling. Onderzoeksvaardigheden: Het zelfstandig zoeken en bestuderen van literatuur en het zelfstandig doen van onderzoek zijn belangrijke academische vaardigheden. Het bestuderen van literatuur komt niet expliciet aan de orde in het onderwijsprogramma, maar is wel verweven met bijna alle onderdelen ervan. Het zoeken naar literatuur komt voor het eerst aan bod in het vak Wetenschappelijke basisvaardigheden KI; voortgezette zoekvaardigheden worden geleerd tijdens het bachelorproject. 126
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
Het zelfstandig opzetten en uitvoeren van onderzoek komt expliciet in het onderwijsprogramma aan bod. In de derdejaarspractica maken studenten onder begeleiding eerst kennis met kleine projecten. Tijdens het bachelorproject gaan studenten meer zelfstandig aan de slag met een onderzoeksproject. Tegelijkertijd volgen zij enkele werkcolleges over onderzoeksmethodiek en wetenschappelijk schrijven. Hier leren studenten kritisch te kijken naar hun eigen onderzoeksopzet Professionele vaardigheden komen aan bod in het keuzevak IT-beroepspraktijk. Verder moeten studenten in een aantal practica en sommige bachelorprojecten in teams aan een project werken. In het Practicum cognitieve ergonomie wordt expliciet aandacht besteed aan taakverdeling binnen teams. Master MMC In de masteropleiding MMC is er een stevige band tussen onderwijs en onderzoek. De verplichte KI-vakken sluiten nauw aan bij onderzoek binnen het instituut ALICE (met name Cognitive Modelling en Language, Sound and Cognition) of bij Experimentele- en Arbeidspsychologie. Samenwerking op onderzoeksgebied zorgt ervoor dat er veel dwarsverbanden met de andere groepen binnen ALICE zijn. Een voorbeeld hiervan is de opzet van het vak Cognitive Modelling, waarin ieder jaar een onderzoek van de ALICE-Cognitive Modelling groep uitgebreid wordt besproken en door de studenten wordt geïmplementeerd. Ook de keuzevakken sluiten voor een belangrijk deel aan bij onderzoek binnen ALICE. In het mastervak Capita Selecta MMC moeten studenten een referaat houden aan de hand van een hoofdstuk uit het actuele boek dat het lopende jaar op het programma staat en een artikel dat daar zelf bij moet worden gezocht. Tevens moeten zij een wetenschappelijke recensie schrijven over het boek als geheel. Vrijwel alle inhoudelijke vakken werken deels met referaten en/of papers. Het gaat hierbij om vakken als Usability Engineering, Language Modelling en Cognitive Modelling. De masterthesis en het afstudeercolloquium vormen ten slotte de laatste en belangrijkste toetsing van mondelinge en schriftelijke vaardigheden. Master AI De verplichte KI-vakken sluiten nauw aan bij onderzoek binnen het instituut ALICE (met name Cognitive Modelling en Language, Sound and Cognition) of bij Experimentele- en Arbeidspsychologie. Samenwerking op onderzoeksgebied zorgt ervoor dat er veel dwarsverbanden met de andere groepen binnen ALICE zijn. Een voorbeeld hiervan is de opzet van het vak Cognitive Modelling, waarin ieder jaar een onderzoek van de ALICE-Cognitive Modelling groep uitgebreid wordt besproken en door de studenten wordt geïmplementeerd. Ook de keuzevakken sluiten voor een belangrijk deel aan bij onderzoek binnen ALICE. In het mastervak Capita Selecta AI moeten studenten een referaat houden aan de hand van een hoofdstuk uit het actuele boek dat dat jaar op het programma staat en een artikel dat daar zelf bij moet worden gezocht. Tevens moeten zij een wetenschappelijke recensie schrijven over het boek als geheel. Vrijwel alle inhoudelijke vakken werken deels met referaten en/of papers. De masterthesis en het afstudeercolloquium vormen ten slotte de laatste en belangrijkste toetsing van mondelinge en schriftelijke vaardigheden.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
127
Oordeel van de commissie Bachelor De commissie heeft vastgesteld dat vrijwel alle docenten zelf onderzoek verrichten. Veelal is hun onderzoek relevant voor het deelgebied waarin zij onderwijs verzorgen. De zelfstudie geeft hier enkele voorbeelden van, hierboven vermeld. De commissie heeft hiervan met instemming kennisgenomen. De practica (ook computerpractica) nemen 80 EC van de totaal 180 EC in beslag en daarbij is het verband met onderzoek het meest uitdrukkelijk aanwezig. Dat geldt ook voor het bachelorproject. De commissie constateert dat kennisontwikkeling bij studenten plaatsvindt in interactie tussen het onderwijs en het wetenschappelijk onderzoek en dat er verbanden zijn met de actuele beroepspraktijk. Master MMC en Master AI De commissie heeft geconstateerd dat in beide studieprogramma’s docenten van de vier onderzoeksprogramma’s optreden. Dat zijn: Cognitive Modelling, Multi-Agent-Systems, Autonomous & Perspective Systems en Language, Speech & Cognition. Op grond van ontwikkelingen binnen het onderzoek wordt het programma waar nodig telkens aangepast. Op basis van de bacheloropleiding KI worden onderzoeksvaardigheden verder getraind. Dit wordt onder andere gewaarborgd door het feit dat vrijwel alle inhoudelijke vakken (deels) getoetst worden door middel van referaten en/of papers. Het afstudeerproject is een onderzoeksproject van 45 EC (of 30 EC en 15 EC bedrijfsstage). De commissie heeft geconstateerd dat dankzij de kleinschaligheid de studenten intensief contact hebben met hun docenten en daardoor gemakkelijk meelopen met de nieuwste ontwikkelingen in onderzoek. Ook door het inschakelen van gastdocenten worden studenten bij onderzoek betrokken. Ten slotte kunnen ze hun masterthesis opzetten en uitwerken bij een bedrijf, als tenminste het onderzoek daar van voldoende hoog niveau is. De commissie concludeert dat kennisontwikkeling bij studenten plaatsvindt in interactie tussen het onderwijs en het wetenschappelijk onderzoek en dat er verbanden zijn met de actuele beroepspraktijk. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende.
128
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
F5: Relatie tussen doelstellingen en inhoud programma Het programma is een adequate concretisering van de eindkwalificaties, qua niveau, oriëntatie en domeinspecifieke eisen. De eindkwalificaties zijn adequaat vertaald in leerdoelen van (onderdelen van) het programma. De inhoud van het programma biedt studenten de mogelijkheid om de geformuleerde eindkwalificaties te bereiken.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Kunstmatige Intelligentie De eindkwalificaties vereisen eindtermen met betrekking tot kennis, vaardigheden en attituden (zie Facet 1). In een tabel wordt weergegeven welke vakken in het bijzonder bijdragen aan het realiseren van deze eindtermen. Door de breedte van het onderwijsprogramma wordt er veel van de afstudeerders verwacht. De eenheid in organisatie van de afdeling KI zorgt ervoor dat deze breedte niet uitmondt in een gebrek aan samenhang. Domeinspecifieke verdieping vindt wel plaats (bijvoorbeeld in de bachelorthesis), maar is in veel gevallen ondergeschikt aan de verbreding van kennis en het leggen van een basis voor een masteropleiding. Master MMC In de tabel wordt aangegeven welke vakken in het bijzonder bijdragen aan de realisatie van de in Facet 2 genoemde leerdoelen (genummerd): • • • •
het zelfstandig ontwerpen van een systeem met cognitieve capaciteiten; het zelfstandig doen van onderzoek op het gebied van kunstmatige intelligentie en cognitiewetenschap; het wetenschappelijk toetsen van systeemeigenschappen en -gedrag en hierover kunnen rapporteren op hoog wetenschappelijk niveau; op voet van gelijkheid kunnen samenwerken met ingenieurs uit de aan de kunstmatige intelligentie gerelateerde disciplines (cognitiewetenschap, informatica, natuurkunde, en dergelijke) en met filosofen, psychologen, taalkundigen en biologen.
Master AI In de tabel wordt aangegeven welke vakken in het bijzonder bijdragen aan de realisatie van de in Facet 2 genoemde leerdoelen (genummerd): • • • •
het zelfstandig ontwerpen van een systeem met cognitieve capaciteiten; het zelfstandig doen van onderzoek op het gebied van kunstmatige intelligentie en cognitiewetenschap; het wetenschappelijk toetsen van systeemeigenschappen en -gedrag en hierover kunnen rapporteren op hoog wetenschappelijk niveau; op voet van gelijkheid kunnen samenwerken met ingenieurs uit de aan de kunstmatige intelligentie gerelateerde disciplines (cognitiewetenschap, informatica, natuurkunde, e.d.) en met filosofen, psychologen, taalkundigen en biologen.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
129
Oordeel van de commissie Bachelor Het eerste half jaar hebben de studenten college samen met de studenten Informatica. Daarna kunnen zij nog kiezen voor één van de twee opleidingen. In de zelfstudie zijn twee tabellen opgenomen. Een tabel met de eindtermen (basiskennis machinale en menselijke informatieverwerking, en ontwerp- en onderzoeksvaardigheden) en de vakken (de lijst die is opgenomen onder het programma van de opleiding) die hieraan bijdragen. En een tabel met de vakken waarin de eindtermen met betrekking tot kennis, vaardigheden en attituden die zij realiseren, zijn opgenomen. De commissie heeft vastgesteld dat deze tabellen helder het verband aan geven tussen eindtermen enerzijds en de vakken die daaraan bijdragen anderzijds. De commissie heeft kunnen vaststellen dat met de aangeboden vakken de eindtemen gerealiseerd kunnen worden. De commissie concludeert dat deze vakken een adequate realisering bieden van de eindtermen, die in Facet 1 genoemd zijn. De nagestreefde breedte mondt niet uit in een gebrek aan samenhang, zo constateert de commissie. Domeinspecifieke verdieping vindt plaats in de bachelorthesis. Daarmee is voldoende aan de eisen van dit facet voldaan. De cohesie in het bachelorprogramma is mede te danken aan de constructieve samenwerking tussen de faculteiten Wiskunde en Natuurwetenschappen en Gedrags- en Maatschappijwetenschappen. De commissie is van oordeel dat de relatie tussen doelstellingen en de inhoud van het programma helder en hecht is. Zij acht die relatie goed. De studenten kunnen hiermee de eindtermen realiseren. Master MMC en Master AI De commissie heeft vastgesteld dat in de tabellen die in de zelfstudie zijn opgenomen helder wordt aangegeven welke vakken in het bijzonder bijdragen aan de realisatie van de leerdoelen. Ook voor de masterscriptie is dit in kaart gebracht. Zij heeft hier met waardering kennis van genomen. De commissie concludeert dat deze vakken een adequate realisering bieden van de doelstellingen. Daarmee is voldoende aan de eisen van dit facet voldaan voor beide masteropleidingen. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is goed. Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. De commissie wil wel het volgende verbeterpunt noemen. In de bacheloropleiding zou meer aandacht geschonken moeten worden, door een herschikking van het informatica-aanbod, aan algoritmiek en datastructuren. De commissie benadrukt dat het oordeel over de bacheloropleiding goed is. Bovengenoemde aanbeveling doet daar niets aan af.
130
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
F6: Samenhang programma Studenten volgen een inhoudelijk samenhangend studieprogramma.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Kunstmatige Intelligentie Om samenhang, studeerbaarheid en aansluiting op de masters te garanderen, is er bij de samenstelling van het programma van de bacheloropleiding uitgegaan van een globale definiëring die vervolgens steeds meer in detail wordt uitgewerkt. Eerst zijn de doelen en eindtermen (zie Facet 5) vastgesteld. Vervolgens wordt bepaald van welke bestaande vakken gebruik kan worden gemaakt, welke vakken intern en welke extern moeten worden ontwikkeld. Voorstellen voor programmawijzigingen worden gedaan door de programmacommissie, ter advies voorgelegd aan de opleidingscommissie en uiteindelijk ter goedkeuring aangeboden aan de opleidingsdirecteur. Daarnaast geeft de opleidingscommissie jaarlijks advies over de Onderwijs- en Examenregeling van de bacheloropleiding. Voorbeelden van samenhang in het programma De opleiding kent een aantal ketens van vakken die op elkaar voortbouwen. Hierdoor wordt diepgang gegarandeerd en kan de inhoud van vakken goed op elkaar worden afgestemd. Sommige van deze ketens komen bij elkaar voor de verschillende specialisaties die in de groep bestaan. Tegelijkertijd wordt de breedte gegarandeerd doordat studenten in het begin van hun studie verplichte vakken uit alle ketens volgen. In de figuur staat een voorbeeld van twee ketens die beginnen in de bachelorfase en samenkomen in de masteropleiding Artificial Intelligence. Binnen een keten worden de vakken meestal gegeven door dezelfde docent of door docenten die in hun onderzoek nauw samenwerken. Hierdoor wordt de afstemming van de vakken onderling bevorderd en worden doublures in het programma voorkomen. Overleg over de samenhang vindt ook plaats tussen de verschillende faculteiten die bij de opleiding KI betrokken zijn. Ook binnen een vak wordt soms samengewerkt door docenten van verschillende opleidingen. Voorbeelden zijn: Inleiding Logica (samenwerking met Filosofie) en het practicum Taal- en spraaktechnologie (samenwerking met Letteren). Voorkennisrelaties tussen bachelorvakken. Hieronder één voorbeeld uit een schema dat meer voorbeelden geeft: In jaar 1: Wiskunde 1 en Wiskunde 2 In jaar 2: Fysische methoden en Systemen en signalen In jaar 3: Practicum Taal- en spraaktechnologie Doublures in het programma worden gesignaleerd in de opleidingscommissie: door de student-leden, de docent-leden of aan de hand van de studentevaluaties. Vervolgens wordt dit doorgegeven aan de programmacommissie die een oplossing voorstelt. Een voorbeeld hiervan is de overlap tussen de vakken KI-2 en Machine Learning. Hiervoor is inmiddels een oplossing gevonden. Door de goede onderlinge contacten op de afdeling KI, weten docenten welke stof wordt behandeld in de cursussen van collega's. Hierdoor wordt niet alleen overlap tussen vakken voorkomen, maar kan er ook actief worden verwezen naar stof die in andere vakken wordt behandeld. Dit vergroot de samenhang en maakt het voor de studenten duidelijk hoe ze kennis uit het ene vak kunnen toepassen in het andere. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
131
Vanaf 2007 zal de bewaking versterkt en formeler gemaakt worden door een docentenmiddag die eens in de twee jaar gehouden zal worden. Master MMC Het programma van de masteropleiding MMC wordt op een top-down manier samengesteld. Dit garandeert interne samenhang en een goede aansluiting op de bachelorfase. De aanpak is als volgt: eerst worden de doelen en eindtermen vastgesteld (zie Facet 5) en vervolgens wordt bepaald van welke bestaande vakken gebruik kan worden gemaakt en welke vakken intern en welke extern moeten worden ontwikkeld. Voorstellen worden gemaakt door de programmacommissie, ter advies voorgelegd aan de opleidingscommissie en uiteindelijk ter goedkeuring voorgelegd aan de opleidings directeur. Tevens geeft de opleidingscommissie jaarlijks advies over de Onderwijs- en Examenregeling van de masteropleiding MMC en houdt, samen met de programmacommissie, permanent een vinger aan de pols. Om te garanderen dat de vakken op elkaar zijn afgestemd en er geen doublures in het programma zijn, worden binnen een module de vakken door één docent of in onderzoek samenwerkende docenten gegeven. Overleg over de samenhang vindt ook plaats tussen de verschillende groepen die bij de masteropleiding MMC zijn betrokken, met name Arbeids- en Organisatiepsychologie. Verder is er gekozen voor het opzetten van een Professional Seminar, om ook voor de studenten de samenhang in het programma te benadrukken. In dit 5 EC vak worden onderwerpen besproken die gerelateerd zijn aan de masteropleiding. Tegelijkertijd biedt dit vak een podium voor contacten tussen de docenten die betrokken zijn bij de opleiding MMC. Door de intensieve samenwerking tussen de onderzoekers die betrokken zijn bij de masteropleiding MMC, weten zij van elkaar wat er wordt gedaan in de verschillende vakken. Hierdoor wordt overlap voorkomen en kan er actief worden verwezen naar stof die in andere vakken wordt behandeld. Dit vergroot de samenhang en maakt het voor de studenten duidelijk hoe ze kennis uit het ene vak kunnen toepassen in het andere. In de toekomst zal de bewaking worden versterkt en formeler worden gemaakt door een docentenmiddag, die eens in de twee jaar wordt gehouden. Master AI Het programma van de masteropleiding AI wordt op een top-down manier samengesteld. Dit garandeert interne samenhang en een goede aansluiting op de bachelorfase. De aanpak is als volgt: eerst worden de doelen en eindtermen van de opleiding vastgesteld (zie Facet 5) en vervolgens wordt bepaald van welke bestaande vakken gebruik kan worden gemaakt en welke vakken intern en welke er extern moeten worden ontwikkeld. Voorstellen worden gemaakt door de programmacommissie, ter advies voorgelegd aan de opleidingscommissie en uiteindelijk ter goedkeuring voorgelegd aan de opleidingsdirecteur. Tevens geeft de opleidingscommissie jaarlijks advies over de Onderwijs- en Examenregeling van de masteropleiding AI en houdt, samen met de programmacommissie, permanent een vinger aan de pols. De opleiding kent een aantal clusters van vakken die op elkaar voortbouwen. Hierdoor wordt diepgang gegarandeerd en kan de inhoud van vakken goed op elkaar worden afgestemd. Voorbeelden van dergelijke clusters zijn de vakken Cognitive Robotics en Robotics; de vakken Multi-agent Systems, Design of Multi-Agent Systems en Advanced Knowledge Technology. 132
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
Binnen een cluster worden de vakken meestal gegeven door dezelfde docent of door docenten die in hun onderzoek met elkaar samenwerken. Dit garandeert de afstemming van de vakken op elkaar en voorkomt doublures in het programma. Overleg over de samenhang vindt ook plaats tussen de verschillende faculteiten die bij AI betrokken zijn, bijvoorbeeld het overleg met informatiekunde over de vakken Machine Learning en Advanced Knowledge Technology. Oordeel van de commissie Bachelor De commissie heeft gezien dat samenhang in het programma doordacht is aangebracht. De zelfstudie geeft een paar heldere voorbeelden van ketens van vakken die op elkaar voortbouwen. Zo wordt in een figuur de volgende keten aangegeven: autonome systemen (BA), practicum autonome systemen (BA), cognitive robotics (MA KI), robotics (MA KI), afstudeerrichting Multi-Agent Systems/Autonomous Perceptive Systems. Het overzicht van de vakken met hun voorkennisrelaties vindt de commissie ook helder en bevestigt het beeld dat er aan de samenhang veel aandacht wordt besteed. Ook de docenten bewaken onderling de samenhang. Eens in de twee jaar wordt hiertoe een bijeenkomst van docenten gehouden. De studenten hebben naar voren gebracht dat in elk geval in het derde jaar er een duidelijk beeld van het geheel naar voren komt. In gesprekken zeiden zij dat zij het programma voldoende samenhangend vinden. De commissie heeft vastgesteld dat de programmacommissie actief de kwaliteit bewaakt, ook qua samenhang, van het studieprogramma, waardoor de samenhang gewaarborgd blijft. De commissie constateert dat de studenten een samenhangend programma volgen. Master MMC en Master AI Ook beide masteropleidingen worden overwogen samengesteld, met een goede focus op de twee gekozen specialisaties. De commissie heeft geconstateerd dat de programmacommissie hierbij een belangrijke rol speelt. De commissie constateert dat de studenten samenhangende programma’s volgen. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F7: Studielast Het programma is studeerbaar doordat factoren, die betrekking hebben op dat programma en die de studievoortgang belemmeren zoveel mogelijk worden weggenomen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor De geprogrammeerde studielast is sinds september 2003 voor alle vakken die vanuit de opleiding KI worden verzorgd, gelijk aan 5 EC en voor een aantal practica en onderzoeksprojecten gelijk aan een veelvoud hiervan. De periodieke vakevaluaties worden gebruikt om te toetsen of een vak inderdaad de gewenste zwaarte heeft. Wanneer hierin sterk naar voren komt dat studenten een bepaald vak te zwaar of te licht vinden, wordt door de opleidingscommissie en/of de programmacommissie een advies geformuleerd voor aanpassing van de programmering of inhoud. Uit de vakevaluaties blijkt QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
133
echter dat studenten de zwaarte van de vakken veelal conform het aantal EC beoordelen. Bij de roostering van de vakken wordt gezorgd voor een gelijkmatige verdeling van de studielast over het studieprogramma. Vakken die als struikelblok worden ervaren (zoals de wiskunde- en programmeervakken), worden zodanig geprogrammeerd dat studenten die het vak moeten herkansen in het volgend studiejaar, dit vak kunnen volgen naast de verplichte vakken. Een vak dat voorkennis bevat voor een ander vak, wordt zodanig geroosterd dat de herkansing plaatsvindt vóór aanvang van het vak waarvoor het voorkennis is. Voor een aantal vakken gelden voorkenniseisen om de nodige diepgang te bereiken. Een voordeel is dat studenten door de voorkenniseisen worden gestimuleerd om bepaalde vakken niet uit te stellen. Dit kan de studievoortgang bevorderen. Daar staat tegenover dat de vakken die als voorkenniseis gelden voor andere vakken ook potentiële struikelblokken kunnen zijn. Het aantal voorkenniseisen is daarom zo veel mogelijk beperkt. In de studiegids en in de voorlichting wordt het belang van het behalen van de voorkennisvakken benadrukt. Studenten die vanwege het niet behalen van voorkennisvakken studievertraging oplopen, kunnen samen met de studieadviseur bekijken hoe deze studievertraging kan worden beperkt. De volgende regels bevorderen de studievoortgang: • • •
studenten krijgen ten minste twee maal per jaar de gelegenheid om in een vak tentamen af te leggen; het propedeutische examen is geen ingangseis voor het verdere vervolg van het bachelorprogramma; een student mag instromen in de masters AI of MMC als hij/zij nog maximaal 15 EC van het bachelorprogramma mist (mits de propedeuse wel is afgerond).
Master MMC en Master AI De periodieke vakevaluaties worden gebruikt om te toetsen of een vak inderdaad de gewenste zwaarte heeft. Wanneer uit deze vakevaluaties sterk naar voren komt dat studenten een vak zwaarder of lichter vinden dan de beoogde studielast, wordt door de opleidingscommissie een advies geformuleerd voor aanpassing van de programmering of inhoud van het betreffende vak. Tot nu toe zijn er bij de masteropleiding MMC nog geen vakken gesignaleerd die door de studenten als struikelblok worden ervaren. Bij de meeste vakken is de studielast evenwichtig over een periode verdeeld: er moeten bijvoorbeeld tussentijds referaten worden gehouden of opdrachten worden ingeleverd. Hierdoor wordt niet alle inspanning geconcentreerd in de tentamenperiode. Dit blijkt de studeerbaarheid te verhogen. Bij de roostering van de vakken wordt de studielast zo goed mogelijk verdeeld over het studieprogramma. De opleidingscommissie signaleert eventuele problemen met de studeerbaarheid. Zonodig formuleert de programmacommissie een oplossing die door de opleidingsdirecteur wordt doorgevoerd.
134
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
Oordeel van de commissie Bachelor De zwaarte van de vakken wordt via de zelfevaluatierapporten gecontroleerd. Vakken worden ook met het oog op eventuele herkansing goed geprogrammeerd, zo heeft de commissie vastgesteld. In de gesprekken met de studenten zijn geen problemen naar voren gekomen betreffende de studeerbaarheid. De commissie acht de mogelijkheid om meer dan twee keer hetzelfde tentamen af te leggen niet doorstroombevorderend. Zij heeft echter in de procedure van hoor- en wederhoor vernomen dat die mogelijkheid niet meer wordt gegeven. De commissie concludeert dat het programma studeerbaar is. Master MMC en Master AI De zwaarte van de vakken wordt via de zelfevaluatierapporten gecontroleerd. Via de opleidingscommissie worden eventueel aanpassingen gedaan. In de gesprekken met studenten is van problemen op dit gebied niets gebleken. De commissie constateert dat de programma’s studeerbaar zijn. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F8: Instroom Het programma sluit qua vorm en inhoud aan bij de kwalificaties van de instromende studenten: WO-bachelor: VWO, HBO-propedeuse of daarmee vergelijkbare kwalificaties, blijkend uit toelatingsonderzoek. WO-master: bachelor en eventueel (inhoudelijke) selectie.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Kunstmatige Intelligentie De opleiding KI neemt in de voorlichting aan aspirant-bachelorstudenten deel aan de voorlichtingsactiviteiten van de RuG en participeert tevens in de facultaire initiatieven van de faculteiten GMW en W&N. Daarnaast organiseert de opleiding eigen aanvullende activiteiten. Het voorlichtingsbeleid van de afdeling KI is erop gericht de relatief nieuwe en onbekende bacheloropleiding bij zo veel mogelijk aspirant-studenten bekend te maken. Master MMC De masteropleiding MMC is in september 2004 van start gegaan. Tweemaal per collegejaar, aan het begin van elk semester, kunnen studenten instromen. Studenten met een bachelordiploma KI, afkomstig van elke KI-opleiding in Nederland, hebben automatisch toegang tot de masteropleiding. Studenten van de bacheloropleiding KI aan de RuG kunnen voorlopig worden toegelaten wanneer zij nog ten hoogste 15 EC van hun bachelorprogramma moeten afronden, maar al wel hun propedeuse hebben behaald. De voorlopige toelating dient binnen een jaar omgezet te zijn in een definitieve toelating. Naast instroom vanuit KI (tussen de vijf en tien per jaar), wordt een stabiele instroom vanuit de Psychologie-bachelor, hbo-opleidingen en buitenlandse opleidingen verwacht. De instroom vanuit QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
135
de Psychologie-bachelor is in 2006-2007 nog afwezig, omdat de studenten een aanpassing in de bachelorfase (wiskunde/programmeren) moeten volgen. De verwachting is dat er vanaf 2007-2008 voldoende studenten vanuit de Psychologie-bachelor zullen instromen. De instroom vanuit het hbo moet nog worden ontwikkeld. Voor studenten met een wo-bachelordiploma (niet KI) of een hbo-bachelordiploma kan een schakelprogramma worden samengesteld. Er bestaat een standaardschakelprogramma voor studenten met een hbo-bacheloropleiding Human Technology (Hanzehogeschool Groningen) bestaande uit de vakken Oriëntatie KI, Statistiek, Imperatief programmeren, Informatieverwerking en taakverrichting en het bachelorproject. Wanneer zij dit schakelprogramma van 30 EC hebben afgerond, kunnen zij instromen in de masteropleiding MMC. Voor studenten met een andere hbo-bacheloropleiding wordt door de toelatingscommissie bekeken of hun opleiding voldoende overlap heeft met de bacheloropleiding KI, zodat zij met een schakelprogramma van ten hoogste 60 EC het gemis aan kennis kunnen overbruggen. Master AI De masteropleiding AI is in september 2004 van start gegaan. Tweemaal per collegejaar, aan het begin van elk semester, kunnen studenten instromen. Studenten met een bachelordiploma KI, afkomstig van elke KI-opleiding in Nederland, hebben automatisch toegang tot de masteropleiding. Studenten van de bacheloropleiding KI aan de RuG kunnen voorlopig worden toegelaten wanneer zij nog ten hoogste 15 EC van hun bachelorprogramma moeten afronden, maar al wel hun prope deuse hebben behaald. De voorlopige toelating dient binnen een jaar omgezet te zijn in een definitieve toelating. Voor studenten met een ander wo-bachelordiploma of een hbo-bachelordiploma kan er een schakelprogramma worden samengesteld. Er bestaat een standaard schakelprogramma voor studenten met een hbo-bacheloropleiding Informatica (HIO). Wanneer ze dit schakelprogramma van 60 EC hebben afgerond, kunnen zij instromen in de masteropleiding AI. Voor studenten met een andere hbo-bacheloropleiding wordt door de toelatingscommissie bekeken of hun opleiding voldoende overlap heeft met de bacheloropleiding KI, zodat zij met een schakelprogramma van ten hoogste 60 EC het gemis aan kennis kunnen overbruggen. Oordeel van de commissie Bachelor De aansluiting op het vwo is, naar het oordeel van de commissie, in orde. Er is speciale aandacht voor de basisvakken Wiskunde die als relatief moeilijk worden ervaren, zo heeft de commissie uit nagekomen informatie begrepen. De commissie heeft begrepen dat eigenlijk het vwo-vak Wiskunde B1 nodig is, een vak dat niet verplicht is. Zij constateert dat de opleiding adequaat regeert op de wiskundeproblematiek. In gesprekken met de studenten is van bijzondere aansluitingsproblemen niets gebleken. De commissie constateert dat het programma aansluit bij de kwalificaties van de instromende studenten.
136
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
Master MMC De commissie heeft vastgesteld dat de opleiding goed aansluit bij de bacheloropleiding, dat blijkt ook uit de schema’s met studieketens die onder Facet 5 zijn opgenomen. In de gesprekken met studenten zijn geen problemen naar voren gekomen. Er is een schakelprogramma voor studenten met een relevante hbo-bacheloropleiding. Master AI De commissie heeft vastgesteld dat de opleiding goed aansluit bij de bacheloropleiding, dat blijkt ook uit de schema’s met studieketens die onder Facet 5 zijn opgenomen. Er is een schakelprogramma voor studenten met een hbo-bacheloropleiding Informatica (HIO). In de gesprekken met studenten zijn geen problemen naar voren gekomen. De schakelprogramma’s voor hbo’ers functioneren goed, zo heeft de commissie vastgesteld. Ze werken ook selectief, tweederde van de hbo’ers slaagt ervoor. De studenten die het schakelprogramma gehaald hebben doen het goed, zo heeft de commissie vernomen. De commissie constateert dat de programma’s aansluiten bij de kwalificaties van de instromende studenten. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F9: Duur De opleiding voldoet aan formele eisen m.b.t. de omvang van het curriculum: WO-bachelor: in de regel 180 studiepunten. WO-master: minimaal 60 studiepunten, afhankelijk van de opleiding.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Het programma van de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie omvat 180 EC en voldoet daarmee aan de formele eisen met betrekking tot de omvang van het curriculum. Het programma van de masteropleiding Mens-machine Communicatie omvat 120 EC en voldoet daarmee aan de formele eisen met betrekking tot de omvang van het curriculum. Het programma van de masteropleiding Artificial Intelligence omvat 120 EC en voldoet daarmee aan de formele eisen met betrekking tot de omvang van het curriculum. Oordeel van de commissie Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
137
F10: Afstemming tussen vormgeving en inhoud Het didactisch concept is in lijn met de doelstellingen. De werkvormen sluiten aan bij het didactisch concept.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Kunstmatige Intelligentie De kennis en vaardigheden die in de eindtermen zijn vervat, worden bijgebracht in een combinatie van werkvormen, met name hoorcolleges, werkcolleges en (computer)practica. Studenten KI moeten in staat zijn op basis van brede kennis van het vakgebied problemen op te lossen en bereid zijn zich snel nieuwe kennis eigen te maken. Ook moeten zij specifieke (ontwerp) vaardigheden hebben ontwikkeld. Er wordt een actieve inbreng van de studenten verwacht bij het verwerven van kennis en vaardigheden. Studenten moeten kunnen samenwerken bij het oplossen van problemen. Eerder opgedane kennis en vaardigheden worden telkens toegepast in een later stadium van de studie. Hierdoor beschikken de studenten over een toenemend scala aan alternatieven voor het oplossen van problemen. Bovendien wordt gedurende de opleiding een steeds groter beroep gedaan op analytische en/of integrerende vaardigheden en beoordelingsvermogen. Het eerste jaar van de bacheloropleiding geeft een overzicht van het vakgebied kunstmatige intelligentie. Naast deze oriënterende functie heeft de propedeuse een selecterende en verwijzende functie. Voor het eerste jaar is gekozen voor studievormen met veel begeleiding, zoals werkcolleges en practica. Bij het vak Wetenschappelijke Basisvaardigheden geven de studenten hun eerste presentaties. In het tweede studiejaar wordt een stevige basis gelegd voor de verdere verdieping van de kunstmatige intelligentie in het derde jaar. Voor een aantal vakken zijn tussentijdse huiswerksets ingevoerd om de studeerbaarheid te verhogen. Deze interventie heeft een gunstig effect gehad op de slagingspercentages. In het derde jaar wordt de kennis van de kunstmatige intelligentie verder verdiept. Iedere student kiest twee van de vier practica: Cognitieve ergonomie, Kennistechnologie, Autonome systemen en Taal- en spraaktechnologie (elk 10 EC). Hier leren de studenten samen te werken aan relatief grote ontwerpprojecten. De bacheloropleiding wordt afgesloten met een bachelorproject, (10 EC) dat tot doel heeft de opgedane kennis en vaardigheden toe te passen in een wetenschappelijk onderzoek. Het bachelorproject bevat een aantal werkcolleges over onderzoeksmethodologie en wetenschappelijk schrijven. Het project wordt afgesloten met een bachelorthesis in de vorm van een wetenschappelijk artikel van rond de vijftien pagina's. Master MMC De kennis en vaardigheden die in de eindtermen zijn vervat, worden bijgebracht in een combinatie van werkvormen, met name hoorcolleges, werkcolleges en practica. In de masteropleiding wordt bij de verplichte vakken diep ingegaan op de gebieden Natural Language Processing, Language Modelling, Cognitive Modelling en Usability Engineering and Analysis. Deze vakken gebruiken veelal een gepaste mengvorm van hoorcolleges en werkcolleges/practica. Daarnaast biedt het vak Capita Selecta MMC een gevorderde cursus in het mondeling en schriftelijk rapporteren, gebaseerd op een actueel boek en door de studenten uitgekozen artikelen. Daarnaast biedt het vak Onderzoeksvaardigheden een verdieping in onderzoeksmethoden en het wetenschappelijk schrijven aan de hand van toegepaste opdrachten. 138
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
De masteropleiding wordt afgesloten met een afstudeerproject (45 EC), dat tot doel heeft de opgedane kennis en vaardigheden toe te passen in een wetenschappelijk onderzoek. De resultaten van het afstudeeronderzoek worden weergegeven in een masterthesis. Studielast masteropleiding MMC over verschillende onderwijsvormen Tabel Studielast Masteropleiding MMC in uren per jaar, verdeeld over verschillende onderwijsvormen (studiejaar 2005-2006) HC=hoorcollege; WC= werkcollege; PR= Practicum; ZS = zelfstudie uren HC 50
Verplichte vakken Afstudeerproject. 45 EC Modulevakken * 50 Keuzevakken * 25 Totaal 125 * Afhankelijk van de vakkeuze.
uren WC 85
uren PR 45
uren ZS 660
85 40 210
45
660 355 1675
90
Totaal 840 1260 840 420 3360
Master AI De kennis en vaardigheden die in de eindtermen zijn vervat, worden bijgebracht in een combinatie van werkvormen, met name hoorcolleges, werkcolleges en practica. In de masteropleiding wordt bij de verplichte vakken diep ingegaan op de gebieden Machine Learning, Robotica, Multi-Agent Systems en Cross-Modal Perception. Deze vakken gebruiken veelal een gepaste mengvorm van hoorcolleges, referaten door studenten en werkcolleges/practica. Daarnaast biedt het vak Capita Selecta AI een gevorderde cursus in het mondeling en schriftelijk rapporteren, gebaseerd op een actueel boek en door de studenten uitgekozen artikelen. Daarnaast biedt het vak Onderzoeksvaardigheden een verdieping in onderzoeksmethoden en het wetenschappelijk schrijven aan de hand van toegepaste opdrachten. Ook is er ruimte voor een aantal keuzevakken. De masteropleiding wordt afgesloten met een afstudeerproject (45 EC), dat tot doel heeft de opgedane kennis en vaardigheden toe te passen in een wetenschappelijk onderzoek. De resultaten van het afstudeeronderzoek worden weergegeven in een masterthesis. Studielast (in uren) per jaar verdeeld over verschillende onderwijsvormen. Verplichte vakken Afstudeerproject 45 EC Keuzevakken Totaal
uren HC uren WC 70 40 75 145
125 165
uren PR 150
uren ZS 580
150
355 935
Totaal 840 1260 1260 3360
Oordeel van de commissie De commissie heeft over dit facet tevoren extra informatie opgevraagd. De opleiding heeft opgegeven dat de vorm van het onderwijs gevarieerd is: hoorcolleges, werkcolleges en practica met toetsvormen zoals opdrachten, papers, presentaties en essaytentamens. Dit zorgt ervoor dat de didactische invulling van de opleidingen de student stimuleert de aangeboden informatie diep te verwerken. De studenten maken een traject door van multidisciplinariteit (disciplines naast elkaar) naar interdisciplinariteit (disciplines door elkaar) en van relatief eenvoudige gesloten vragen naar complexe open vragen. De complexiteit van de vragen wordt steeds groter en de vragen gaan over een relatief groot bereik aan kennisdomeinen. Het bachelorproject en QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
139
delen van eindopdrachten van derdejaarsvakken hebben deels een open karakter. In de masterfase komt de nadruk steeds meer te liggen op open problemen en doorgaans sterk interdisciplinaire onderwerpen. Een bijzonder aspect van het didactisch concept is dat van de student verwacht wordt basiskennis en -vaardigheden te leren bij traditionele disciplines zoals taalkunde, psychologie, informatica en filosofie. Dit betekent dat de studenten in de eerste jaren van de bacheloropleiding vrij veel docenten en studenten van andere opleidingen tegenkomen. In het bijzonder wordt samengewerkt met Informatica waarmee het eerste semester wordt gedeeld. Al vroeg in de studie wordt een basis gelegd voor professionele synergie. Aldus de extra informatie van de opleidingen. De beschrijving in de zelfstudie en bovenstaande aanvulling van het didactisch concept en de werkvormen maken op de commissie een degelijke indruk. De variatie in werkvormen is sinds de vorige visitatie beslist verbeterd. Ook in de masteropleidingen sluiten de werkvormen aan bij het didactische concept, zo heeft de commissie vastgesteld. Het gaat om een combinatie van werkvormen. De commissie heeft geconstateerd dat het didactisch concept in lijn is met de doelstellingen en dat de werkvormen daarbij aansluiten. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F11: Beoordeling en toetsing Door de beoordelingen, toetsingen en examens wordt adequaat getoetst of de studenten de leerdoelen van (onderdelen van) het programma hebben gerealiseerd.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Heeft betrekking op alle drie de opleidingen. Doordat veel vakken (en projecten) door meerdere docenten worden verzorgd, is er veel kennisoverdracht omtrent toetsing en toetscriteria. Er is daardoor onvoldoende meerwaarde te verwachten van formele evaluatie van toetsgegevens. De aantallen deelnemers laten over het algemeen alleen een gedetailleerde kwalitatieve evaluatie toe. Waar problemen worden gesignaleerd, wordt een analyse uitgevoerd op de tentamencijfers, rendementen en toetsingscriteria. Uitgebreide analysen van bijvoorbeeld de ‘derde herkansing’ lieten zien dat deze extra kans door zowel het beperkt aantal deelnemers als de matige cijfers, geen significante verhoging van de studierendementen opleverde. Naar aanleiding hiervan is besloten deze mogelijkheid niet langer aan te bieden. Een ander voorbeeld is het vak Oriëntatie KI, waar de tegenvallende resultaten aanleiding zijn geweest tot de ontwikkeling van een nieuwe opzet. Deze wordt vanaf academisch jaar 20062007 ingevoerd. De onderwijsevaluaties bevatten een aantal vragen over de tentaminering. Uit de resultaten van deze evaluaties blijkt dat studenten van mening zijn dat de tentamenvragen over het algemeen de behandelde stof goed toetsen. Voor de vakken waar in het verleden op dit punt problemen zijn 140
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
gesignaleerd (bijvoorbeeld bij Programmeren 1 en Programmeren in C++, die extern worden verzorgd), zijn in goed overleg met de betrokken docenten nieuwe of alternatieve toetsingsvormen ingevoerd. Iedere toetsing uit een bepaalde periode kent in principe één herkansing in de daarop volgende periode. De vakken die in de laatste periode (tweede periode van het tweede semester) worden gegeven en getoetst, hebben een herkansing in een extra tentamenperiode in de zomervakantie. De toetsingvormen en eventuele compensatieregelingen worden meestal bij aanvang van de colleges aan de studenten bekendgemaakt. Er is een uniform systeem in ontwikkeling voor de beoordeling van de bachelortheses. Deze zal vergelijkbaar zijn met het systeem voor de beide masters. Oordeel van de commissie Bachelor De commissie heeft geconstateerd dat een formulier voor beoordeling van de bachelorscriptie ontbreekt. Maar reeds voorafgaand aan het bezoek heeft zij vernomen dat wordt gewerkt aan zo’n formulier. De commissie heeft na het bezoek vernomen dat het beoordelingsformulier voor de bachelorscriptie met ingang van het studiejaar 2007-2008 wordt gebruikt. Zij heeft met instemming hiervan kennisgenomen. De commissie heeft tijdens de procedure van hoor- wederhoor vernomen dat de opleiding werkt aan een model waarin een tweede beoordelaar wordt ingeschakeld. De commissie heeft voldoende vertrouwen in de opleiding, ook op basis van de gevoerde gesprekken, dat de tweede beoordelaar inderdaad wordt ingeschakeld. Met inachtneming van het vorige is de beoordeling van de scriptie in orde. Aan de opleiding is gevraagd om van de verplichte vakken van de bacheloropleiding het volledige onderwijsmateriaal (boek, syllabus, hand-outs, eventuele andere instructies en tentamens met opgaven, correctieformulier, uitwerkingen van enkele studenten en behaalde cijfers) klaar te leggen. De commissie heeft dit materiaal ter plaatse bekeken en via een steekproef ook enkele tentamens, met opgaven en uitwerking bestudeerd. Daarbij heeft zij speciaal het niveau bestudeerd en de terugkoppeling. De commissie heeft geconstateerd dat het niveau en de beoordeling van de tentamens in orde zijn. Dit geldt ook voor de hertentamens. Bij groepswerk dient, zo is de commissie van oordeel, een individuele beoordeling te worden gegeven. Dat is thans niet het geval. De commissie vindt het verstandig dat de tweede herkansing is afgeschaft. De commissie heeft met instemming vernomen dat binnen de Examencommissie wordt gewerkt aan een methode om normering van de scripties te objectiveren, en wel door het vaststellen van voorbeeldbeoordelingen die als ijkpunt kunnen dienen. De studenten hebben, desgevraagd, naar voren gebracht dat bij tentamens duidelijk wordt aangegeven wat er van hen verwacht wordt. Er wordt ook met proeftentamens gewerkt. De commissie constateert dat adequaat wordt getoetst of de leerdoelen gerealiseerd zijn. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
141
Master MMC De commissie heeft via een steekproef enkele tentamens, met opgaven en uitwerking bestudeerd; zij constateert dat de beoordeling van de tentamens in orde is. Er waren nog geen masterscripties beschikbaar. Wel waren er doctoraalscripties die onder de masteropleiding MMC zouden vallen. Voor de masterscriptie wordt een beoordelingsformulier gehanteerd. De commissie constateert dat adequaat wordt getoetst of de leerdoelen gerealiseerd zijn, op grond van de tentamens en de doctoraalscripties die zij heeft bestudeerd. Master AI De commissie heeft via een steekproef enkele tentamens, met opgaven en uitwerking bekeken; zij constateert dat de beoordeling van de tentamens in orde is. Voor de masterscriptie wordt een beoordelingsformulier gehanteerd. De beoordeling van de scripties is eveneens in orde. De commissie constateert dat adequaat wordt getoetst of de leerdoelen gerealiseerd zijn, op grond van de tentamens en de doctoraalscripties die zij heeft bestudeerd. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. Aanbevelingen. De commissie beveelt aan om op korte termijn een tweede beoordelaar voor de scripties in te schakelen en om groepswerk individueel te laten beoordelen. De commissie benadrukt dat het oordeel over de opleidingen voldoende is. Bovengenoemde aanbevelingen doen daar niets aan af.
Oordeel over het onderwerp ‘Programma’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Programma’. Voor de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Mens-machine Communicatie luidt dat oordeel voldoende en voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt het voldoende.
3.2.3. Inzet van personeel F12: Eisen WO De opleiding sluit aan bij de volgende criteria voor de inzet van personeel van een WO-opleiding: Het onderwijs wordt voor een belangrijk deel verzorgd door onderzoekers die een bijdrage leveren aan de ontwikkeling van het vakgebied.
Alle drie de opleidingen worden bij dit facet gezamenlijk besproken. Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Het verwerven van wetenschappelijk inzicht in het fenomeen intelligentie in natuurlijke en artificiële systemen vereist, binnen het vakgebied kunstmatige intelligentie, dat het wetenschappelijk onderwijs aandacht schenkt aan:
142
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
• • • •
theoretische onderbouwing; formele modellering; implementatie; empirische evaluatie.
Voor het onderwijs dat de staf van KI verzorgt in de eigen discipline, is er inbreng vanuit het onderzoek in zowel de bachelor- als de masterfase. Inmiddels is er bij de afdeling KI een voldoende omvangrijk contingent van eigen universitaire docenten met taken in onderwijs en onderzoek aangesteld om de wetenschappelijkheid van het onderwijs te garanderen. Bij vakken die praktisch van aard zijn (programmeren of ontwerp) wordt, waar mogelijk, het wetenschappe lijk accent benadrukt in de onderwijsuitvoering. Eén en ander sluit aan bij het Strategisch Plan waarin de verwevenheid van onderwijs en onderzoek als belangrijk uitgangspunt is geformuleerd. Alle docenten van de afdeling KI nemen deel aan één van de vier deelprogramma's van het onderzoeksprogramma Artificial Intelligence and Cognitive Engineering (ALICE). Dit onderzoeksprogramma scoorde in de laatste onderzoeksvisitatie ‘goed’ (5x4). Het onderzoeksprogramma is empirisch van karakter, met wetenschappelijke én technische doelstellingen. Doordat de studenten gedurende de gehele studie in contact komen met onderzoekers in verschillende fasen van hun loopbaan, krijgen studenten een goed beeld van de wetenschappelijke praktijk binnen de universiteit. Tegelijkertijd wordt er ruimte geboden aan studenten die graag binnen een meer toegepaste setting willen afstuderen. Er is inmiddels een groot aantal studenten bij bedrijven afgestudeerd. In deze gevallen is altijd een van de stafleden direct betrokken, zodat het noodzakelijke wetenschappelijke karakter van het afstudeerwerk wordt gewaarborgd. Oordeel van de commissie De leden van de staf die onderwijs geven zijn betrokken bij het onderzoek in hun vakgebied. De commissie heeft geconstateerd dat veel docenten een bijdrage leveren aan de ontwikkeling ervan. In de eerste jaren wordt er echter nauwelijks onderwijs door hoogleraren gegeven. Voor werkcolleges en practica worden studentassistenten en/of aio’s ingezet. De commissie heeft hier geen enkel bezwaar tegen, aangezien zij naar behoren worden begeleid. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. De commissie beveelt aan om meer hoogleraren bij Kunstmatige Intelligentie in de eerste jaren van de bacheloropleiding in te zetten. De commissie benadrukt dat het oordeel over de bacheloropleiding voldoende is. Bovengenoemde aanbeveling doet daar niets aan af.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
143
F13: Kwantiteit personeel Er wordt voldoende personeel ingezet om de opleiding met de gewenste kwaliteit te verzorgen.
Alle drie de opleidingen worden bij dit facet gezamenlijk besproken. Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie De tabel geeft de onderwijsinzet van de staf weer, onderverdeeld naar functie en geslacht, met vermelding van het percentage gepromoveerden. In totaal is 7,9 fte beschikbaar voor het onderwijs (exclusief onderwijsdienstverlening door andere opleidingen). Daarvan is 5% hoogleraar, 7% uhd, 33% ud, 7% docent, 24% promovendi en 24% overig. Van de promovendi is een deel bursaal: zij mogen niet ingezet worden in het onderwijs. Verder is het streven om promovendi jaarlijks voor ongeveer 0.1-0.15 fte in te zetten voor onderwijs (0.25 fte is het maximum). De staf is relatief jong, de gemiddelde leeftijd is: 34.5 jaar inclusief promovendi en 38.4 jaar exclusief promovendi (per 1 januari 2006). Tabel Aantal fte's betrokken bij het onderwijs op 1 december 2006 Categorie
M Aantal
fte’s
Hl Uhd Ud Promovendi Docenten Studentassistenten Totaal
1 1 4 10
0.40 0.15 1.80 1.80
7 23
V aantal
fte’s
Totaal aantal
fte’s
1.10
1 2 4 1 4
0.50 0.55 0.40 0.50 0.70
1 2 6 14 1 11
0.40 0.65 2.35 2.20 0.50 1.80
5.25
12
6.65
35
7.90
percentage gepromoveerd 100% 100% 100% nvt 100% nvt
Onderwijsinzet in meerjarig perspectief: Jaar
Aantal fte’s onderwijs
2005-6 7.9 2004-5 8.0 2003-4 8.0
Totaal aantal ingeschreven studenten
Totaal bachelordiploma’s
168 161 150
21 14 2
Totaal docto- Aantal sturaal en mas- denten per ter- diploma’s fte onderwijs 12 21 20 20 11 19
Aantal afgestud. per fte onderwijs 4.2 4.2 1.6
Oordeel van de commissie De commissie heeft, desgevraagd, nog extra informatie over dit facet gekregen. Als men de externe docenten die met andere opleidingen gedeelde keuzevakken geven, meetelt, dan is er een stafinzet van 9,1 fte. In 2005-2006 bedroeg aantal ingeschreven studenten 168. Dan wordt de staf-studentratio 1:18. En het aantal afgestudeerden per fte onderwijs wordt dan 3,6 in plaats van 4,2. De commissie stelt vast dat er voldoende personeel wordt ingeschakeld om de opleidingen met de gewenste kwaliteit aan te bieden. De commissie heeft waardering voor de inzet van de staf. 144
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F14: Kwaliteit personeel Het personeel is gekwalificeerd voor de inhoudelijke, onderwijskundige en organisatorische realisatie van het programma.
Alle drie de opleidingen worden bij dit facet gezamenlijk besproken. Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie De achtergrond van de docenten is multidisciplinair en sluit nauw aan bij het domein. De achtergronden zijn: Wiskunde; Wiskunde/KI; Informatica/KI; Informatica/Psychologie; Psychologie/KI; Natuurkunde; Natuurkunde/Biologie (Biofysica); Cognitiewetenschappen; Taalkunde. Van de promovendi heeft een aantal de KI-opleidingen in Groningen of aan zusteropleidingen gevolgd, maar de meerderheid heeft een zelfde brede achtergrond als de docenten. Onderwijsondersteuning door promovendi (met uitzondering van de bursalen) wordt langzamerhand steeds belangrijker. Dit brengt de studenten nog gemakkelijker en frequenter in contact met grensverleggend onderzoek. Uit een overzicht in de zelfstudie blijkt dat de afdeling KI beschikt over een breed scala aan weten schappelijke specialismen die aansluiten bij de inhoudelijke thema's van de opleidingen. Tevens is er voldoende kennis over onderzoeksmethoden en -technieken. Voor werkcolleges en practica worden vaak studentassistenten ingezet. Zij staan dicht bij de studenten en hebben doorgaans kort ervoor dezelfde stof met een hoog eindcijfer afgesloten. Dit leidt tot een effectieve studieondersteuning die zowel door docenten als studenten op prijs wordt gesteld. Scholing docenten Nieuwe medewerkers worden, indien noodzakelijk, didactisch geschoold (Accent op Onderwijs, PPSW 1998). Voor zittend personeel is verdere didactische professionalisering mogelijk. Ook zijn er mogelijkheden tot scholing in taal- en schrijfvaardigheden, automatisering en management. Indien een cursus negatief wordt geëvalueerd, kan de docent worden verplicht een cursus te volgen. Tot op heden is dit nog niet voorgekomen. Didactische scholing is een vast onderwerp in het jaarlijkse functioneringsgesprek. Docenten die extra didactische cursussen hebben gevolgd, zijn daar enthousiast over. De verwachting is dan ook dat er regelmatig gebruik zal worden gemaakt van deze mogelijkheid. In 2005 zijn alle docenten die doceren aan Engelstalige opleidingen getoetst op hun Engelse taalvaardigheid. Bij een onvoldoende niveau zijn afspraken gemaakt over bijscholing op dit terrein. Dit bleek niet nodig voor de docenten van KI: zij hebben de Engelse taalvaardigheidstest goed tot uitstekend doorstaan. Didactische vaardigheden docenten Bij de evaluatie van de studieonderdelen worden de studenten onder andere stellingen voorgelegd over het didactisch handelen van de docenten. Voorbeelden van stellingen: QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
145
De hoorcolleges vond ik [nuttig/niet nuttig, boeiend/niet boeiend]. De hoorcollegedocenten vond ik [goed/slecht]. De feedback op tussentijdse opdrachten vond ik [goed/slecht]. Studenten kunnen een score geven van 1 (niet nuttig, niet boeiend, slecht) tot en met 5 (nuttig/boeiend/goed). Uit de evaluatie van de resultaten van de afgelopen twee jaar blijkt dat de studenten tevreden zijn over de kennisoverdracht door de docenten van KI (gemiddeld 3,6). De verschillen tussen de docenten onderling blijken niet groot te zijn (standaard deviatie: 0,5; extreme waarden: 2,6 en 4,5). Oordeel van de commissie De zelfstudie geeft een korte achtergrond van de docenten. De commissie heeft er met instemming kennis van genomen dat de didactische vaardigheden van de docenten mede geëvalueerd worden door de evaluaties van de studieonderdelen door de studenten. Didactische scholing is een punt van elk functioneringsgesprek. Docenten kunnen verplicht worden een cursus te volgen, indien nodig. De commissie heeft ook met genoegen kennis genomen van het feit dat de taalvaardigheid Engels van de docenten KI in orde is. De commissie constateert dat het personeel gekwalificeerd is voor de inhoudelijke, de onderwijskundige en de organisatorische realisatie van de drie studieprogramma’s. Tegelijkertijd constateert zij dat er weinig hoogleraren zijn bij een brede opleiding als deze. De opleiding wordt slechts door één leerstoel gedragen. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. Aanbeveling Omdat er verschillende afstudeerspecialisaties worden aangeboden die elk een goede aansluiting met het onderzoeksveld moeten kunnen bieden, beveelt de commissie aan meer hoogleraren die een onderzoeksgroep leiden in te schakelen. De commissie benadrukt dat het oordeel over de opleidingen voldoende is. Bovengenoemde aanbeveling doet daar niets aan af.
Oordeel over het onderwerp ‘Inzet van personeel’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Inzet van personeel’. Voor de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Mens-machine Communicatie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt het voldoende.
146
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
3.2.4. Voorzieningen F15: Materiële voorzieningen De huisvesting en materiële voorzieningen zijn toereikend om het programma te realiseren.
Alle drie de opleidingen worden bij dit facet gezamenlijk besproken. Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie In afwachting van definitieve huisvesting binnen de faculteit W&N, is de afdeling KI op 1 februari 2006 verhuisd naar een tijdelijke locatie op het Zerniketerrein (IDEA-gebouw). Naast de werkkamers voor medewerkers beschikt de opleiding op deze locatie over twee onderwijsruimten met een capaciteit van 52 respectievelijk 24 personen. Tevens zijn er drie pc-ruimten met respectievelijk 19, 16 en 7 studentwerkplekken. Alle pc’s in het IDEA-gebouw zijn uitgerust met Windows XP en Linux. Voor studenten KI zijn op het GMW-terrein twee computerzalen ingericht met dual-boot systemen, waardoor studenten ook daar gebruik kunnen maken van het besturingssysteem Linux en de daarbij behorende applicaties. De computerfaciliteiten zijn momenteel iets minder uitgebreid dan voorheen; op de definitieve locatie zal deze weer worden uitgebreid. Er wordt naar gestreefd om het onderwijs van de masteropleidingen in het IDEA-gebouw te roosteren en het onderwijs van de bacheloropleiding binnen de faculteit GMW of andere universi teitsgebouwen in de binnenstad. Dit wordt gedaan om de reistijd te beperken. De eigenstandige locatie in een nieuw en comfortabel kantoorpand wordt door de staf als zeer plezierig ervaren. De behuizing intensiveert het onderlinge contact en maakt het mogelijk om masterstudenten kamers te laten delen met de promovendi die hen begeleiden. Bovendien biedt deze locatie de ruimte om tegemoet te komen aan de sterke groei die KI de laatste jaren kenmerkt. De verhuizing naar het nog in aanbouw zijnde FBOR-gebouw is gepland voor het najaar van 2007. De zorg bestaat dat verdergaande groei van de afdeling KI op deze nieuwe locatie niet gemakkelijk gefaciliteerd kan worden. Het robotlab is de ruimte waarin experimenten en practica met robots gedaan worden. Deze is voorzien van een tiental computers en negen robots. Ook is er een open ruimte waarin de robots vrijelijk kunnen bewegen, alsmede een draadloze netwerkinfrastructuur voor communicatie met de robots. Er zijn vier Pioneer DX II's (robots die zich voortbewegen op drie wielen) en vier Sony Aibo's (robots die zich voortbewegen op pootjes). Met de robotplatforms kunnen uiteenlopende experimenten worden gedaan, zodat studenten ervaring kunnen opdoen met verschillende architecturen. Werk met robots heeft een groot vloeroppervlak nodig en de beschikbare ruimte in het IDEA-complex is erg krap. De geplande ruimte in het toekomstige FBOR-gebouw is ruimschoots voldoende. ICT-faciliteiten Sinds mei 2003 zijn er binnen de faculteit GMW 127 pc's voor cursorisch gebruik, 71 voor individueel gebruik en 6 voor werkgroepjes (skillslabs). De pc's voor cursorisch gebruik zijn buiten de college-uren beschikbaar voor individueel gebruik. Studenten kunnen op het GMW-terrein op informatiemonitoren zien waar en hoeveel pc's beschikbaar zijn. Voor zowel studenten als docenten is de ICT-servicedesk GMW het aanspreekpunt voor vragen met betrekking tot de GMW-configuraties. De servicedesk is van maandag tot en met vrijdag geopend van 8.30-17.00 uur. Voor alle andere vragen fungeert de KI-systeembeheerder als helpdesk.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
147
Elektronische leeromgeving Binnen de opleiding KI wordt steeds meer gebruikgemaakt van de universiteitsbrede elektronische leeromgeving (ELO) Nestor. Een aantal docenten geeft er de voorkeur aan om de webserver van KI te gebruiken voor het plaatsen en verspreiden van digitaal onderwijsmateriaal. Dit heeft als voordeel dat snel ingespeeld kan worden op het aanbieden van nieuwe functionaliteit die binnen de universitaire ELO (nog) niet mogelijk is. Het beleid is dat docenten in ieder geval een verwijzing naar specifieke KI-sites maken vanuit de ELO. Steeds meer docenten gaan over op het gebruik van de ELO voor het ondersteunen van het onderwijs. Studenten kunnen hun studievoortgang en hun behaalde resultaten raadplegen binnen ProgRESS-WWW. De bibliotheek Sociale Wetenschappen is 58 uur per week geopend. De bibliotheek biedt 100 stiltewerkplekken en 24 computerwerkplekken. Ten behoeve van laptopgebruikers is een draadloos netwerk geïnstalleerd. In het weekend kan de student terecht bij de meer dan 1.600 studentwerkplekken in de Universiteits Bibliotheek (UB). Oordeel van de commissie De commissie heeft vastgesteld dat de huisvesting in het huidige gebouw adequaat is. De commissie heeft met waardering bij de rondgang door het gebouw waargenomen dat masterstudenten bij promovendi, die hen begeleiden, op de kamer zitten. De studenten met wie de commissie gesproken heeft waren redelijk tevreden over de beschikbaarheid van computers. De commissie heeft met grote belangstelling het functionele robotlab bekeken. De commissie constateert dat de materiële voorzieningen in orde zijn. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F16: Studiebegeleiding De studiebegeleiding en de informatievoorziening aan studenten zijn adequaat met het oog op studievoortgang. De studiebegeleiding en de informatievoorziening aan studenten sluiten aan bij de behoefte van studenten.
Alle drie de opleidingen worden bij dit facet gezamenlijk besproken. Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Propedeuse Studenten in het eerste jaar van de bacheloropleiding worden halverwege het tweede semester door de studieadviseur uitgenodigd voor een studievoortgangsgesprek. Er worden drie groepen studenten onderscheiden: Studenten die tot op dat moment minder dan de helft van het aantal studiepunten hebben behaald. Zij krijgen het dringende advies om serieus na te gaan of hun studiekeuze wel de juiste is geweest. Studenten die meer dan de helft maar niet meer dan 75% van het aantal studiepunten hebben behaald. Deze groep krijgt het advies te kijken naar studiemethode, studiemotivatie en de in de studie geïnvesteerde tijd. 148
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
Studenten die 75% of meer studiepunten hebben behaald, krijgen geen advies, maar kunnen desgewenst een afspraak maken met de studieadviseur. Door vertrek van de studieadviseur zijn deze gesprekken in het studiejaar 2005-2006 niet gehouden. Postpropedeuse en master In de postpropedeuse en de masterfase kunnen studenten contact opnemen met één van de studieadviseurs als zij informatie of advies nodig hebben bij het maken van keuzen, het maken van studieplanningen, het aanvragen van toelating tot een master, bullen en diploma's. Ook kunnen zij bij de studieadviseur terecht wanneer zij obstakels ervaren in hun studie of studentenleven. Studenten doen veelvuldig een beroep op de studieadviseurs: de drempel om bij hen aan te kloppen is blijkbaar laag. Wel blijkt uit een enquête dat de studenten vinden dat de studieadviseur proactiever te werk moet gaan en studenten met een traag studietempo vaker moet uitnodigen voor een gesprek. Als reactie hierop is besloten het studieadvies slagvaardiger en actiever te maken. Het studievoortgangssysteem De opleiding KI maakt gebruik van het studievoortgangsregistratiesysteem ProgRESS, een instellingsbreed toegepast systeem. ProgRESS registreert feitelijke gegevens en kenmerken van studenten, zoals studieresultaten, inschrijfgegevens en vooropleiding. Het systeem maakt het mogelijk om de studievoortgang van studenten en de studierendementen op te slaan. Studenten kunnen te allen tijde via ProGRESS-WWW hun eigen resultaten inzien. Voor de studierichting KI doen zich twee problemen voor: Een aanzienlijk deel van de studenten van andere studierichtingen die slechts één of enkele vakken bij de opleiding KI willen volgen, schrijft zich in bij KI. Deze studenten zijn niet zonder meer te identificeren. De studievoortgang van KI-studenten die tussentijds van de ene opleidingsvorm (bijvoorbeeld de vijfjarige KI doctoraalopleiding) zijn overgestapt naar een andere opleidingsvorm (meestal de bacheloropleiding) is moeilijk te volgen. Dit omdat de resultaatgegevens dan verdeeld geregistreerd staan in de twee opleidingen. Een studentenvolgsysteem waarin de student het object is dat gevolgd wordt en niet de formele inschrijving, wordt node gemist. Een studentenvolgsysteem is op universi tair niveau in ontwikkeling. Oordeel van de commissie De studieadviseur heeft in het gesprek met de commissie naar voren gebracht dat er een lastig probleem is wat de uitval betreft. Het blijkt dat veel jongens afkomen op de opleiding omdat ze gefascineerd zijn door robots, maar in feite veel te weinig besef hebben van wat de opleiding inhoudt. Via voorlichting tracht de opleiding dit te voorkomen, maar niet alle studenten laten zich voorlichten. Het vak (Inleiding) Autonome Systemen (dat met robots werkt) wordt nu naar het eerste jaar verplaatst, zodat de studenten hier in een relatief vroeg stadium mee te maken krijgen. Van de cohort 2006 is 18% na acht maanden gestopt met de studie. De studieadviseur voert een actief beleid (op basis van de hierboven genoemde enquête is een aantal maatregelen genomen om de studieadvisering slagvaardiger te maken, zo kan de student via e-mail een gesprek aanvragen) en mailt na twee perioden de studenten met wie het niet goed gaat. Als de studenten de bachelorfase gehaald hebben studeren ze meestal vlot af in de masterfase. De commissie heeft hiervan met waardering kennis genomen. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
149
De commissie heeft begrip voor de problemen rond het studievoortgangssysteem. Studeren in het buitenland wordt wel gestimuleerd, maar de studenten kunnen het vaak niet financieren. Ook is een struikelblok dat bij het Bureau Buitenland beurzen vóór 1 februari moeten worden aangevraagd voor een cursus die per september begint. Er zijn speciale ondersteunende lessen ingevoerd, waarbij studenten één keer per week werken in groepjes van twee en ook de sociale controle van de studenten onderling een belangrijke rol speelt. Ze doen dat gedurende een of anderhalve periode. De studieadviseur is zelf ook als coach opgetreden van zo’n groepje. De studenten met wie de commissie gesproken heeft waren enthousiast over de begeleiding en vertelden ook dat zij voor inhoudelijke zaken gemakkelijk bij de docenten terechtkunnen. Ook worden masterstudenten actief begeleid door promovendi. De commissie heeft geconstateerd dat de studieadvisering degelijk en enthousiast wordt uitgevoerd. De commissie heeft ook waardering voor de nauwe banden tussen studenten, promovendi en medewerkers en de directe contacten tussen studenten en studieadviseur. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is goed. Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Het oordeel van de commissie is goed. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is goed.
Oordeel over het onderwerp ‘Voorzieningen’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Voorzieningen’. Voor de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Mens-machine Communicatie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt het voldoende.
3.2.5. Interne kwaliteitszorg F17: Evaluatie resultaten De opleiding wordt periodiek geëvalueerd, mede aan de hand van toetsbare streefdoelen.
Alle drie de opleidingen worden bij dit facet gezamenlijk besproken. Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Op basis van de RuG-nota 'Integrale kwaliteitszorg voor het RUG-onderwijs' (oktober 2005) en de notitie 'Kwaliteitszorg PPSW' (september 2004) wordt de interne kwaliteitszorg vormgegeven. Evaluatie van het onderwijs De evaluatie van het onderwijs wordt op het niveau van de onderwijsprogramma's en op het niveau van individuele cursussen uitgevoerd. De doelen waarnaar op programmaniveau en cursusniveau wordt gestreefd zijn hieronder weergegeven.
150
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
Doelen op cursusniveau • • • • • •
realisatie van eindtermen; voldoende slagingspercentage (> 60%, op meerjarenbasis > 70%); voldoende tevredenheid van studenten en docenten over: inhoud (nuttig, interessant) en zwaarte van het vak; de manier waarop het vak wordt vormgegeven (hoorcolleges, werkcolleges, practica, manier van beoordeling et cetera); materiële voorzieningen.
Doelen op programmaniveau • • •
behalen van curriculumdoelen en eindtermen; nuttig, interessant, samenhangend en studeerbaar programma aanbieden; voldoende variatie in oefenen van vaardigheden (schrijven, presenteren, samenwerken, experimenteren, programmeren et cetera).
Onderwijsprogramma (programmacommissie) De programmacommissie kijkt met een kritische blik naar de onderwijsprogramma’s en bekijkt waar en hoe deze te verbeteren zijn. De studeerbaarheid van de programma’s is een belangrijk uitgangspunt voor eventuele aanpassingen. De studeerbaarheid wordt onder meer verhoogd door streng toe te zien op een beperkt aantal noodzakelijke voorkenniseisen en door de volgorde van te volgen vakken te veranderen. Studenten en docenten kunnen via de opleidingscommissie klachten over of commentaar op de onderwijsprogramma's aan de programmacommissie kenbaar maken. Eens in de twee à drie jaar wordt een discussiemiddag voor studenten georganiseerd. Studenten kunnen hier hun mening geven over het onderwijsprogramma (inhoud, studeerbaarheid, vorm et cetera). De uitkomst van deze discussiemiddagen vormt input voor de programmacommissie. Door de programmacommissie voorgestelde veranderingen worden ter advies voorgelegd aan de opleidingscommissie en vervolgens ter goedkeuring en uitvoering aan de opleidingsdirecteur. Cursussen (opleidingscommissie) De opleidingscommissie speelt een belangrijke rol bij de evaluatie van de cursussen. Alle cursussen van de bachelor-en de masteropleidingen worden door studenten en docenten geëvalueerd. Tot september 2006 was de onderwijscoördinator verantwoordelijk voor de uitvoering, nu ligt de verantwoordelijkheid bij de studieadviseur. Studenten vullen aan het eind van een cursus een evaluatieformulier in. Nadat de gegevens zijn verwerkt, wordt de docent van de uitslag op de hoogte gesteld. Vervolgens vult de docent een docentenevaluatieformulier in. Deze docentenevaluaties worden sinds juli 2005 gebruikt. Voorheen kregen de docenten alleen de uitslagen van de studentevaluaties met eventueel toegevoegd commentaar van de opleidingscommissie. Docenten geven op het evaluatieformulier vaak zelf al aan welke verbeteringen van een cursus zij in het volgende cursusjaar willen doorvoeren. Hierdoor is de opleidingscommissie direct op de hoogte van voorgenomen veranderingen, waardoor de procedure efficiënter is geworden. Controle op de uitvoering van verbeteringen vindt plaats bij vakken die de bijzondere aandacht van de programmacommissie, de opleidingscommissie of de onderwijsdirecteur hebben.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
151
Knelpunten in cursussen, die naar voren komen wanneer de hierboven beschreven doelen niet worden bereikt, worden in de opleidingscommissie besproken. Ook klachten over cursussen worden besproken. In overleg met de betrokken docent(en) wordt vervolgens samen met de voorzitter van de opleidingscommissie naar haalbare verbeteringen gezocht. Voor problemen die door dit protocol onvoldoende worden opgelost, zoekt de onderwijsdirecteur een oplossing. Naast de schriftelijke evaluatie is het contact tussen docent en studenten en/of een mondelinge evaluatie aan het eind van een cursus belangrijk voor de evaluatie ervan. Externe evaluaties Er zijn twee manieren waarop de opleiding ‘van buitenaf ’ wordt geëvalueerd: door middel van universiteitsbrede enquêtes, georganiseerd door het Universitair Onderwijscentrum Groningen en door middel van externe partijen die ranglijsten samenstellen of keuzegidsen uitgeven voor studiekiezers. De universiteitsbrede enquêtes, waarin ook studenten of afgestudeerden van KI worden ondervraagd, zijn ‘100 over de RuG’ en de ‘Alumnimonitor’. De enquête ‘100 over de RuG’ vindt iedere drie jaar plaats en de resultaten worden per opleiding uitgesplitst en rondgestuurd. Het rapport over 2005 is gebaseerd op een steekproef van 45 KI-studenten. Er wordt in ‘100 over de RuG’ voornamelijk naar algemene voorzieningen en meningen gevraagd. De opleiding KI heeft daarom besloten in aanvulling hierop ook zelf periodiek een enquête te houden met naast algemene ook gerichte en specifieke vragen. Deze enquête is in de zomer van 2006 voor het eerst afgenomen. De ‘Alumnimonitor’ wordt gehouden onder alumni van de RuG. Het aantal respondenten op jaarbasis is hierbij echter dusdanig laag, dat er geen uitsplitsing naar alleen de opleiding KI aan de RuG kan worden gemaakt. Om toch te achterhalen wat de alumni van de opleiding vinden, houdt de opleiding in samenwerking met de eigen alumnivereniging AXON regelmatig een enquête onder haar alumni. Oordeel van de commissie Onder de verantwoordelijkheid van de opleidingsdirecteur wordt de kwaliteitszorg uitgevoerd door programmacommissie, opleidingscommissie en ten slotte de examencommissie. In de zelfstudie is een duidelijk schema opgenomen met de taakverdeling. De commissie heeft geconstateerd dat zowel de vakken als het onderwijsprogramma worden geëvalueerd. De algemeen universitaire notities hierboven genoemd zetten hier de lijnen voor uit. Het gaat om slagingspercentages en tevredenheid van de studenten. Studenten evalueren de cursussen. De commissie heeft hiervan met instemming kennisgenomen. Er zijn ook streefdoelen vastgesteld, zowel op programma als op cursusniveau. De programmacommissie houdt de doelstellingen van het programma in de gaten. De commissie heeft met instemming van deze streefdoelen kennisgenomen. De opleiding organiseert enquêtes onder de afgestudeerden waarin naar hun ervaring wordt gevraagd en waar ze terecht zijn gekomen. In de reacties blijken de afgestudeerden vaak de combinatie van breedte en diepgang te waarderen. Een lijst met de functies van de afgestudeerden is na het bezoek aan de commissie toegezonden. 60% van de masterafgestudeerden komt in het onderzoek terecht. Daarnaast zijn er universiteitsbrede enquêtes die uitmonden in een publicatie.
152
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
De commissie heeft ook met waardering kennisgenomen van de lijst met aanbevelingen van de vorige visitatie en de ondernomen acties. Aan de meeste aanbevelingen is nu tegemoet gekomen (meer specifieke KI-vakken in de propedeuse, meer programmeervaardigheden, onderzoek is beter zichtbaar gemaakt, ook in het eerste jaar). Voor managementtaken is er echter nog steeds te weinig uhd-staf. De commissie constateert dat de opleidingen periodiek worden geëvalueerd aan de hand van toetsbare streefdoelen. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F18: Maatregelen tot verbetering De uitkomsten van deze evaluatie vormen de basis voor aantoonbare verbetermaatregelen die bijdragen aan realisatie van de streefdoelen.
Alle drie de opleidingen worden bij dit facet gezamenlijk besproken. Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie De evaluaties hebben een duidelijke invloed op de ontwikkeling van het onderwijs en het aantal cursussen dat als goed wordt geëvalueerd, is door de jaren heen gegroeid. De bereidheid van docenten om veranderingen ter verbetering van hun cursussen door te voeren, is groot. Er zijn uiteraard ook omstandigheden waaronder docenten de door opleidingscommissie voorgestelde veranderingen niet (willen of ) kunnen overnemen. Ook kunnen wensen vanuit de opleidingscommissie die extra geld en/of middelen vragen, niet altijd worden gehonoreerd. In de evaluatie van veranderingen zou de opleidingscommissie een nog actievere opstelling kunnen hebben. Wanneer de opleidingscommissie een probleem niet adequaat kan oplossen, speelt de opleidings directeur een actieve rol. Vakken die onder directe controle van KI-docenten staan, hebben nog nooit met dit soort problemen te kampen gehad. Problemen lijken zich vooral voor te doen bij een gering aantal vakken die van andere afdelingen worden afgenomen waarbij studenten uit meerdere opleidingen deelnemen. Er kunnen gemakkelijk problemen ontstaan wanneer de verschillen in achtergrond en attitude tussen de studentengroepen groot zijn. Ook zijn bij dergelijke vakken de eindtermen (en dus ook de normering) vaak bedoeld voor studenten die het vak volgen als onderdeel van hun eerste studie (bijvoorbeeld: de programmeervakken voor de Informatica-studenten). Hierdoor kan een vak voor KI-studenten onredelijk zwaar uitvallen. De opleidingscommissie is hier alert op. Hieronder een voorbeeld van problemen bij vakken en de aanpassingen die zijn doorgevoerd die (mede) zijn geïnitieerd op basis van evaluaties en het werk van de opleidingscommissie. Statistiek werd en wordt als een zwaar vak ervaren. Er zijn in de afgelopen jaren verscheidene veranderingen doorgevoerd om de studeerbaarheid te verhogen. In 2005 is door de programmacommissie een voorstel gedaan voor een inhoudswijziging, zodat het vak meer aansluit bij de praktijk. Ook werd er een ander statistiekboek uitgezocht. Dit alles heeft in 2005-2006 geleid tot een aanzienlijke verbetering van de studeerbaarheid en het percentage geslaagden is sindsdien hoger. Het vak wordt echter nog wel te zwaar bevonden. In 2006-2007 wordt het vak door een andere docent gegeven en wordt nog meer aandacht besteed aan het ontwikkelen van statistisch begrip. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
153
Oordeel van de commissie De commissie heeft geconstateerd dat de resultaten van de cursusevaluaties voldoende worden teruggekoppeld ter verbetering van de opleiding. In het bovenstaande is slechts één voorbeeld overgenomen uit verschillende voorbeelden die de zelfstudie noemt en waarvan de commissie met instemming kennis heeft genomen. De programmacommissie en de opleidingscommissie vervullen hierbij een duidelijke rol. De commissie concludeert dat de evaluaties de basis vormen voor aantoonbare verbetermaatregelen. De commissie heeft bovendien vast kunnen stellen dat terugkoppeling en verbetering in een snel tempo plaatsvinden. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F19: Betrekken van medewerkers, studenten, alumni en beroepenveld Bij de interne kwaliteitszorg zijn medewerkers, studenten, alumni en het afnemend beroepenveld van de opleiding actief betrokken.
Alle drie de opleidingen worden bij dit facet gezamenlijk besproken. Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie De medewerkers zijn betrokken bij de kwaliteitszorg van de opleiding middels: • • • • •
de opleidingscommissie; de programmacommissie; het maandelijkse stafoverleg; de docentevaluaties van de vakken; een aantal docenten houdt na afloop van zijn/haar vakken ook een mondelinge evaluatie met de studenten.
De studenten zijn betrokken bij de kwaliteitszorg van de opleiding middels: • • • • •
de opleidingscommissie (zes studenten hebben hierin zitting); de programmacommissie (twee studenten hebben hierin zitting); evaluatieformulieren bij ieder vak (ook bij vakken die door andere opleidingen worden gegeven); de evaluatiemiddag over het hele programma die elke twee à drie jaar wordt georganiseerd; de studieadviseur.
De alumni zijn betrokken bij de kwaliteitszorg van de opleiding middels: • • 154
de actieve alumnivereniging ‘Axon’: Iedere twee jaar vullen de alumni een enquête in over hun werk en de aansluiting met de studie. Deze enquête wordt georganiseerd in samenwerking met de opleiding. Bijlage F is een samenvatting van de laatste enquête; informele alumniborrels (paar keer per jaar). ‘AI-en-dan’-dag: eens in de twee jaar organiseert KI een arbeidsmarktdag, waar alumni preQANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
sentaties geven. Hier komt ook aan de orde in hoeverre de opleiding, qua kennis, houding en vaardigheden, voorbereidt op de verschillende functies. Het afnemend beroepenveld is op verschillende manieren betrokken bij de kwaliteitszorg van de opleiding. Allereerst is er een sterke feedback uit de wetenschappelijke wereld: de ervaringen in het internationale netwerk van de onderzoekers worden door de programmacommissie als input gebruikt. Het vak Onderzoeksvaardigheden is bijvoorbeeld ontwikkeld naar aanleiding van signalen uit het onderzoeksveld. De contacten met het bedrijfsleven zijn grotendeels afhankelijk van de netwerken waarin de docenten/onderzoekers actief zijn. Met name door stages en afstudeerprojecten ontvangt de opleiding directe informatie over wat het bedrijfsleven en de publieke sector van de studenten en afgestudeerden verwachten. Bij Facet 20 van de masteropleiding AI is een samenvatting gevoegd, waarin de tevredenheid van werkgevers over de alumni (doctorandi) wordt beschreven. Door het toenemend aantal afstudeerders ontstaan er steeds meer contacten met het bedrijfsleven. De studievereniging CoVer kon bij een bezoek aan de regio New York/Boston in 2004 gebruikmaken van het onderzoekscontact dat bestaat met IBM TJ Watson Center. Tevens bezochten de studenten MIT, Boston University en het bedrijf Scansoft, waar een oud-student KI werkt. In maart 2006 is er door CoVer in samenwerking met het ICT Platform Noord een groot en succesvol symposium georganiseerd voor zowel de universitaire wereld als het bedrijfsleven (zie www. amigro.nl). Naast vele regionale, gaven ook internationale bedrijven hier acte de présence. Oordeel van de commissie De commissie heeft geconstateerd dat de opleidingscommissie naar behoren functioneert. Hierbij zijn docenten en studenten betrokken. De programmacommissie, waarin ook twee studenten zitting hebben, speelt bij de kwaliteitszorg eveneens een grote rol als het om het gehele programma gaat. Ook in de gesprekken met de docenten is gebleken dat er aandacht is voor mogelijke maatregelen om het onderwijs verder te verbeteren. Dank zij de kleine omvang van de opleiding zijn de lijnen kort en is de betrokkenheid groot. Alumni en afnemend veld zijn incidenteel bij de opleiding betrokken, mede dankzij de studievereniging CoVer. De commissie concludeert dat medewerkers en studenten – alumni en het afnemend beroepenveld incidenteel – actief worden betrokken bij de opleiding. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. Een verbeterpunt is het volgende. Er is geen structureel contact met alumni en het afnemende veld. De commissie adviseert alumni en afnemend veld op een systematischer manier te betrekken in het kader van de kwaliteitszorg. De commissie benadrukt dat het oordeel over de opleidingen voldoende is. Bovengenoemde aanbeveling doet daar niets aan af.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
155
Oordeel over het onderwerp ‘Interne kwaliteitszorg’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Interne kwaliteitszorg’. Voor de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Mens-machine Communicatie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt het voldoende.
3.2.6. Resultaten F20: Gerealiseerd niveau De gerealiseerde eindkwalificaties zijn in overeenstemming met de nagestreefde eindkwalificaties qua niveau, oriëntatie en domeinspecifieke eisen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Kunstmatige Intelligentie Het grootste deel van de bachelors gaat een masteropleiding doen, zodat er relatief weinig bachelors direct in de maatschappij zijn terechtgekomen. Hierdoor is een gedegen onderzoek nog niet mogelijk. Tot nu toe gingen de meeste bachelors een masteropleiding binnen KI Groningen doen, maar langzamerhand ontstaat er wat meer mobiliteit. Hieruit kan worden geconcludeerd dat de bachelors in een breed scala aan masteropleidingen worden toegelaten. De combinatie van het doen van zelfstandig onderzoek met aandacht voor expliciete onderzoeksvaardigheden wordt door studenten enthousiast uitgevoerd. Een tot een publicatie uitgewerkt bacheloronderzoek is gepresenteerd op The Ninth International Conference on the Simulation of Adaptive Behaviour (SAB06), waar het de prijs voor de beste paper heeft gekregen (‘Agents Adopting Agriculture: Modelling the Agricultural Transition’). Ook andere bacheloronderzoeken zijn zeer waardevol voor het lopend onderzoek geweest. Op het bachelorsymposium, dat de afsluiting vormt van het bachelorproject, worden veel verrassende bijdragen geleverd. Master MMC Aangezien er nog geen studenten zijn die de masteropleiding MMC hebben afgerond, bestaan er nog geen betrouwbare gegevens over het gerealiseerde niveau. Binnen het oude doctoraalprogramma deed ongeveer de helft van de studenten afstudeerwerk dat inhoudelijk goed aansluit bij MMC. Master AI Om de kwaliteit van de afstudeerprojecten te waarborgen, moeten studenten voor aanvang van hun afstudeerproject een voorstel indienen dat moet worden goedgekeurd. Aan dit voorstel en de inhoud van het project worden specifieke eisen gesteld. Op basis van het voorstel wordt bepaald of het onderzoek de juiste inhoud, kwaliteit en kwantiteit bevat. Het voorstel wordt in nauw overleg met de beoogde begeleider geschreven en na inlevering intern beoordeeld door een ander staflid. Het afstudeerproject wordt afgerond met het voltooien van de masterthesis en het houden van een afstudeercolloquium. De beoordeling van het afstudeeronderzoek vindt plaats aan de hand van een eindbeoordelingsgesprek waar de student, de begeleider bij KI, een eventuele externe begeleider en een onafhankelijke docent KI bij aanwezig zijn. Voor het bepalen van het eindresultaat wordt gebruikgemaakt van vastgestelde beoordelingscriteria.
156
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
De opleiding KI van de RuG heeft contact met verschillende instanties en bedrijven waar afstudeer projecten worden uitgevoerd of waar afgestudeerden werkzaam zijn. Met verschillende bedrijven en contactpersonen is specifiek over de aansluiting van de opleiding op het werkveld gesproken. Oordeel van de commissie Bachelor De opleiding heeft een bachelorproject van 10 EC. De commissie heeft twaalf scripties bestudeerd en beoordeeld aan de hand van een eigen beoordelingslijst. Zij kon met de meeste door de opleiding toegekende cijfers instemmen, maar in twee gevallen gaf zij een lager cijfer omdat het KI-gehalte gering was. De opleiding heeft in het gesprek met de commissie naar voren gebracht dat in zo’n werkstuk minstens twee van de drie aspecten theorie, implementatie en empirie aan de orde moeten komen en daar voldeden deze scripties aan. Een van de bestudeerde scripties was een fraai visitekaartje voor iemand die zou willen gaan werken in het bedrijfsleven. De commissie heeft via een steekproef ook enkele tentamens bekeken, zowel de opgaven als de uitwerking en geconstateerd dat deze van voldoende niveau zijn. De commissie constateert dat de gerealiseerde eindkwalificaties in overeenstemming zijn met de nagestreefde eindkwalificaties en dat het niveau van de opleiding voldoende is. Master MMC Het afstudeerproject is een onderzoeksproject van 45 EC. Ook is er de mogelijkheid een onderzoeksproject van 30 EC te doen, aangevuld met een praktische bedrijfsstage van 15 EC. De opleiding beschouwt de afstudeerproject als de kroon op de opleiding, waarin de meeste belangrijke kennis en vaardigheden naar voren komen. De commissie heeft een viertal doctoraalscripties in het domein van MMC bestudeerd en beoordeeld aan de hand van een eigen beoordelingslijst. Er waren nog geen masterscripties beschikbaar, omdat de studenten daar nog niet aan toe waren. De scripties zijn van behoorlijk niveau. In veruit de meeste gevallen was de commissie het eens met het door de opleiding toegekende cijfer. De commissie vindt dit een lastig te plaatsen en te beoordelen opleiding. De mogelijkheid om toegang vanuit Psychologie te krijgen tot deze master, zij het met een speciaal voortraject van 30 EC, maakt de zaak gecompliceerd. Binnen het programma is het mogelijk trajecten te kiezen waarbij het KI-gehalte klein is en het Psychologie-gehalte groot. Dit blijkt ook uit één van die scripties die de commissie bestudeerd heeft en waarbij het KI-gehalte verwaarloosbaar was. In het gesprek met het bestuur is deze kwestie ook aan de orde gekomen. Van de kant van het bestuur is erkend dat MMC nog volop in ontwikkeling is en nog niet het succes dat ervan was verwacht. In elk geval dient er een verbinding met Psychologie te blijven, zo stelde het bestuur.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
157
De commissie heeft via een steekproef ook enkele tentamens bekeken, zowel de opgaven als de uitwerking en geconstateerd dat deze van voldoende niveau zijn. Gezien de doctoraalscripties en de overige toetsen geeft de commissie voor dit facet een voldoende. De commissie constateert dat de gerealiseerde eindkwalificaties in overeenstemming zijn met de nagestreefde eindkwalificaties en dat het niveau van de opleiding voldoende is. Master AI Het afstudeerproject is een onderzoeksproject van 45 EC. De opleiding beschouwt het afstudeerproject als de kroon op de opleiding, waarin de meeste belangrijke kennis en vaardigheden naar voren komen De commissie heeft een achttal doctoraalscripties en masterscripties van AI bestudeerd en beoordeeld aan de hand van een eigen beoordelingslijst. De scripties zijn van behoorlijk niveau. In veruit de meeste gevallen was de commissie het eens met het door de opleiding toegekende cijfer. De commissie heeft via een steekproef ook enkele tentamens bekeken, zowel de opgaven als de uitwerking. Die zijn in orde. De commissie heeft begrepen dat het lopen van een stage in het buitenland wordt aangemoedigd, maar dat studenten op financiële en organisatorische gronden dit niet vaak doen. De commissie constateert dat de gerealiseerde eindkwalificaties in overeenstemming zijn met de nagestreefde eindkwalificaties en dat het niveau van de opleiding voldoende is. Mede vanwege de kwalitatief goede scripties die vaak tot een publicatie leiden en het feit dat veel afgestudeerden elders onderzoeker worden, beoordeelt de commissie dit aspect bij de masteropleiding AI met ‘goed’. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is goed.
158
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
F21: Onderwijsrendement Voor het onderwijsrendement zijn streefcijfers geformuleerd in vergelijking met relevante andere opleidingen. Het onderwijsrendement voldoet aan deze streefcijfers.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Kunstmatige Intelligentie De instroom Jaar 2002 2003 2004 2005 2006
Aantal 54 58 43 40 39
Propedeuserendement Het percentage behaalde propedeusediploma’s per cohort normstudenten is weergegeven in de tabel. De lage waarden zijn het gevolg van de lage prioriteit die studenten en opleiding hebben gegeven aan de propedeuse. Het heeft geen consequenties wanneer het laatst gehaalde bachelorvak tevens het laatste vak van de propedeuse is. Een verhoging van de prioriteit van het propedeutisch examen verklaart waarschijnlijk het hoge rendement na twaalf maanden van de cohort 2005-2006. Tabel Percentage behaalde propedeusediploma’s per cohort normstudenten Cohort 2001-2002 2002-2003 2003-2004 2004-2005 2005-2006 Gemiddelde over de cohorten
na aantal maanden 12 24 36 22.8 48.6 74.3 29.4 41.1 52.9 16.7 61.0 80.0 13.0 45.5 41.7 24.7 49.1 69.1
In facultair verband worden plannen gemaakt om een zware sanctie in te voeren bij onvoldoende propedeuseresultaten. Dit kan door uitsluitend studenten die minimaal 45 EC hebben gehaald toe te laten tot tweedejaars vakken en studenten die na twee jaar de propedeuse niet hebben gehaald te verbieden zich voor postpropedeutische vakken in te schrijven. Dit verhoogt de selecterende functie van het eerste deel van de studie. Een en ander dient echter zodanig te worden uitgevoerd dat onnodige studievertraging wordt voorkomen. De KUO-cijfers voor de afgelopen jaren zijn niet bekend. Dit heeft te maken met de overgang van Technische Cognitiewetenschap naar Kunstmatige Intelligentie en het feit dat de tabel na de invoering van de bachelor-masterstructuur niet meer is bijgehouden.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
159
Master MMC De instroom Jaar 2004 2005 2006
Aantal 2 4 8
Over het onderwijsrendement is nog weinig met zekerheid te zeggen. De eerste cohort was klein. Alle studenten van de eerste cohort halen meer dan 45 EC per jaar en zijn bezig met het afstudeer project. De situatie lijkt overeen te komen met die van de masteropleiding AI, waar de gerealiseerde studielast tot tevredenheid stemt. Master AI De instroom Jaar 2004 2005 2006
Aantal 13 9 25
De gerealiseerde studielast van de eerste cohort van de opleiding stemt tot grote tevredenheid. Van deze eerste cohort van dertien studenten hebben in september 2006 drie studenten het hele programma afgerond, waarvan twee cum laude. De rest heeft (nagenoeg) alle vakken afgerond en is bezig met het afstudeerproject van 45 EC. De geadministreerde gemiddelde studielast is 96 EC (48 EC/jaar, 80%). Dit is echter een sterke onderschatting van de werkelijk gerealiseerde studielast, omdat de meeste studenten al ver gevorderd zijn met het afstudeeronderzoek. Deze eerste cohort lijkt gemiddeld tussen de twee en tweeënhalf jaar nodig te hebben om het programma af te ronden. De geadministreerde studielast over het eerste masterjaar van de tweede cohort (instroom per september 2005) ligt op hetzelfde niveau als die van de eerste cohort. Oordeel van de commissie Bachelor In de zelfstudie worden geen streefcijfers voor het bachelorrendement vermeld. Uit de zelfstudie blijkt dat het propedeuserendement na drie jaar gemiddeld op 70% ligt. In opgevraagde informatie meldt de opleiding dat zij zich wil houden aan het streefniveau zoals genoemd in het Bèta-convenant, als grove indicator. Dat is 70% na één jaar (de propedeuse) en een postpropedeuserendement van 90% binnen de nominale cursusduur, exclusief de studenten die vóór 1 februari de studie staken. Dat wordt door de opleiding nog lang niet bereikt. Het convenant dateert overigens uit 1998. Het rendement is een punt van zorg en aandacht van de opleiding. De opleiding overweegt uitsluitend studenten die minimaal 45 EC hebben gehaald toe te laten tot tweedejaars vakken 160
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
en studenten die na twee jaar de propedeuse niet hebben gehaald te verbieden zich voor postpropedeutische vakken in te schrijven. De recente invoering van de bachelor-masterstructuur maakt een scherpe meting momenteel nog niet mogelijk; vooralsnog beoordeelt de commissie dit facet als voldoende. Master MMC en AI De opleiding MMC streeft een instroom van 25 studenten per jaar na. Dat aantal is nog niet bereikt. Voor de masteropleiding is het streefrendement gesteld op 90-95 %, en dit zo veel mogelijk na twee jaar. Het percentage wordt gehaald, zij het dat vrijwel alle studenten er langer over doen, namelijk tussen de twee en tweeënhalf jaar. De recente invoering van de bachelor-masterstructuur maakt een scherpe meting momenteel nog niet mogelijk. Het gaat bij de masterstudenten, die het streefpercentage bijna halen, om kleine aantallen. Vooralsnog beoordeelt de commissie dit facet als voldoende. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. Aanbeveling De commissie beveelt aan heldere maatregelen te treffen om het rendement van de bacheloropleiding op te hogen. Dit zou bijvoorbeeld kunnen door zelf ambitieuze streefcijfers te formuleren in termen van percentages geslaagden in de nominale studietijd. Wellicht zou een bindend studieadvies hier ook zinvol kunnen zijn. De commissie benadrukt dat het oordeel over de bacheloropleiding voldoende is. Bovengenoemde aanbeveling doet daar niets aan af.
Oordeel over het onderwerp ‘Resultaten’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Resultaten’. Voor de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Mens-machine Communicatie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt het voldoende.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
161
Samenvatting van de oordelen van de commissie Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Onderwerp 1. Doelstellingen van de opleiding
Oordeel Voldoende
2. Programma
Voldoende
3. Inzet van personeel
Voldoende
4. Voorzieningen
Voldoende
5. Interne kwaliteitszorg
Voldoende
6. Resultaten
Voldoende
162
Facet 1. Domeinspecifieke eisen 2. Niveau 3. Oriëntatie 4. Eisen wo 5. Relatie doelstellingen en programma 6. Samenhang programma 7. Studielast 8. Instroom 9. Duur 10. Afstemming vormgeving en inhoud 11. Beoordeling en toetsing 12. Eisen wo 13. Kwantiteit personeel 14. Kwaliteit personeel 15. Materiële voorzieningen 16. Studiebegeleiding 17. Evaluatie resultaten 18. Maatregelen tot verbetering 19. Betrokkenheid van medewerkers, studenten, alumni en beroepenveld 20. Gerealiseerd niveau 21. Onderwijsrendement
Oordeel Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Goed Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Goed Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
Masteropleiding Mens-machine Communicatie: Onderwerp 1. Doelstellingen van de opleiding 2. Programma
3. Inzet van personeel 4. Voorzieningen 5. Interne kwaliteitszorg 6. Resultaten
Oordeel Facet Voldoende 1. Domeinspecifieke eisen 2. Niveau 3. Oriëntatie Voldoende 4. Eisen wo 5. Relatie doelstellingen en programma 6. Samenhang programma 7. Studielast 8. Instroom 9. Duur 10. Afstemming vormgeving en inhoud 11. Beoordeling en toetsing Voldoende 12. Eisen wo 13. Kwantiteit personeel 14. Kwaliteit personeel Voldoende 15. Materiële voorzieningen 16. Studiebegeleiding Voldoende 17. Evaluatie resultaten 18. Maatregelen tot verbetering 19. Betrokkenheid van medewerkers, studenten, alumni en beroepenveld Voldoende 20. Gerealiseerd niveau 21. Onderwijsrendement
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
Oordeel Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Goed Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende
163
Masteropleiding Artificial Intelligence: Onderwerp 1. Doelstellingen van de opleiding 2. Programma
3. Inzet van personeel 4. Voorzieningen 5. Interne kwaliteitszorg 6. Resultaten
Oordeel Facet Voldoende 1. Domeinspecifieke eisen 2. Niveau 3. Oriëntatie Voldoende 4. Eisen wo 5. Relatie doelstellingen en programma 6. Samenhang programma 7. Studielast 8. Instroom 9. Duur 10. Afstemming vormgeving en inhoud 11. Beoordeling en toetsing Voldoende 12. Eisen wo 13. Kwantiteit personeel 14. Kwaliteit personeel Voldoende 15. Materiële voorzieningen 16. Studiebegeleiding Voldoende 17. Evaluatie resultaten 18. Maatregelen tot verbetering 19. Betrokkenheid van medewerkers, studenten, alumni en beroepenveld Voldoende 20. Gerealiseerd niveau 21. Onderwijsrendement
Oordeel Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Voldoende Goed Voldoende Voldoende Voldoende Goed Voldoende
Eindoordeel van de commissie over de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie en de masteropleidingen Mens-machine Communicatie en Artificial Intelligence De commissie komt, op grond van haar oordelen voor de onderwerpen en facetten uit het accreditatiekader, tot het volgende eindoordeel: De bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie voldoet aan de eisen voor basiskwaliteit die een voorwaarde zijn voor accreditatie. De masteropleiding Mens-machine Communicatie voldoet aan de eisen voor basiskwaliteit die een voorwaarde zijn voor accreditatie. De masteropleiding Artificial Intelligence voldoet aan de eisen voor basiskwaliteit die een voorwaarde zijn voor accreditatie.
164
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Rijksuniversiteit Groningen
4.
De bacheloropleiding Knowledge Engineering aan de Universiteit Maastricht
Administratieve gegevens Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Naam opleiding: CROHO-nummer: Niveau: Oriëntatie: Studielast: Graad: Variant(en): Locatie(s): Einddatum accreditatie:
Knowledge Engineering 50300 bachelor wo 180 EC Bachelor voltijd Maastricht 31 december 2007
Het bezoek van de commissie aan de Faculty of Humanities and Sciences van de Universiteit Maastricht vond plaats op 23 en 24 mei 2007. 4.0.
Structuur en organisatie van de faculteit
Het zelfevaluatierapport van de bacheloropleiding Kennistechnologie voor de onderwijsvisitatie 2007 wordt aangeboden door het Maastricht ICT Competence Centre (MICC; voorheen de Faculteit der Algemene Wetenschappen). Tot mei 2005 bestond de eenheid die de opleiding verzorgde uit de capaciteitsgroepen Informatica en Wiskunde. Beide capaciteitsgroepen zijn nu ondergebracht in het MICC. Het MICC vormt een onderdeel van de Faculty of Humanities and Sciences (FH&S) van de Universiteit Maastricht. Deze nieuw opgerichte faculteit bestaat uit vier onderdelen, te weten: MICC, University College Maastricht (UCM), Maastricht Graduate School of Governance (MGSoG) en het International Centre for Integrative assessment & Sustainable development (ICIS). Verantwoordelijk voor het bestuur en beheer van de Faculty of Humanities and Sciences is de decaan, die tevens voorzitter van het MICC-bestuur is. Daarnaast worden de volgende functies onderscheiden: • het hoofd van het MICC, eindverantwoordelijk voor de dagelijkse gang van zaken van het MICC; de • opleidingsdirecteur, verantwoordelijk voor het onderwijs; • de projectmanager, verantwoordelijk voor het bureau. Onder bureau onderwijs vallen de examenadministratie, de verroostering, voorlichting en pr, internationalisering, studieadviseur en het secretariaat van MICC. De wetenschappelijke stafleden, die het onderwijs verzorgen, zijn aan één van de twee onderdelen van het MICC verbonden: Informatica of Wiskunde. Oordeel van de commissie De structuur en de organisatie van de faculteit zijn in orde en geven de commissie geen aanleiding tot het maken van opmerkingen.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
165
4.1.
Invoering bachelor-masterstructuur en afbouw ongedeelde opleidingen: stand van zaken
Gedurende de periode 2002-2006 is aan de Faculteit der Algemene Wetenschappen van de Universiteit Maastricht (UM) de bachelor-masterstructuur ingevoerd. Deze structuur vervangt de structuur die bestaat uit een éénjarige propedeuse en een driejarig doctoraalprogramma. De verandering naar een driejarige bacheloropleiding Kennistechnologie (in CROHO, code 50300 Informatica/Kennistechnologie/ICT) en drie éénjarige masterstudies is tevens aangegrepen om een aantal inhoudelijke wijzigingen door te voeren. De bacheloropleiding is hierbij vrijwel gelijk gebleven aan de jaren 1 tot en met 3 van de ongedeelde opleiding. De examencommissie heeft samen met de studieadviseur voornamelijk gekeken naar de doctoraalstudenten, die niet meer in staat zouden zijn conform het Onderwijs- en Examenreglement (OER) hun doctoraalopleiding af te ronden. Deze studenten, met sterk achterblijvende resultaten, is geadviseerd om van de doctoraalopleiding over te stappen naar de bachelor. Dit adviesmoment heeft plaatsgevonden in het najaar van 2004. Uiteindelijk zijn dertien studenten overgestapt naar de nieuwe structuur. De overgangscriteria om studenten dit advies te geven zijn niet formeel vastgelegd, maar zijn steeds in gesprek met de student, examencommissie en studieadviseur besproken en getoetst op haalbaarheid. De facto was dit wanneer studenten niet meer tijdig hun toetsen per jaargang zouden kunnen afleggen conform de vastgelegde termijnen in het OER. In geen van de gevallen was de student het oneens met het gegeven advies. Uitgangspunt was steeds om de student zo min mogelijk extra studievertraging te laten oplopen. Een aantal doctoraalstudenten heeft een intensievere scriptiebegeleiding ontvangen om zo hun opleiding af te ronden. Op dit moment zijn er nog negen studenten die binnenkort zullen afstuderen. Verwacht wordt dat deze studenten uiterlijk 31 augustus 2007 hun studie afgerond zullen hebben. Alle individuele verzoeken en problemen zijn besproken in de examencommissie om te bekijken wat tot de formele mogelijkheden behoorde om lacunes en problemen op te lossen of keuzemomenten te realiseren. Oordeel van de commissie De overgang is naar behoren geregeld. In de gesprekken met de studenten zijn geen problemen naar voren gekomen. De commissie heeft geconstateerd dat de invoering van de bachelor-masterstructuur bij de opleiding Knowledge Engineering probleemloos is verlopen. 4.2.
Het beoordelingskader
4.2.1. Doelstellingen opleiding F1: Domeinspecifieke eisen De eindkwalificaties van de opleiding sluiten aan bij de eisen die door (buitenlandse) vakgenoten en de beroepspraktijk gesteld worden aan een opleiding in het betreffende domein (vakgebied/discipline en/of beroepspraktijk).
Beschrijving overgenomen uit de herziene zelfstudie The goals of the Bachelor Knowledge Engineering are as follows. 166
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
1. To educate students at an academic level in Knowledge Engineering based upon Mathematics and Computer Science. 2. To teach students how to analyse and to solve Knowledge Engineering problems in a variety of application domains. 3. To organize the education in Knowledge Engineering according to the project-based learning system. 4. To prepare students for a future career in education (M.Sc. programmes in Artificial Intelligence, Operations Research, Knowledge Engineering, and Computer Science) or in business (IT industry or IT-related application domains). 5. To stimulate students to acquire an international academic orientation. The bachelor KE is closely related to other Dutch educational programmes in Artificial Intelligence, but differs in two important respects. Firstly, it has a stronger emphasis on exact sciences, i.e. it provides a different coverage of AI-related topics. Secondly, it emphasizes group-wise collaboration in the spirit of problem-based education (GO). De Bachelor Knowledge Engineering (KE) beoogt studenten een degelijke basis te geven voor een verdere carrière, ofwel in een vervolgopleiding, ofwel in het werkveld. De doelen van de bacheloropleiding kunnen uiteindelijk in een aantal kwalificaties gespecificeerd worden. Om een vergelijking met internationale standaarden mogelijk te maken, zijn deze kwalificaties gedefinieerd in termen van de Dublin-descriptoren voor het bachelor profiel. De AI bachelor- en masteropleidingen in Nederland zijn verenigd in het discussie- en samenwerkingsplatform KION: Kunstmatige Intelligentie-Opleidingen Nederland. In dit landelijke KIONverband zijn de doelstellingen en eindtermen van de aangesloten AI bachelor- en masteropleidingen overeengekomen. Deze zijn vastgelegd in het Frame Of Reference. Deze maatstaven zijn gemeenschappelijk ontwikkeld, en worden door alle aangesloten opleidingen onderschreven. Hiermee is gewaarborgd dat de doelstellingen en eindtermen van de individuele opleidingen voldoen aan de landelijk vastgestelde academische, professionele en AI-specifieke maatstaven. In het Frame of Reference worden de Nederlandse AI-opleidingen ook in een internationaal perspectief geplaatst. De Nederlandse situatie is uniek in de zin dat specialistische AI-bacheloropleidingen in het buitenland vrijwel non-existent zijn. Om die reden wordt in het Frame of Reference een gemeenschappelijke identiteit van AI-opleidingen geïdentificeerd en gedefinieerd. Er worden verwante Cognitive Science bacheloropleidingen in het buitenland aangewezen, waarvan de doelstellingen en eindtermen qua niveau vergelijkbaar zijn met die van het Frame of Reference, daarmee deze internationaal waarborgend. Op dezelfde manier worden de Nederlandse masteropleidingen AI in een internationaal kader geplaatst. Het Frame of Reference specificeert ook de aansluiting van de opleidingen op de beroepspraktijk. Oordeel van de commissie De zelfstudie verwijst naar de doelstellingen en eindtermen van het KION-Frame of Reference. De brochure Bachelor in Maastricht 2007 stelt echter dat in deze opleiding de nadruk ligt op de technieken en mogelijkheden vanuit de Wiskunde en Informatica die allerlei beslissingsprocessen aanzienlijk kunnen vereenvoudigen. Op pagina 7 van genoemde brochure wordt gesproken over ‘Computer Science’. De commissie achtte de KION-eindtermen dan ook niet QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
167
voldoende toegespitst op onderhavige opleiding (waarbij studenten in het derde jaar moeten kiezen tussen kunstmatige intelligentie en bedrijfswiskunde). Bepaalde KI-componenten ontbreken, zoals: linguïstiek, spraaktechnologie, autonome systemen. De commissie heeft tijdens het bezoek gevraagd om op de betrokken opleiding toegespitste doelstellingen en eindtermen alsnog op te stellen. Die doelstellingen zijn kort na het bezoek aangeleverd in een op een aantal punten herziene zelfstudie, tot tevredenheid van de commissie, en staan hierboven vermeld. De eveneens aangeleverde eindtermen zijn vermeld onder Facet 2. Zo luidt de eerste doelstelling dat studenten worden opgeleid op een academisch niveau in Knowledge Engineering, gebaseerd op wiskunde en computerwetenschap. De commissie acht deze doelstellingen, al zijn ze globaal geformuleerd, wel adequaat. Zij heeft vastgesteld dat de doelstellingen aansluiten bij eisen van vakgenoten in het buitenland, ook gezien het aangeboden programma (dat in volgende facetten aan de orde komt). Het internationale aspect is naar het oordeel van de commissie gewaarborgd, doordat men in KIONverband voor het opstellen van de kwalificaties heeft gekeken naar buitenlandse opleidingen. Ook de op de Dublin-descriptoren gebaseerde 29 kwalificaties (zie Facet 2) ondersteunen de constatering van de commissie dat de doelstellingen voldoen aan de domeinspecifieke eisen. Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Het oordeel van de commissie is voldoende. F2: Niveau: Bachelor en Master De eindkwalificaties van de opleiding sluiten aan bij algemene, internationaal geaccepteerde beschrijvingen van de kwalificaties van een Bachelor of een Master.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Knowledge and understanding De colleges beslaan sleutelgebieden uit de AI en OR. In de tentamens wordt via open vragen getoetst op begrip en kennis. Door hun onderzoekswerk voor de bachelorthesis komen de studenten in aanraking met de frontlinie van het onderzoek op dat gebied. Er is een apart vak gewijd aan de Philosophy of Science. Zowel tijdens de diverse projecten en tijdens het bachelorthesisonderzoek, alsook tijdens het praktische werk bij verschillende colleges, ervaren studenten de veranderlijkheid van het onderzoeksproces en leren zij daar op een juiste wijze mee om te gaan. Bij verschillende projecten presenteren en bediscussiëren studenten recente wetenschappelijke publicaties op het gebied van de AI en OR. Tijdens die discussies komen ook sociale en ethische aspecten aan bod. Door de grondig opgedane kennis is de bacheloropleiding Knowledge Engineering een uitstekende voorbereiding voor een masteropleiding in de AI of OR. Applying knowledge and understanding for problem solving and design Door de projectvorm ontwikkelen studenten de vaardigheid tot integratie van relevante vakgebieden bij het toepassen van de theorie in de praktijk. Hierdoor is de bachelor in de beroepspraktijk in staat om problemen uit andere disciplines te abstraheren, in het eigen onderzoek te betrekken en te modelleren en vervolgens de procesgang en uitkomsten naar die andere disciplines te vertalen. Door de projectvorm van het onderwijs is de bachelorstudent vertrouwd met het reflecteren op probleemaanpak, werkwijze, tijdsplanning, en resultaten). Ook bij het bachelorthesisonderzoek leren de studenten zelfstandig problemen te formuleren, modellen te ontwikkelen voor problemen en hun ervaring aan te wenden bij het oplossen van problemen. Daarbij wordt aandacht geschonken aan theoretische en praktische kennis opgedaan tijdens de fase voorafgaand aan het bachelorthesisonderzoek. 168
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
Making judgements Het vermogen om modellen, theorieën, hypothesen en ideeën binnen de domeinen van de AI en OR te kiezen, toe te passen, te formuleren en te valideren wordt in alle colleges en projecten verder ontwikkeld. De bachelorstudent heeft een wetenschappelijk verantwoorde probleemoplossende instelling en is in staat om zelfstandig relevante literatuur en softwareapplicaties via bibliotheken of internet te vinden, en deze op toepasbaarheid te beoordelen. Projectverslagen en bachelorthesis resulteren veelal in een gericht advies. Communication Gedurende de bacheloropleiding geven de studenten verschillende presentaties, discussiëren hierover en geven commentaar op elkaars werk. De bacheloropleiding wordt afgesloten met een onderzoeksstage uitmondend in een bachelorthesis (in de vorm van een paper). De bachelorthesis wordt individueel gepresenteerd. Learning skills Door de intensieve contacten tussen de studenten onderling en de kleine afstand tot docenten, krijgen studenten snel feedback op hun vaardigheden. De projectgroepen spelen hier een belangrijke rol, alsook de informele sfeer. Verder zijn de opdrachten in het algemeen zo uitdagend dat er een flink beroep op de creativiteit en de leervaardigheden van de studenten gedaan wordt. The qualifications according to the Dublin descriptors: I. Knowledge and understanding Qualifications The recipient of a Bachelor degree KE should have: 1. Basic understanding of key areas in Knowledge Engineering, in Artificial Intelligence, in Computer Science, and in Applied Mathematics. 2. Advanced knowledge of a specific area in Knowledge Engineering, in Artificial Intelligence, in Computer Science, and in Applied Mathematics, up to a level that without further requirements grants access to a master programme in this area. The specific areas are listed below as qualification 3 to 6. 3. Knowledge of the symbolic and (numerical) sub-symbolic approaches to Artificial Intelligence and their mathematical underpinnings. 4. Knowledge of the most important theories in the areas of knowledge and cognition. 5. Knowledge of the most important methods in Operations Research. 6. Knowledge of Mathematical Modelling and Simulation for Knowledge Engineering. 7. Expertise in constructing and evaluating mathematical and computational methods for a wide range of application domains.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
169
II. Applying knowledge and understanding for problem solving and design Qualifications The recipient of a Bachelor degree KE should have at least the following twelve abilities: 8. The ability to understand, apply, formulate, and validate models from the domains of Knowledge Engineering. 9. The ability to apply the symbolic approach to Artificial Intelligence. 10. The ability to apply non-symbolic approaches to Artificial Intelligence. 11. The ability to design, implement, and evaluate knowledge systems. 12. The ability to apply methods and tools from mathematics and logic. 13. The ability to apply important programming languages used in Knowledge Engineering: (a) ability to comprehend (design) problems and abstract their essentials; (b) ability to construct and develop logical arguments with clear identification of assumptions and conclusions. 14. The ability to submit an argument in the exact sciences to critical appraisal. 15. The ability to think analytically and critically, and to apply logical reasoning. 16. The ability to cooperate in a group and to participate effectively as an academic professional. 17. The ability to create an effective project plan for solving a prototypical Knowledge Engineering problem in a supervised context. 18. The ability to apply KE methods and techniques in a business-related practise. 19. The ability to transpose academic knowledge and expertise in a variety of application domains. III. Making judgments Qualifications The recipient of a Bachelor degree KE should have: 20. The ability to review critically (a) results, (b) arguments, and (c) problem statements from accepted perspectives in the field of Knowledge Engineering. 21. A reasonable level of competence in searching and critically processing the professional literature in Knowledge Engineering. 22. A reasonable familiarity with the standards of academic criticism. 23. An awareness of and responsibility for ethical, normative and social consequences of developments in science and technology, particularly resulting from Knowledge Engineering. IV. Communication Qualifications The recipient of a Bachelor degree KE should have: 24. Academically appropriate communicative skills; the bachelor can: (a) Communicate ideas effectively in written form, (b) Make effective oral presentations, both formally and informally, and (c) Understand and offer constructive criticism of the presentations of others. 25. International communication skills. 26. Elementary effectiveness in leading group-wise communication. 170
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
V. Learning skills Qualifications The recipient of a Bachelor degree KE should be able to: 27. Reflect on (a) one’s own style of thought, (b) one’s own working methods, and (c) one’s own readiness to take the necessary corrective action. 28. Recognize the need for continued learning throughout a professional career. 29. The ability to manage one’s own learning and development, including time management and organizational skills. Oordeel van de commissie Op verzoek van de commissie, die tijdens het bezoek hierover gesproken heeft, zijn ook de beschrijvingen van Facet 2 aangepast. Met de Dublin-descriptoren als uitgangspunt is een lijst met in totaal 29 eindtermen opgesteld. In de beschrijving wordt telkens naar die onderdelen verwezen. Deze eindtermen zijn hierboven opgenomen. Een belangrijke eindterm is bijvoorbeeld: “The ability to transpose academic knowledge and expertise in a variety of application domains.” Dit is een van de kwalificaties die valllen onder Applying knowledge and understanding for problem solving and design. De commissie heeft met waardering kennisgenomen van de lijst met eindtermen. Zij heeft vastgesteld dat ze aansluiten bij algemeen en internationaal geaccepteerde beschrijvingen van de kwalificaties van een bachelor in dit domein. De eindtermen voldoen aan het niveau dat van opleidingen als deze verwacht kan worden, zoals vastgelegd in de Dublin-descriptoren. Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Het oordeel van de commissie is voldoende. F3: Oriëntatie WO De eindkwalificaties van de opleiding sluiten aan bij de volgende beschrijvingen van een Bachelor en een Master in WO: • De eindkwalificaties zijn ontleend aan eisen vanuit de wetenschappelijke discipline, de internationale wetenschapsbeoefening en voor daarvoor in aanmerking komende opleidingen de relevante praktijk in het toekomstige beroepenveld. • Een WO-bachelor heeft de kwalificaties voor toegang tot tenminste één verdere WO-studie op masterniveau en eventueel voor het betreden van de arbeidsmarkt. • Een WO-master heeft de kwalificaties om zelfstandig wetenschappelijk onderzoek te verrichten of multien interdisciplinaire vraagstukken op te lossen in een beroepspraktijk waarvoor een WO-opleiding vereist is of dienstig is.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie De eindtermen van de bacheloropleiding Knowledge Engineering komen overeen met de domeinspecifieke eisen zoals eerder verwoord (zie Facet 1 en Facet 2). Hiernaast is ook rekening gehouden met de ‘Criteria for Academic Bachelor’s and Master’s Curricula’ van A.W.M. Meijers, C.W.A.M. van Overveld en J.C. Perrenet (Drukkerij Lecturis, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands, 2nd edition, 2005). Het programma is zo ingericht dat het niveau en de kwalificaties van afgestudeerde bachelorstudenten aansluit op de eigen masteropleidingen en vergelijkbare Nederlandse masteropleidingen, zoals formeel afgesproken in het bètaconvenant. In Maastricht zijn alle afgestudeerde bachelorstudenten, op één na, doorgestroomd in de eigen masteropleidingen. Eén student is doorgestroomd naar een masteropleiding elders. Er zijn derhalve op dit QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
171
moment geen gegevens bekend van instroom op de arbeidsmarkt. Wel is bekend dat de afgestudeerde masterstudenten allen binnen korte termijn een baan hebben gevonden. Oordeel van de commissie Op verzoek van de commissie heeft de opleiding de doelstellingen en eindtermen op de Maastrichtse opleiding toegespitst. De commissie verwijst naar het onder de Facetten 1 en 2 gestelde. De afgestudeerden kunnen in aanmerking komen voor masteropleidingen, ook bij zusteropleidingen. Dat heeft de commissie ook vastgesteld. De commissie heeft met instemming gelezen in de zelfstudie dat de opleiding overweegt een minor in te voeren opdat de aansluiting bij masteropleidingen in andere disciplines gemakkelijker wordt. De opleiding is aangesloten bij het landelijk overleg KION en hoewel het programma afwijkt van het standaard programma, wat oriëntatie op het wetenschappelijk onderwijs betreft voldoen de eindtermen aan de eisen. Naar het oordeel van de commissie is het internationale aspect voldoende gewaarborgd, doordat men in KION-verband voor het opstellen van de kwalificaties heeft gekeken naar buitenlandse opleidingen. De eindtermen zijn naar het oordeel van de commissie ontleend aan de eisen van de (internationale) wetenschappelijke discipline c.q. wetenschapsbeoefening. Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Het oordeel van de commissie is voldoende.
Oordeel over het onderwerp ‘Doelstellingen opleiding’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Doelstellingen opleiding’. Voor de bacheloropleiding Knowledge Engineering luidt dat oordeel voldoende.
4.2.2. Programma Het departement MICC (Maastricht ICT Competence Centre) is belast met het onderwijs in de bachelor Knowledge Engineering. Er is een nauwe samenhang tussen het onderwijs in de bachelor en het wetenschappelijk onderzoek binnen MICC. Het onderwijs in de bachelor Knowledge Engineering wordt ontwikkeld door senior medewerkers (gepromoveerde wetenschappelijk medewerkers) van MICC. Deze zijn naast hun onderwijstaken actief betrokken binnen het onderzoek in MICC. Daarnaast worden andere onderzoekers betrokken bij het onderwijs, zoals junior onderzoekers en promovendi. In 2006 is MICC’s onderzoek geformaliseerd in 4 onderzoeksgroepen. Deze zijn achtereenvolgens: 1) Adaptive Agents (AA); 2) BioInformatics (BioMICC); 3) Games and Artificial Intelligence (GAI); and 4) Networks and Systems (N&S). Het onderwijs in de bachelor Knowledge Engineering bestaat uit 5 projecten, de bachelor thesis en 33 vakken. De projecten zijn alle gerelateerd aan het onderzoek binnen MICC. Ook de onderwerpen voor de bachelor theses sluiten meestal goed aan bij de 4 onderzoeksdomeinen. Wat de vakken betreft wordt er een breed scala aangeboden, maar alle 4 de onderzoeksdomeinen worden goed vertegenwoordigd in het vakkenpakket.
172
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
Beschrijving van het programma: Year 1
EC
Block 1.1 Introduction to Knowledge Engineering (11104) Introduction to Computer Science 1 (11204) Discrete Mathematics (11304) Project 1-1(*)
4 4 4 -
Block 1.2 Knowledge Presentation and Cognitive Psychology (12404) Introduction to Computer Science II (12504) Calculus 1 (12604) Project 1-1(*)
4 4 4 -
Block 1.3 Project 1-1 (13706)
6
Block 1.4 Linear Algebra (14104) Data Structures and Algorithms (14204) Introduction to Business Management (14304) Project 1-2(*)
4 4 4 -
Block 1.5 Calculus 2 (15404) Software Engineering (15504) Logic (15604) Project 1-2(*)
4 4 4 -
Block 1.6 Project 1-2 (16706)
6
In the second year basic education in the field of mathematics and computer science is continued. There are introductions to application-centred mathematics and computer science subjects. The knowledge of multimedia is broadened in connection to human and computer interaction. The course Philosophy of Science adds to the general academic education. With respect to the projects, as of the second year contacts with the business community is strived for. Year 2
EC
Block 2.1 Databases (21104) 4 Philosophy of Science (21204) 4 Probability and Statistics (21304) 4 Project 2-1 QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
173
Block 2.2 AI Languages (22404) Object-Oriented Modelling (22504) Graph Theory (22604) Project 2-1
4 4 4 -
Block 2.3 Project 2-1 (23706)
6
Block 2.4 Human Computer Interaction (24104) Theoretical Computer Science (24204) Mathematical Modelling (24304) Project 2-2
4 4 4 -
Block 2.5 Knowledge Management (25404) Linear Programming (25504) Mathematical Simulation (25604) Project 2-2
4 4 4 -
Block 2.6 Project 2-2 (26706)
6
The third year will start (in the summer period) with a stay at an English-language university. This is an optional part; the alternative is a business practical. In the third year the aim is to go deeper into the applications of artificial intelligence and business mathematics, the core areas of the study of Knowledge Engineering, but also telecommunication will be discussed. Year 3
EC
Block 3.1 Telecommunication and Telematics (31104) Operations Research Case Studies (31204) Capita Selecta (31304) Project 3-1
4 4 4 -
Block 3.2 Data Mining (32404) Chaos and Fractals (32504) Reasoning Techniques (32604) Project 3-1
4 4 4 -
Block 3.3 Project 3-1 (33706)
6
174
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
Block 3.4 Intelligent Systems * (34104) Logic for AI * (34204) Neural Networks and Fuzzy Logic * (34304) Game Theory * (34404) * 3 optional courses Block 3.5 and 3.6 Bachelor Thesis (35514) English-language university * (36604) Business practical * (36704) * choose one of the two
4 4 4 4
14 4 4
F4: Eisen WO Het programma sluit aan bij de volgende criteria voor het programma van een WO-opleiding: • Kennisontwikkeling door studenten vindt plaats in interactie tussen het onderwijs en het wetenschappelijk onderzoek binnen relevante disciplines. • Het programma sluit aan bij ontwikkelingen in de relevante wetenschappelijke discipline(s) door aantoonbare verbanden met actuele wetenschappelijke theorieën. • Het programma waarborgt de ontwikkeling van vaardigheden op het gebied van wetenschappelijk onderzoek. • Bij daarvoor in aanmerking komende opleidingen heeft het programma aantoonbare verbanden met de actuele praktijk van de relevante beroepen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Het departement MICC (Maastricht ICT Competence Centre) is belast met het onderwijs in de bachelor Knowledge Engineering. Er is een nauwe samenhang tussen het onderwijs in de bachelor en het wetenschappelijk onderzoek binnen MICC. Het onderwijs in de bachelor Knowledge Engineering wordt ontwikkeld door senior medewerkers (gepromoveerde wetenschappelijk medewerkers) van MICC. Deze zijn naast hun onderwijstaken actief betrokken binnen het onderzoek in MICC. Daarnaast worden andere onderzoekers betrokken bij het onderwijs, zoals junior onderzoekers en promovendi. Ieder semester voeren de studenten – onderverdeeld in projectgroepen – een project uit. Het onderwerp van deze projecten sluit aan bij (ten minste) één van de onderzoeksgroepen. In het meest recente semester – het eerste semester van studiejaar 2006-2007 – werden de volgende projecten uitgevoerd: • Het project van jaar 1 bestond uit het ontwikkelen van een algoritme voor het optimaal – dat wil zeggen met minimaal plaatsgebruik – laden van een vrachtwagen. Jaar 2 maakte een programma dat moest kunnen voorspellen of een museumwebsite succesvol • zou zijn (in relatie tot het werven van donaties). Jaar 3, ten slotte, deed onderzoek naar sprekeridentificatie in gesprekken waar meerdere – al • dan niet bekende – sprekers aan deelnamen. De dagelijkse begeleiding van het onderzoek voor de bachelorthesis is in handen van een onderzoeker uit een van bovengenoemde groepen. De onderzoeker begeleidt de student zowel bij het uitvoeren van het onderzoek als bij het schrijven van de thesis.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
175
De bachelorstudent krijgt in het studieprogramma onderzoeksvaardigheden aangeleerd op een dusdanig niveau dat automatisch toegang mogelijk is tot een masteropleiding AI, OR of vergelijkbaar. Daarmee is de basis gelegd voor vaardigheden nodig voor het zelfstandig kunnen verrichten van wetenschappelijk onderzoek. Vanwege de kleinschaligheid van het onderwijs is het contact tussen docenten en studenten heel nauw, waardoor de studenten intensief ‘meelopen’ met de laatste ontwikkelingen in onderzoek en zich gemakkelijk wetenschappelijke vaardigheden eigen maken. De dagelijkse begeleiding van het onderzoek voor de bachelor thesis is in handen van een onderzoeker uit een van bovengenoemde groepen. De onderzoeker begeleidt de student zowel bij het uitvoeren van het onderzoek als bij het schrijven van de thesis. Het programma heeft diverse verbanden met relevante beroepen. Op de eerste plaats komt dit voort uit de vorm van het Project Centred Learning (PCL) binnen de achelor Knowledge Engineering, waarbij de studenten in kleine groepen aan een project werken, dat soms rechtstreeks verband houdt met de praktijk. Daarbij is een dergelijk project niet alleen afkomstig uit praktische situaties, maar dikwijls werken mensen uit de praktijk ook rechtstreeks aan het project mee. Dit kan zijn als inhoudsdeskundige, die door studenten geïnterviewd wordt, of als adviseur bij het project. Een tweede manier waarbij studenten direct met relevante beroepen in contact komen is door het inzetten van gastdocenten en bijzonder hoogleraren uit bedrijfsleven of onderzoeksinstituten bij de hoorcolleges. De gastdocenten en bijzonder hoogleraren worden daarbij aangemoedigd niet alleen over ‘droge stof ’ te praten, maar vooral verbanden te leggen tussen de aangeboden stof en hun eigen beroepspraktijk. Ten slotte zij vermeld dat studenten de mogelijkheid hebben hun bachelorthesisonderzoek bij een bedrijf te verrichten, mits het onderzoek daar van voldoende hoog wetenschappelijk niveau is. In dat geval is er altijd zowel een interne, wetenschappelijke begeleider als een externe begeleider binnen het bedrijf. Indien het thesisonderzoek niet in een bedrijf plaatsvindt, is het zeer wel mogelijk een externe adviseur bij het onderzoek te betrekken. Oordeel van de commissie De commissie heeft vastgesteld dat vrijwel alle docenten zelf onderzoek verrichten. Veelal is hun onderzoek relevant voor het deelgebied waarin zij onderwijs verzorgen. De zelfstudie geeft hier enkele voorbeelden van, hierboven vermeld. Bij de projecten, en die spelen hier een belangrijke rol, is het verband met onderzoek het meest uitdrukkelijk aanwezig. Bij de begeleiding van de bachelorthesis is ook een onderzoeker betrokken. De aansluiting bij actuele ontwikkelingen in relevante wetenschappelijke disciplines is in orde, zo heeft de commissie geconstateerd. De commissie concludeert dat kennisontwikkeling en het opdoen van wetenschappelijke vaardigheden bij studenten plaatsvindt in interactie tussen het onderwijs en het wetenschappelijk onderzoek en dat er verbanden zijn met de actuele beroepspraktijk. Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Het oordeel van de commissie is voldoende.
176
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
F5: Relatie tussen doelstellingen en inhoud programma Het programma is een adequate concretisering van de eindkwalificaties, qua niveau, oriëntatie en domeinspecifieke eisen. De eindkwalificaties zijn adequaat vertaald in leerdoelen van (onderdelen van) het programma. De inhoud van het programma biedt studenten de mogelijkheid om de geformuleerde eindkwalificaties te bereiken.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie The relation between the qualifications and the contents of the Bachelor programme is specified in terms of descriptions of all Bachelor courses. For each course, the relations with the twenty-nine qualifications listed in F2 are specified. Hieronder als illustratie een voorbeeld. Block 1.1 Course title: Introduction to Knowledge Engineering (IKE) Description: The course introduction to Knowledge Engineering offers a comprehensive overview of the core topics in knowledge engineering (KE) and artificial intelligence (AI). The course treats subjects such as agent technology, intelligent search, learning techniques, and future prospects of KE and AI. Agent technology encompasses single agents and multi-agent systems. Intelligent search includes search techniques and searching in games. Learning techniques cover supervised and unsupervised learning. Finally, the future prospects of AI are addressed. In particular, artificial intelligence is contrasted with natural intelligence. Knowledge and understanding: The student acquires global knowledge and insight into the domain of knowledge engineering. The course builds upon and extends previous knowledge by the treatment of the mathematical and computer-science topics that connect to the relevant scientific literature in knowledge engineering. Applying knowledge: Students have become experienced in the application of the main knowledgeengineering techniques and formalisms. In addition, they have learned the major advantages and limitations of the techniques. As a consequence, they can motivate their choices for an approach and technique in a professional way to solve problems in the area of knowledge engineering. Making judgements: Upon completion of the course, students are able to collect and interpret data and literature about a subject in (or related to) the domain of knowledge engineering. Using the data and literature, they can support judgements about the societal, scientific or ethical aspects of the subject. Communication: Students are able to communicate ideas and solutions to an audience of nonexperts and experts. Skills: Students have acquired the learning skills for enrolling follow-up educational programmes that require a high level of autonomy. Study material: S. Russell & P. Norvig. Artificial Intelligence. A modern approach (Second Edition). Prentice-Hall (2003).
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
177
Recommended literature: E. Charniak & D. McDermott, Introduction to Artificial Intelligence, Addison-Wesley (1985); E. Rich & K. Knight, Artificial Intelligence, McGraw-Hill (1991); P.H. Winston, Artificial Intelligence, Addison-Wesley (1970) Examination: Written exam Qualifications: 1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 19, 20, 21, 23, 24, 27. Oordeel van de commissie Op verzoek van de commissie is ook de tekst van Facet 5 herschreven, in de lijn van de eerste twee facetten waarvan de tekst is herzien. Aangeleverd is een uitvoerig overzicht waarin alle cursussen van de bacheloropleiding zijn beschreven zoals het hierboven opgenomen voorbeeld van Introduction to Knowledge Engineering (IKE). Bovendien staan in een tabel de cursussen en de 29 eindkwalificaties (die in Facet 2 zijn beschreven), waarbij met een kruis is aangegeven welke eindkwalificaties in de betrokken cursus aan de orde komen. De commissie heeft waardering voor deze duidelijke tabel en vastgesteld dat de relaties tussen cursussen en eindkwalificaties daarmee duidelijk zijn aangegeven. De commissie heeft geconstateerd dat deze opleiding vooral vanuit de wiskunde wordt gegeven. Zij is een beetje een buitenbeentje in het geheel van het KION-palet. Maar de opleiding is degelijk en levert bekwame bachelors af. De commissie concludeert dat de vakken een adequate realisering bieden van de eindtermen. Daarmee is voldoende aan de eisen van dit facet voldaan. Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Het oordeel van de commissie is voldoende. F6: Samenhang programma Studenten volgen een inhoudelijk samenhangend studieprogramma.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bij de programmering van het bachelorprogramma Knowledge Engineering is getracht een samenhangend programma te creëren door: • Een opbouw in moeilijkheidsgraad van de verschillende vakken. In het eerste studiejaar wordt een grondige basiskennis van specifieke wiskunde- en informaticavakken aan de studenten onderwezen, opdat zij leren hoe het verwerken en bewerken van kennis met behulp van computersystemen gebeurt. Daarnaast worden er in dat jaar inleidingen in de kennistechnologie, multimedia en bedrijfskunde gegeven. In het tweede studiejaar wordt verder gewerkt aan de basisvorming op het gebied van de wiskunde- en informaticavakken. Er zijn introducties in toepassingsgerichte wiskunde- en informaticavakken. De kennis van multimedia wordt verdiept in samenhang met mens- en computerinteractie. In het derde studiejaar wordt dieper ingegaan op toepassingen van kunstmatige intelligentie en bedrijfswiskunde, de kerngebieden van de opleiding Knowledge Engineering. Tevens komt het onderwerp telecommunicatie aan bod. • De ontwikkeling van academische en algemene vaardigheden door een vak als wetenschapsfilosofie in het programma op te nemen. • Bij de meeste vakken practicals te geven die gerelateerd zijn aan de inhoud van het vak. • Door bij de projecten in jaar 1 en jaar 2 project skills trainingen aan te bieden, waarbij de inhoud van deze trainingen zo veel mogelijk geïntegreerd wordt met de projectopdracht of het leerproces van de studenten met betrekking tot het werken in projectgroepen. 178
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
• Door bij de projecten vanaf het tweede jaar gezocht wordt zo veel mogelijk gebruik te maken van projectopdrachten van externe opdrachtgevers. • Door gebruik te maken van het PCL concept, geconcretiseerd door middel van het groepsproject. Doordat bijna alle verantwoordelijke docenten van de vakken betrokken worden bij de projecten is ook dit een plaats waar samenhang bevorderd wordt en waarbij overlap of hiaten in de door de docenten aangeboden stof geconstateerd kunnen worden om vervolgens aan te passen. Verder wordt samenhang verkregen door het regelmatig overleggen van de bij het onderwijs • betrokken docenten en bewaakt door de opleidingsdirecteur en opleidingscommissie. Bij de standaardevaluatie van de blokperioden wordt aan studenten gevraagd om de samenhang, eventuele overlap, en hiaten in de aangeboden stof te benoemen, waarbij de resultaten wederom in detail worden bekeken. Een voordeel hierbij is de kleinschaligheid van het onderwijs, waardoor het contact tussen docent en student erg groot is en de lijnen kort. • Door kennis en vaardigheden met betrekking tot het opzetten en uitvoeren van onderzoek aan te brengen in de eerste tweeënhalf jaar en deze kennis en vaardigheden te integreren in de bachelorthesis. Oordeel van de commissie Het programma is gebouwd op drie pijlers: wiskunde, informatica en Kunstmatige Intelligentie. Het is de bedoeling dat in de projecten en in de scriptie de verbanden tussen deze pijlers tot uitdrukking komen. Er zit een opbouw in moeilijkheidsgraad in het programma en ook het projectonderwijs bevordert de samenhang. De commissie heeft vernomen dat bij een project waarbij zes vakken betrokken zijn, de samenhang toch lastig blijkt aan te brengen te zijn. Het aantal projecten is bij invoering van de bachelor-masterstructuur teruggebracht tot twee. De opleiding streeft ernaar om in het studiejaar 2007-2008 het aantal projecten op te voeren tot vier per jaar, zoals het geval was voor de invoering van de bachelor-masterstructuur. In elk project komen dan niet meer dan drie vakken aan de orde. Studenten gaven aan in het begin moeite te hebben met het ontdekken van samenhang, maar in het derde jaar ontdekken ze de samenhang wel. De commissie waardeert de inspanningen die de opleiding verricht om de samenhang te vergroten en voor studenten zichtbaar te maken. De commissie constateert dat de studenten over de hele opleiding een samenhangend programma volgen. De commissie constateert tevens dat de opleiding zich inspant om deze samenhang ook in de toekomst te waarborgen. Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Het oordeel van de commissie is voldoende. F7: Studielast Het programma is studeerbaar doordat factoren, die betrekking hebben op dat programma en die de studievoortgang belemmeren zoveel mogelijk worden weggenomen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Ten einde de studeerbaarheid van het programma te optimaliseren zijn de volgende maatregelen genomen: • De studiebelasting van de semesters is zo gelijk mogelijk verspreid. • Aan het eind van elk semester wordt een herkansingsweek ingeroosterd waarin geen ander onderwijs gepland wordt. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
179
• De projecten worden door de projectexaminator en projectbegeleider nauwlettend gevolgd, opdat uitvoerbaarheid van de opdracht in relatie tot de omvang van de projectgroep haalbaar geacht wordt. Studielast In de tabel staat de gemiddelde studielast vermeld, zoals gemeten bij de blok- en projectevaluaties. Het eerste getal laat de gemiddelde studiebelasting zien van de studenten op de vraag “How many hours per week have you spent on average on this block of Knowledge Engineering? (all activities: at the university and at home)”. Het tweede getal geeft de studiebelasting weer op de vraag “How many hours in total have you spent on the project? (Project skills training excluded; project meeting included)”. De mogelijke studiebelasting wordt bij deze evaluatie in klassen van telkens vijf uur vermeld. Bij de berekening van de gemiddelden is uitgegaan van het midden van deze klassen. In de blokken 3 en 6 wordt fulltime aan het project gewerkt. De vraag die de studenten krijgen voorgelegd, luidt als volgt: “How many hours in total have you spent on the project during the three project weeks?” Bij de evaluaties van de projecten zelf beslaat de klasse telkens twintig uur. De studiebelasting laat over de blokken een redelijk stabiel beeld zien. Deze belasting varieert tussen de 27 en 37 uur. Hierbij zij opgemerkt dat de studiebelasting van de blokken 3.1 en 3.2 in studiejaar 2004-2005 hoger ligt. Deze verhoging in studielast is mogelijk te verklaren op grond van een combinatie van wijziging in projectopdracht, invoering van verplicht skills onderwijs en de cohort studenten op dat moment. De studiebelasting van de blokken over de twee studiejaren heen, is ongeveer gelijk per blok. Het verschil varieert van één tot drie uur. Ook hier vormen de blokken 3.1 en 3.2 van studiejaar 2004-2005 een uitzondering. De tijd, besteed aan de projecten gedurende de achtweekse onderwijsperioden varieert van 19 tot 27 uur. In de fulltime projectperiode van drie weken loopt de range van 80 tot 102. Een uitzondering hierop wordt gevormd door project 3.3 in studiejaar 2004-2005. Mogelijk dat hierbij de eerder genoemde verklaring een rol speelt. Verder dient bij de interpretatie van deze cijfers rekening gehouden te worden met de relatief kleine studentpopulaties variërend tussen de 10 en 36 studenten. Bij de blokevaluaties wordt tevens gevraagd naar relatieve zwaarte van vakken en overlap tussen vakken onderling. Uit deze evaluaties komt naar voren dat een aantal vakken, waaronder bijvoorbeeld Theoretische Informatica en AI-Talen, als relatief zwaar geëvalueerd worden. In studiejaar 2005-2006 wordt ook een aantal skills classes behorende bij de vakken als zwaar ervaren. Een van de oorzaken hiervoor vormde het verplichte karakter van aanwezigheid en opdrachten. Oordeel van de commissie De studiebelasting is nagemeten en de resultaten zijn opgenomen in een tabel welke wel in de zelfstudie, maar niet in onderhavig visitatierapport is opgenomen. De resultaten geven de commissie geen aanleiding tot kritische opmerkingen, gezien het landelijke beeld. De commissie prijst de strakke regelgeving (onder andere harde knip tussen bachelor- en masterfase) met waar nodig flexibele uitvoering. Per vak niet meer dan één herkansing (maar de mogelijkheid tot extra herkansing in uitzonderlijke gevallen om de bacheloropleiding tijdig af te ronden). Deze aanpak dwingt studenten om de bacheloropleiding op tijd te voltooien. Het is een zwaar programma, maar het is wel te doen, zo vertelden studenten. 30% valt in het 180
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
eerste jaar af. De zwaarte zit niet zozeer in de studiebelasting, maar in de moeilijkheidsgraad. De commissie vindt deze strenge aanpak in het eerste jaar een goede. Dan kunnen studenten nog tijdig overstappen naar een voor hen geschiktere opleiding. De studielast wordt gemeten en ook in de vakevaluaties wordt de zwaarte van de studie nagegaan. De commissie waardeert de aandacht die hiermee aan de studeerbaarheid wordt geschonken. De commissie concludeert dat het programma studeerbaar is. Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Het oordeel van de commissie is voldoende. F8: Instroom Het programma sluit qua vorm en inhoud aan bij de kwalificaties van de instromende studenten: WO-bachelor: VWO, HBO-propedeuse of daarmee vergelijkbare kwalificaties, blijkend uit toelatingsonderzoek. WO-master: bachelor en eventueel (inhoudelijke) selectie.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Instromende Nederlandse studenten hebben een goede aansluiting met de opleiding, omdat enerzijds de onderwijsvorm Project Centred Learning goed aansluit bij het studiehuis en omdat anderzijds de instroomprofielen voor deze bètaopleiding goede voorwaarden scheppen om de aansluiting op deze wetenschappelijke studie verantwoord te laten verlopen. De toelaatbaarheid van andere EU-studenten wordt beoordeeld door het Studenten Service Centrum (SSC) van de Universiteit Maastricht. Zo wordt Belgische studenten geadviseerd ‘zes uur wiskunde’ te hebben gevolgd bij het behalen van het ‘secundair onderwijs diploma’. Voor instroom van non-EU-studenten worden de diploma’s eveneens door het SSC beoordeeld. Hierbij dient ook een bekwaamheid met betrekking tot beheersing van de Engelse taal te worden overlegd. De opleiding streeft naar een instroom in 2007 van zestig studenten per jaar. Om de instroom te verbeteren is er in 2005 een promotiemedewerker aangesteld. Aangezien het percentage vrouwelijke studenten in de bacheloropleiding laag is, wordt er bij de promotie specifiek aandacht besteed om meer vrouwelijke studenten aan te trekken. Het streven is een aandeel vrouwelijke studenten van 10% in de bacheloropleiding in 2007 en in de masteropleiding in 2010. Voor de studenten die een vooropleiding in Nederland hebben gevolgd geldt dat zij met een vwodiploma Natuur & Techniek en Natuur & Gezondheid direct toelaatbaar zijn. Voor studenten met een profiel Economie & Maatschappij en Cultuur & Maatschappij geldt als aanvullende eis Wiskunde B1,2. Dan geven een oud-vwo-diploma met Wiskunde B, een hbo-propedeuse, een hbodiploma, een wo-propedeuse of een afgeronde wo-opleiding toegang tot de bachelor. Het percentage studenten dat instroomt met een hbo-(propedeuse) diploma verschilt jaarlijks. Instroom via een Colloquium Doctum bedroeg 0 (nul). De instroom schommelt, met een gemiddelde instroom van 30-35 nieuwe studenten per jaar. In studiejaar 2004-2005 is de instroom sterk gestegen, omdat de opleiding ook Engelstalig is aangeboden waardoor zeventien EU- en non-EU-studenten, ‘extra’ zijn ingestroomd. Ook het feit dat non-EU-studenten in dat jaar slechts de hoogte van het wettelijke collegegeld hoefden te betalen, heeft daaraan bijgedragen. Voor de studenten die hun vooropleiding in het buitenland hebben gevolgd geldt dat ze in principe toelaatbaar zijn als hun diploma gelijkwaardig is met een vwo-diploma met Wiskunde B. Een taaltoets Engels is niet verplicht voor EU-stroom maar wel voor non-EU-instromers. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
181
Het MICC besteedt ruim aandacht aan voorlichting voor aankomende studenten. Oordeel van de commissie De aansluiting met het vwo is naar het oordeel van de commissie in orde. Het programma sluit aan op het studiehuis en op de wiskunde van het vwo. De commissie heeft geen problemen wat de aansluiting betreft geconstateerd, ook niet in het gesprek met de studenten. Desgevraagd heeft de commissie eveneens vernomen dat de Engelstalige buitenlanders het goed doen. Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Het oordeel van de commissie is voldoende. F9: Duur De opleiding voldoet aan formele eisen m.b.t. de omvang van het curriculum: WO-bachelor: in de regel 180 studiepunten. WO-master: minimaal 60 studiepunten, afhankelijk van de opleiding.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Het programma van de bacheloropleiding Knowledge Engineering omvat 180 EC en voldoet daarmee aan de formele eisen met betrekking tot de omvang van het curriculum. Oordeel van de commissie Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Het oordeel van de commissie is voldoende. F10: Afstemming tussen vormgeving en inhoud Het didactisch concept is in lijn met de doelstellingen. De werkvormen sluiten aan bij het didactisch concept.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Het onderwijs in de bachelor Knowledge Engineering is gebaseerd op Project Centred Learning (PCL). PCL is een studentgecentreerde onderwijsvorm, waarbij studenten in kleine groepen werken aan opdrachten. Het uitvoeren van zo authentiek mogelijke opdrachten draagt bij aan een academisch werk- en denkniveau. Studenten dienen de stof die hen bij de verschillende vakken wordt onderwezen, te verbinden en toe te passen. De projectopdracht vormt hierbij als het ware de motor voor leren. Door de opzet van het projectonderwijs, waarbij regelmatig door middel van tussenpresentaties bijsturing plaatsvindt, wordt de ontwikkeling van leervaardigheden gewaarborgd. De leden van de projectgroep dienen zich voortdurend af te vragen in hoeverre de gevolgde aanpak leidt tot een bevredigende uitwerking van de opdracht. Het projectonderwijs biedt de student eveneens de mogelijkheid meer algemene academische vaardigheden te verwerven, zoals het vermogen om problemen te analyseren, verworven inzichten aan medestudenten en docenten te presenteren, en mogelijke oplossingen te evalueren waarbij de student gemaakte keuzen dient te beargumenteren. Vaardigheden die nodig zijn voor de onderwijsvorm PCL worden getraind in project skills trainingen. Studenten krijgen eerst een training in meer algemene vaardigheden om in teamverband aan een project te kunnen werken. Daarnaast worden trainingen in schriftelijk en mondeling rapporteren, het schrijven van een wetenschappelijk artikel, interviewen, retorica en argumentatie en groepsdynamica gegeven. Algemene en specialistische beroepsvaardigheden worden verworven in de trainingen en practicals, behorend bij de vakken. De werkvormen sluiten aan bij het didactisch concept. 182
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
Zoals hierboven vermeld, staat in de bachelor Knowledge Engineering het projectonderwijs centraal. Studenten werken gedurende in totaal vijf semesters met elkaar in kleine groepen aan opdrachten, geformuleerd door zowel interne als externe opdrachtgevers. De projectopdrachten worden regelmatig opnieuw geformuleerd. Door het PCL-model leren studenten als een team samenwerken. Zij leren kennis en inzicht van verschillende vakdomeinen te integreren en toe te passen op een wetenschappelijke wijze. Tijdens de duur van een project vinden wekelijks vergaderingen plaats in aanwezigheid van de projectbegeleider. Een van de studenten heeft de rol van voorzitter, die de bijeenkomst leidt. Van elke bijeenkomst wordt verslag gedaan. Deze verslagen met de projectplanning en het logboek vormen het projectdossier. De projectbegeleider heeft als taak het proces te begeleiden en waar mogelijk te faciliteren door contacten met inhoudsdeskundigen te leggen. Na de achtweekse blokken vinden tussenpresentaties plaats, waarbij elke projectgroep afzonderlijk aan de betrokken docenten haar interpretatie, stand van zaken, planning en voortgang van het project toont. Deze tussenpresentaties vinden afzonderlijk plaats omwille van de competitie tussen de groepen onderling. Elk project wordt uiteindelijk getoetst door middel van: • een presentatie voor de gehele groep studenten, betrokken docenten en indien van toepassing, externe opdrachtgevers, een product, en • • een wetenschappelijk artikel of rapport. Om ervoor te zorgen dat iedereen in een projectgroep een taak heeft en om ‘meeliftgedrag’ te voorkomen, is het maximum aantal leden van een projectgroep op vijf studenten gesteld. De examinator beoordeelt voortdurend de eisen van de projectopdracht op haalbaarheid, rekening houdend met het aantal projectleden van de groep. Het eindcijfer van een project geldt voor alle projectgroepleden, mits iedereen zich van zijn of haar taken heeft gekweten. Mocht een student onvoldoende participeren gedurende het project, dan bestaat de mogelijkheid om, na een schriftelijke waarschuwing gegeven te hebben, van het groepsresultaat af te wijken. De vakken worden klassikaal onderwezen. De hoorcolleges zijn niet verplicht. De vakken worden door middel van een schriftelijk tentamen, veelal met open vragen, getoetst. In enkele gevallen worden vakken door middel van praktische opdrachten afgesloten. De meeste vakken kennen tevens practicals. In deze practicals leren studenten hun kennis en inzicht op het betreffende domein toe te passen. Ze worden met modellen en vragen geconfronteerd die geanalyseerd, gevalideerd en opgelost moeten worden. Door deze opzet worden zowel algemene als specifieke vakkennis en vaardigheden aangeleerd. In de colleges verwerft de student kennis en inzicht. In de vaardigheidstrainingen leren de studenten deze kennis te gebruiken, te evalueren en te beoordelen. Daarnaast leren de studenten zowel schriftelijk als mondeling te communiceren over hun resultaten op een authentieke wijze (essay, computerprogramma, mondelinge presentatie enzovoort). De afsluitende bachelorthesis is te beschouwen als een eindtoets die de student alle ruimte geeft om eerder ontwikkelde kennis en vaardigheden te etaleren. De bachelorthesis wordt begeleid door een inhoudsdeskundige docent. De thesis wordt afgesloten met een individuele verdediging in een conferencesetting. De thesis wordt door twee inhoudsdeskundigen beoordeeld. De eindverantwoordelijkheid ligt bij één van de twee beoordelaars. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
183
Oordeel van de commissie Het projectgecentreerd leren is een mooi concept, maar de commissie constateert dat het integrerende karakter thans onvoldoende gerealiseerd wordt. Dat heeft te maken met het feit dat het betrekken van zes vakken bij een project te veel blijkt te zijn. De commissie waardeert het dat dit in de toekomst wordt verbeterd. Dit gebeurt door het aantal projecten te verdubbelen, de omvang van de projecten te halveren, en niet meer dan drie vakken bij een project te betrekken, zoals het geval was voor de invoering van de bachelor-masterstructuur, zoals ook in Facet 6 wordt beschreven. De commissie heeft voldoende vertrouwen in de opleiding, ook op basis van de nog later ingeleverde informatie, om ervan uit te kunnen gaan dat het integrerende karakter op korte termijn wel wordt gerealiseerd. Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Het oordeel van de commissie is voldoende. F11: Beoordeling en toetsing Door de beoordelingen, toetsingen en examens wordt adequaat getoetst of de studenten de leerdoelen van (onderdelen van) het programma hebben gerealiseerd.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie In de bachelor Knowledge Engineering wordt het theoretische onderdeel van de vakken getoetst door middel van open vragen. In enkele gevallen vindt er toetsing middels een praktische opdracht plaats. Voor het vaardigheidsdeel van de vakken worden praktische en theoretische opdrachten uitgevoerd, wordt literatuur opgezocht, worden artikelen gelezen en besproken, en houden studenten presentaties over door hen bestudeerde onderwerpen gevolgd door discussies. De opdrachten worden deels individueel, deels in tweetallen en deels in groepjes van circa vijf studenten gedaan. Het vaardigheidsdeel van een vak kan meetellen bij de bepaling van het eindcijfer in de vorm van bonuspunten. De projecten worden beoordeeld op grond van twee tussenpresentaties, een eindpresentatie, het verslag en het geleverde product. Van het product wordt zowel de code als het werkende programma beoordeeld. Het project wordt gedaan in groepen van maximaal vijf studenten. Een projectbegeleider ziet voornamelijk toe op de procesmatige kant van het groepswerk. De studenten krijgen de groepsbeoordeling als individueel eindcijfer van het project. Hiervan kan afgeweken worden in het geval er geconstateerd wordt (door de projectbegeleider in overleg met de groep en de examinator) dat een student in positieve dan wel in negatieve zin opvalt bij de samenwerking binnen de groep. In het laatste geval krijgt een student eerst een waarschuwing. Het afstudeerwerk is in de vorm van een wetenschappelijk artikel van acht tot tien pagina’s, eventueel vergezeld van software. Het schrijven vindt plaats onder de eindverantwoordelijkheid van een afstudeerbegeleider, die tevens examinator is. Aan het begin van het afstudeerproject wordt door de student in overleg met zijn afstudeerbegeleider een afstudeerplan opgesteld. Dit plan wordt ad informandum voorgelegd aan de examencommissie. De begeleiding vindt plaats in groepen van maximaal vijf studenten, of indien nodig individueel. De beoordeling vindt plaats op grond van de resultaten van en de (academische) werkhouding tijdens het onderzoek, het artikel en de presentatie. De beoordeling wordt gegeven door de afstudeerbegeleider en nog een tweede lid van de wetenschappelijke staf. Door dit geheel aan programmaonderdelen en de variëteit in opdrachten en toetsvormen, komen naast de vakinhoudelijke kennis ook de algemene academische vaardigheden goed aan bod in het totale programma. 184
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
De uitslag van het afstudeerwerk wordt in het algemeen direct na de eindpresentatie vastgesteld. Dit is mogelijk omdat de eindpresentatie in het algemeen plaatsvindt nadat de scriptie klaar is en van voldoende kwaliteit om af te studeren volgens ten minste twee examinatoren van de opleiding, waaronder de afstudeerbegeleider. De vakken kunnen twee keer per jaar getoetst worden. De projecten worden één keer per jaar aangeboden. Als een project uitgevoerd is, maar als onvoldoende beoordeeld is, dan volgt er een aanvullende opdracht, waarmee het project alsnog naar een voldoende kan worden opgetrokken. Alle bovenstaande vormen van toetsing zijn summatief. Daarnaast is er ook formatieve toetsing aan de hand e-SAPAS (electronic-Self And Peer Assessment System). Dit – binnen de faculteit ontwikkelde – systeem laat studenten toe hun eigen en elkaars functioneren binnen een projectgroep te beoordelen. e-SAPAS maakt het mogelijk dat iedere student uiteindelijk zijn eigen beoordeling kan vergelijken met het oordeel van zijn of haar medestudenten. In de vragenlijst zijn verscheidene met projectwerk verbonden aspecten opgenomen. Een belangrijk doel van het gebruik van e-SAPAS is dat het tot reflectie leidt. De studenten krijgen zodoende zicht op hun leerproces en kunnen zichzelf leerdoelen stellen voor een volgend project. Oordeel van de commissie De commissie heeft geconstateerd dat een formulier voor de beoordeling van de bachelorscriptie ontbrak in het eerste jaar na de invoering van de bachelor-master structuur. Dit formulier is inmiddels ingevoerd. De commissie heeft hier met instemming kennis van genomen. Het cijfer is een optelsom van werkstuk, proces en presentatie. Een aantal scripties wordt tegelijk gepresenteerd in de vorm van een conferentie. Dit verhoogt de kwaliteit van de beoordeling. Bij de beoordeling zijn minstens twee stafleden betrokken. De commissie constateert dat de beoordeling van de bachelorscriptie in orde is.Aan de opleiding is gevraagd om van de verplichte vakken van de bachelor het volledige onderwijsmateriaal (boek, syllabus, hand-outs, eventuele andere instructies en tentamens met opgaven, correctieformulier, uitwerkingen van enkele studenten en behaalde cijfers) klaar te leggen. De commissie heeft dit materiaal ter plaatse bekeken en via een steekproef ook enkele tentamens, met opgaven en uitwerking bestudeerd. Daarbij heeft zij speciaal het niveau bestudeerd en de terugkoppeling. De commissie heeft geconstateerd dat het niveau en de beoordeling van de tentamens in orde zijn. Dit geldt ook voor de hertentamens. De studenten hebben, desgevraagd, naar voren gebracht dat bij tentamens duidelijk wordt aangegeven wat er van hen verwacht wordt. Er zijn hier ook open boek tentamens. De commissie acht dit een belangrijke toetsvorm omdat deze inzicht toetst en zij waardeert het dus dat de opleiding deze toetsvorm ook hanteert. De commissie concludeert dat toetsing en beoordeling in orde zijn. Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Het oordeel van de commissie is voldoende. Oordeel over het onderwerp ‘Programma’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Programma’. Voor de bacheloropleiding Knowledge Engineering luidt dat oordeel voldoende.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
185
4.2.3. Inzet van personeel F12: Eisen WO De opleiding sluit aan bij de volgende criteria voor de inzet van personeel van een WO-opleiding: Het onderwijs wordt voor een belangrijk deel verzorgd door onderzoekers die een bijdrage leveren aan de ontwikkeling van het vakgebied.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Voor ieder onderwijsonderdeel uit de bachelor Knowledge Engineering geldt dat de verantwoordelijke docent, hoogleraar of universitair (hoofd)docent uit de vaste staf van MICC komt en naast zijn of haar onderwijstaak voor een belangrijk deel betrokken is bij het onderzoek in het vakgebied. Daarnaast worden er geregeld andere medewerkers, die in het vakgebied werkzaam zijn, bij het onderwijs betrokken. In het bijzonder speelt hierbij een belangrijke rol het inzetten van gastdocenten en promovendi op het betreffende onderzoeksgebied. Laatstgenoemden bieden ook voor een groot deel de ondersteuning bij de vaardigheidstraining of practical, waarbij de praktische toepassingen dikwijls rechtstreeks uit het onderzoek van onder andere de promovendi voortkomen. Oordeel van de commissie De leden van de staf die onderwijs geven zijn betrokken bij het onderzoek in hun vakgebied. De commissie heeft geconstateerd dat veel docenten een bijdrage leveren aan de ontwikkeling ervan. Ook in de eerste jaren geven hoogleraren onderwijs; dat vindt de commissie een goede zaak. Voor werkcolleges en practica worden promovendi ingezet. De commissie concludeert dat het onderwijs voor een belangrijk deel wordt gegeven door onderzoekers die een bijdrage leveren aan de ontwikkeling van hun vakgebied. Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Het oordeel van de commissie is voldoende. F13: Kwantiteit personeel Er wordt voldoende personeel ingezet om de opleiding met de gewenste kwaliteit te verzorgen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Het MICC volgt het VSNU-beleid dat alle hoogleraren, uhd’s en ud’s gepromoveerd moeten zijn en dat zij een evenredige onderwijs- en onderzoekstaakstelling hebben. Hiermee wordt bevorderd dat studenten onderwijs krijgen dat wordt ontwikkeld en verzorgd door medewerkers die actief deelnemen aan wetenschappelijk onderzoek. Menskracht die beschikbaar is voor het verzorgen van het onderwijs in mensen en fte’s. Peildatum 1 december 2006. Aantallen zijn gebaseerd op de menskracht met een onderwijstaak binnen MICC; fte’s op basis van percentage onderwijsinzet per categorie wetenschappelijk personeel: Categorie Hl Uhd Ud
186
m aantal
v fte’s aantal onderwijs 2.0 0.9 5.0 2.5 4.8 2.4
totaal fte’s aantal onderwijs 2.0 5.0 1.8
percentage gepromofte’s onderwijs veerden 0.9 100% 2.5 100% 2.4 100%
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
Promovendi Docenten Totaal
3.0 1.0 15.8
0.6 0.9 7.3
0,5 0.5
0.45 0.45
3.0 1.5 16.3
0.6 1.35 7.8
n.v.t. n.v.t.
Het MICC hanteert een onderwijstaakstelling waarbij normuren procentueel worden verbonden aan functieprofielen van onder andere hoogleraar (45%), uhd (50%), ud (50% (of soms 90%)) en promovendi (20%). Binnen deze aan de onderwijstaakstelling vastgestelde uren, gebaseerd op een mensjaar (1 mje-1.650 uren) vallen taken zoals het voorbereiden en verzorgen van onderwijs, afnemen van tentamens, begeleiden van projecten, begeleiden van (bedrijfs)stages, het begeleiden en beoordelen van bachelorscripties, ‘bestuurlijke taken’ zoals deelname aan commissies en overige onderwijstaken. De functie van opleidingsdirecteur heeft een specifieke taakstelling toegewezen gekregen van 410 uren. Uit de tabel blijkt dat het totaal aan fte’s (1e geldstroom) voor onderwijs 7.8 bedraagt. Jaarlijks wordt een overzicht gemaakt van de te verwachten onderwijsbelasting en wordt vastgesteld hoeveel onderwijs-fte’s nodig zijn om de taken voor het komende academiejaar uit te voeren. Er vindt geen nacalculatie plaats of een capaciteitsgroep dan wel individuele stafleden het voorafgaande jaar of boven of onder de vastgestelde norm aan de onderwijsverplichtingen hebben voldaan. Daardoor kan ook niet achteraf objectief worden vastgesteld of sommige stafleden een te hoge onderwijsdruk hebben. Met elk staflid wordt er jaarlijks een functioneringgesprek gehouden, waarbij onder andere de onderwijstaakstelling besproken wordt en de kwaliteit van de onderwijsprestatie van het betreffende personeelslid zoals dat gebleken is uit de eigen evaluaties. De opleidingsdirecteur bespreekt gedurende het jaar de bevindingen van de evaluaties met het betrokken staflid indien daartoe aanleiding is. Toegevoegd docenten en promovendi leveren ook een aandeel in de totale onderwijstaakstelling, mede geënt op het onderwijssysteem Project Centred Learning (PCL) ten behoeve van practicals, projectvaardigheden en projectbegeleiding. Hieronder volgt een totaaloverzicht van onder andere de student-stafratio van de bachelor-, masteren ongedeelde doctoraalopleiding. Jaar
aantal fte- aantal inge- aantal onderwijs schreven diploma’s studenten
2005-2006
7.7
155
2004-2005
7.7
177
2003-2004 2002-2003
7.9 8.5
142 153
21 10 4 31 17
aantal aantal studenten afgestudeerden per fteper fte-onderwijs onderwijs doctoraal 20.1 4.5 2.7 doctoraal bachelor 1.3 bachelor master 0.5 master doctoraal 23.0 7.0 4.8 doctoraal bachelor 2.2 bachelor 15 18.0 1.9 16 18.0 1.9
Oordeel van de commissie De staf-studentratio is 1:20. Het aantal afgestudeerden per fte onderwijs is 4.5. De commissie heeft waardering voor de inzet van de staf. Het onderwijs wordt thans nog gedeeltelijk in twee talen gegeven. In het gesprek met de staf is naar voren gebracht dat in de toekomst alleen QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
187
Engels de voertaal zal zijn. Binnenkort worden er enkele bijzondere hoogleraren aangesteld en twee extra docenten. De commissie heeft hier met instemming kennis van genomen. Ook de studenten met wie de commissie gesproken heeft waren tevreden. De commissie stelt vast dat er voldoende personeel wordt ingeschakeld om de opleiding met de gewenste kwaliteit aan te bieden. Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Het oordeel van de commissie is voldoende. F14: Kwaliteit personeel Het personeel is gekwalificeerd voor de inhoudelijke, onderwijskundige en organisatorische realisatie van het programma.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Nieuwe docenten worden geïnformeerd over het onderwijsmodel PCL en hun rol daarin. Docenten worden betrokken bij PCL als het vak in een van de betrokken onderwijsperioden valt. Verder worden de docenten ingelicht over de assessmentprocedures bij projectonderwijs. De projectbegeleider meldt regelmatig de stand van zaken, zodat signalen uit de projectgroepen geagendeerd worden in de opleidingscommissie. De bewaking van de kwaliteit van het functioneren van de docenten, tutoren van de practica en de projectbegeleiders wordt gewaarborgd door de structurele evaluatie aan het eind van elk onderwijsblok. Het gaat daarbij om gedetailleerde evaluaties die door alle studenten van dat blok worden ingevuld. Standaard is in de evaluatie van een blok de beoordeling van elke docent, tutor en de projectbegeleiders expliciet opgenomen. Bij stelselmatig onder de maat presterende docenten, tutoren of begeleiders wordt gekeken waar dit mee te maken heeft en zo nodig wordt extra individuele begeleiding aangeboden. Docenten, tutoren en projectbegeleiders die beoordeeld worden met een onvoldoende, worden door de opleidingsdirecteur uitgenodigd voor een gesprek. In de praktijk zijn er geen onvoldoende beoordelingen gegeven. Wel zijn er naar aanleiding van evaluatiegesprekken met studenten en tutoren van de practicals verbeterpunten aangebracht. Alle betrokken docenten, tutoren en projectbegeleiders ontvangen de evaluatiegegevens. Scholing in andere didactische kwaliteiten – zoals het verzorgen van een college – gebeurt op dit moment impliciet. Nieuwe maar ook zittende medewerkers die problemen ervaren in hun rol als docent worden zo veel mogelijk toegewezen aan een naaste collega om onder diens supervisie te leren een collegereeks op te zetten en te geven. Bovendien worden docenten betrokken bij de formulering van de projectopdrachten, zodat voor een ieder duidelijk is welke inhoud en niveau aan bod moeten komen opdat de studenten een projectopdracht kunnen uitvoeren. Tegelijkertijd raken docenten van ieders vakgebieden op de hoogte. Er is dus sprake van intercollegiale toetsing. Binnen de Universiteit Maastricht worden intern cursussen voor docenten aangeboden. Iedere docent heeft drie soorten officiële gesprekken met zijn direct leidinggevenden, te weten een functioneringsgesprek, een balance-sheetgesprek en een beoordelingsgesprek. In het jaarlijkse functioneringsgesprek wordt het functioneren van de medewerker over het afgelopen jaar besproken. Afspraken tot het volgen van cursussen worden tijdens de functioneringsgesprekken gemaakt. In het jaarlijkse balance-sheetgesprek worden de ambities en prestaties van de medewerker besproken. In het driejaarlijkse beoordelingsgesprek geeft de leidinggevende een oordeel over het functioneren van de medewerker in de afgelopen jaren en worden eventuele consequenties met betrekking tot 188
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
functieniveau en salaris vastgesteld. Indien er aanleiding toe bestaat, worden extra beoordelingsgesprekken ingelast. Oordeel van de commissie De commissie heeft vastgesteld dat er een structurele evaluatie is aan het eind van elk onderwijsblok. In de enkele gevallen waarbij een docent matig uit de vakevaluaties naar voren komt, wordt er door de verantwoordelijken actie genomen. Didactische scholing geschiedt grotendeels impliciet. De commissie vermoedt dat didactische scholing niet de hoogste prioriteit heeft. Daar staat tegenover dat er sprake is van supervisie door collega’s. Ieder jaar krijgen medewerkers een functioneringsgesprek. Zij worden hierin mede beoordeeld op hun onderwijsprestaties en daarbij worden eventuele afspraken tot het volgen van cursussen didactiek gemaakt. Daarnaast worden jaarlijks zogenaamde balancesheetgesprekken gevoerd. In deze gesprekken worden onder andere de geplande verbeteringen ten aanzien van het onderwijs van het voorafgaande jaar vergeleken met de realisatie daarvan. Ook worden plannen geformuleerd voor het komende jaar. Iedere drie jaar vindt er een beoordelingsgesprek plaats met eventuele consequenties voor functieniveau en salaris. Ook in de gesprekken met studenten is gebleken dat de meeste docenten zowel inhoudelijk, onderwijskundig als organisatorisch gekwalificeerd zijn. Wel kan het volgen van bijscholing in het Engels meer worden aangemoedigd. De commissie constateert dat dit facet in orde is. Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Het oordeel van de commissie is voldoende.
Oordeel over het onderwerp ‘Inzet van personeel’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Inzet van personeel’. Voor de bacheloropleiding Knowledge Engineering luidt dat oordeel voldoende.
4.2.4. Voorzieningen F15: Materiële voorzieningen De huisvesting en materiële voorzieningen zijn toereikend om het programma te realiseren.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Het MICC beschikt over drie colloquiumruimten en twee werkruimten voor projectvergaderingen. In het gehele pand is het mogelijk met een laptop wireless te werken. Daarnaast beschikt het MICC over één groot practicumlokaal en twee kleinere, alle voorzien van airconditioning. Het totaal aantal PC’s dat voor onderwijs gebruikt wordt bedraagt 43. Het werken met laptops wordt centraal door de instelling gepromoot onder andere door het faciliteren van de aankoop van laptops. Er zijn voldoende mobiele audiovisuele middelen aanwezig. In de bibliotheek Grote Looiersgracht 17-19 is een studielandschap ingericht waar de studenten, naast het gebruik van de reguliere client-server voorzieningen, 48 pc’s tot hun beschikking hebben en alle benodigde softwarepakketten kunnen gebruiken. In het studielandschap zijn tevens de boeken QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
189
aanwezig, die gebruikt worden bij de vakken. De bibliotheek is ook op zaterdag en in de avonduren geopend. De kwaliteit van de onderwijsvoorzieningen wordt structureel via de blok- en projectevaluaties geëvalueerd. Oordeel van de commissie De opleidingen zijn in een historisch gebouw gevestigd. De commissie heeft bij het visitatiebezoek aan de masteropleidingen een rondleiding door het gebouw gemaakt onder leiding van de studieadviseur. Er is sprake van achterstallig onderhoud, maar ook van een aantrekkelijke menselijke maat. De huisvesting is in orde. De studenten hebben gemeld dat er bij piekbelasting te weinig computers beschikbaar zijn. Door thuis te werken en met laptops kunnen ze zich echter goed redden. In de gesprekken met de studenten is verder niet gebleken dat er op dit gebied problemen zijn. De commissie constateert dat de materiële voorzieningen in orde zijn. Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Het oordeel van de commissie is voldoende. F16: Studiebegeleiding De studiebegeleiding en de informatievoorziening aan studenten zijn adequaat met het oog op studievoortgang. De studiebegeleiding en de informatievoorziening aan studenten sluiten aan bij de behoefte van studenten.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Belangrijk uitgangspunt voor een adequate studiebegeleiding is het voorkomen dan wel snel signaleren van studievoortgangsproblemen om ervoor te zorgen dat de studeerbaarheid niet in het gedrang komt en dat de opleiding binnen drie jaar afgerond kan worden. Zo wordt er nu al tijdens week 6 in het eerste blok van de eerstejaarsstudenten een (informele) bijeenkomst georganiseerd, waarbij studenten kunnen aangeven waar problemen voorkomen, variërend van onderwijs(voorzieningen) tot en met sociale problematiek. Ook dient deze bijeenkomst als drempelverlagend instrument voor studenten ten aanzien van projectbegeleider en studieadviseur. Deze drinks en cookies leveren een bijdrage hieraan. Bovengenoemd uitgangspunt betekent ook dat voor alle studenten een facultaire introductie wordt georganiseerd waarbij onder andere groepsvorming(sproces) belangrijk is. Daarnaast krijgen de studenten een apart deel ten aanzien de ‘werking’ van het onderwijssysteem PCL, aangezien studenten daar vaak voor het eerst mee in aanraking komen. Hiermee wordt gepoogd om een studievertraging bij de start van het programma ten gevolge van bovengenoemde oorzaken te kunnen voorkomen. Ook is er aandacht voor cultuurverschillen die zich sterk in het werken in projectgroepen kunnen manifesteren. De vier onderzoeksgroepen houden een presentatie van hun onderzoek en de studentenvereniging Incognito zorgt voor de ‘sociale’ invulling van het programma en de kennismaking met het ‘studentenleven’. De projectbegeleider van de projecten is in de positie om het onderwijsproces te monitoren. Daar een project aan bijna alle vakken gerelateerd is, is hij/zij in staat knelpunten in het onderwijsproces snel te ontdekken. Eveneens biedt deze begeleiding de mogelijkheid de studenten samen met de studieadviseur te volgen in het studieverloop om zodoende vroegtijdige studievertraging te signaleren. Gezien de studievertraging in 2005-2006 ten gevolge van de bachelorthesis, zal de projectbegeleider met ingang van 2006-2007 aan de hand van de bachelorthesisregeling ook het proces van de voort190
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
gang en van de totstandkoming van de thesis strenger bewaken en waar nodig tijdig procesmatig bijsturen. Uit de ervaringen en rendementen van het studiejaar 2005-2006 blijkt dat de monitoring en procesbewaking geïntensiveerd moeten worden om het proces rond het schrijven van de bachelorthesis beter te laten verlopen. Alle toetsresultaten worden door bureau onderwijs in het studievoortgangssysteem geregistreerd. Hierdoor hebben studenten snel digitaal de mogelijkheid om hun resultaten te bekijken. Minimaal eenmaal per jaar ontvangt de student van bureau onderwijs een schriftelijk overzicht van de behaalde studieresultaten. Studenten bij wie de studievoortgang dreigt te stagneren worden, na elke toetsperiode, door de studieadviseur door middel van een schrijven opgeroepen voor een gesprek. Dit gebeurt standaard voor alle studenten in jaar 1 na het eerste semester; voor tweedeaars- en derdejaarsstudenten indien er problemen zijn met de studievoortgang. Na het tweede semester (begin juli, tien maanden na de start op 1 september) wordt de studievoortgang voor derdejaarsstudenten nog eens extra bekeken. Getracht wordt mogelijkheden te creëren door bijvoorbeeld aanvraag van extra herkansingen of extra (proces)begeleiding ten behoeve van het schrijven van de bachelorthesis, opdat deze studenten toch afstuderen binnen drie jaar na de start (uiterlijk op 31 augustus dus). Daarmee wordt ook de mogelijkheid geschapen door te stromen in een masterprogramma per 1 september. De informatie die nodig is voor aankomende studenten om te kunnen kiezen voor de bachelor en om inzicht te krijgen in de eisen voor toelating tot de bachelor wordt in eerste instantie door de pr-functionaris verstrekt. Tevens behoort het tot de taak van deze functionaris om de doorstroommogelijkheden en de beroepsperspectieven te expliciteren. De studieadviseur geeft daarin tweedelijns ondersteuning. Daarnaast wordt doorverwezen naar de leden van de examencommissie, de projectbegeleider of naar individuele docenten. Tijdens de studie wordt deze informatie voornamelijk door de studieadviseur verstrekt. Indien er speciale problemen zijn met de projectplanning, studieplanning en studievaardigheden is er extra steun van de zijde van een projectbegeleider/psycholoog. In het derde jaar, bij de start van het tweede semester, worden de studenten uitvoerig door de opleidingsdirecteur, voorzitter examencommissie, projectbegeleider master en de studieadviseur geïnformeerd over de keuzen ten aanzien van de doorstroommasteropleidingen, de instroomvoorwaarden in de master, de beroepsperspectieven en de mogelijkheden tot promotieonderzoek in een specifiek onderzoeksdomein. Buiten het MICC kan verwezen worden naar de studentenbegeleiding op centraal niveau zoals er zijn: de studentendecanen, de studentpsychologen en de studie- en loopbaanadviseurs voor studenten. De onderwijsvorm Project Centred Learning (PCL) is een werkvorm waarbij het ‘werken binnen teamverband in een project’ uitstekend geschikt is om belangrijke academische competenties te ontplooien, te ontwikkelen en daarna te verdiepen en versterken. De studiebegeleiding bij PCL is in handen van de projectbegeleiders die de studenten met raad en daad bijstaan in het doorlopen, ondergaan en consolideren van het leerproces.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
191
Oordeel van de commissie De studiebegeleiding is naar het oordeel van de commissie van hoog niveau. Studieproblemen worden snel gesignaleerd en de studieadviseur neemt, wanneer nodig, zelf initiatief. Ook de kleinschaligheid draagt ertoe bij dat de studenten zich ingebed weten in een stimulerende werkgemeenschap. De begeleiding is een integrerend onderdeel van de opleiding en ze krijgt onder andere vorm door de projectaanpak. Door de directe contacten met de docenten kunnen de studenten ook inzicht krijgen in het onderzoek dat aan de faculteit verricht wordt. Ook de studenten hebben laten weten dat zij zeer tevreden zijn over de persoonlijke begeleiding. De commissie begrijpt dat dit hoge niveau alleen maar bereikt kan worden in een kleinschalige omgeving, maar constateert niettemin dat zij niet weet hoe de begeleiding beter zou kunnen. Dankzij deze goede begeleiding slaagt tweederde van de studenten binnen drie jaar. Deze aanpak is aantrekkelijker dan de vaak draconische maatregelen die in het buitenland worden genomen om de studieduur te beperken. Hier stimuleert de begeleiding de motivatie bij de student. Ook de voorlichting is goed georganiseerd. De commissie is van oordeel dat hier sprake is van een bijzondere prestatie. Het gaat om een model dat ook in een internationale context als bijzonder kan worden beschreven. Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Het oordeel van de commissie is excellent.
Oordeel over het onderwerp ‘Voorzieningen’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Voorzieningen’. Voor de bacheloropleiding Knowledge Engineering luidt dat oordeel voldoende.
4.2.5. Interne kwaliteitszorg F17: Evaluatie resultaten De opleiding wordt periodiek geëvalueerd, mede aan de hand van toetsbare streefdoelen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie De interne kwaliteitszorg wordt bewaakt door de opleidingscommissie en de opleidingsdirecteur. Evaluatie van het onderwijs Onderwijsonderdelen worden afgesloten met een evaluatie van het onderwijs. De studenten – en ook de docenten – vullen vragenlijsten in over de kwaliteit van het onderwijs en doen zo nodig suggesties voor verbetering. Van de evaluatie wordt verslag gedaan aan de opleidingscommissie, waarin ook de studenten vertegenwoordigd zijn. Mochten de evaluatieresultaten daartoe aanleiding geven, dan komt de opleidingscommissie met voorstellen voor verbetering van kwaliteit en studeerbaarheid met betrekking tot een specifiek vak of met betrekking tot de opleiding als geheel. De opleidingscommissie evalueert aan het eind van elk jaar het geboden onderwijs. Het onderwijsprogramma zoals beschreven in de studiegids wordt systematisch geëvalueerd volgens vaste procedures met tijdsplanning. De gang van zaken is in grote lijnen als volgt:
192
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
De studenten vullen aan het eind van ieder blok een vragenlijst in, toegesneden op de opleiding. Er zijn drie typen vragenlijsten. Een eerste wordt gebruikt na ieder blok van acht weken, een tweede na de blokken van vier weken en ten slotte zijn er de vragen die het verloop van het proces leidend tot de scriptie evalueren. Op een vijfpunts Likert-schaal beoordelen de studenten de kwaliteit van het blok op een aantal aspecten, per vak of vaardigheidstraining, per project, per docent/begeleider. Verder zijn er enkele vragen over de faciliteiten, de studielast en het collegebezoek. Bij de vragen wordt gelegenheid geboden tot het geven van een toelichting. Op verzoek van de opleidingscommissie worden soms aanvullende vragen gesteld over een onderdeel van het vorige blok indien daartoe aanleiding is gevonden. Soms zijn er gedurende een jaar nog aparte vragen opgenomen over het curriculum als geheel. De docenten wordt na ieder blok via e-mail gevraagd hun bevindingen te geven over inzet, voorkennis en resultaten van de studenten, verloop van het project en het gegeven onderwijs. Daarnaast wordt hun ook gevraagd hun mening te geven ten aanzien van de voorzieningen en is er ruimte voor opmerkingen en suggesties in het algemeen. Op grond van deze kwantitatieve en kwalitatieve gegevens wordt een verslag gemaakt. Het verslag lijkt sterk op een ingevuld evaluatieformulier: bij elke vraag staat het gemiddelde antwoord met een aanduiding van de spreiding en verder worden de meest relevante opmerkingen van studenten en docenten samengevat. Het streefdoel is dat ieder aspect van het onderwijs dat op deze wijze geëvalueerd wordt hoger scoort dan 3.5 op een vijfpuntsschaal. Het verslag gaat naar de opleidingscommissie en de betrokken docenten. De streefdoelen worden bewaakt door de opleidingscommissie. Tegelijkertijd met de programmaevaluatie worden de toetsanalysen van de betreffende onderwijsperiode besproken. De rapportage van de programmaevaluatie is openbaar, ook voor de studenten. De individuele opmerkingen van studenten en docenten worden niet openbaar gemaakt. De opleidingscommissie brengt naar aanleiding van de evaluatiegegevens advies uit aan de opleidingsdirecteur. Indien een docent slecht beoordeeld wordt (lager dan een 3) wordt hij/zij door de opleidingsdirecteur uitgenodigd voor een gesprek om te bezien welke oorzaken hierbij een rol spelen. Indien nodig wordt extra individuele begeleiding aangeboden. Daarnaast geeft het gebruik van e-SAPAS (zie F11) de projectcoördinatoren inzicht in wat er zich tijdens het projectwerk afspeelt, teneinde dit proces te kunnen begeleiden en bewaken. In die zin werkt dit systeem dus kwaliteitsverhogend. Dankzij het gebruik van e-SAPAS kan meeliftgedrag – een probleem inherent verbonden aan groepswerk en dus ook aan PCL – goed opgespoord worden. Functioneren van het interne kwaliteitszorgsysteem Voor het goed functioneren van het interne kwaliteitszorgsysteem zijn de vastgestelde procedures (in het bijzonder het afnemen, verwerken en bespreken van de studentevaluatieformulieren) van het grootste belang voor de opleidingscommissie. Juist omdat het MICC recentelijk grondige veranderingen in het onderwijs heeft aangebracht (onder andere de overgang naar een 8-8-4 semester in plaats van een 10-10 model en invoering van Engelstalig onderwijs), wordt er veel aandacht besteed aan het functioneren van het onderwijssysteem. Het zal duidelijk zijn dat de evaluatieformulieren in eerste instantie een reflectie geven op de waarneming van studenten en docenten op het gegeven onderwijs. Het is de taak van de genoemde gremia om zich te buigen over de vraag hoe de inhoud, aanpak en organisatie functioneren. Naast de formele evaluatie via de genoemde evaluatieformulieren worden studenten uitgenodigd hun mening te laten horen via de student-leden van de opleidingscommissie. Ook tijdens de wekelijkse projectbijeenkomsten wordt de studenten de gelegenheid geboden om hun mening ten aanzien van het onderwijs te geven. Op deze wijze wordt er eveneens ruimte gegeven aan de student om een kritische blik op de studie te geven. In het algemeen geldt dat QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
193
bij de bespreking van deze agendapunten opmerkingen gemaakt worden die de algemene organisatie aangaan. Hiermee worden vooral zaken als roosterproblemen, spreiding van tentamens, samenhang tussen vakken en blokken bedoeld. Ook komen aspecten naar voren rond individuele vakken, wijze van onderwijs geven of over het project zelf. Oordeel van de commissie De commissie heeft vastgesteld dat er een systeem is opgezet om de kwaliteit te bewaken, er zijn ook streefdoelen opgesteld. Zij waardeert de beschrijving hiervan. Op cursusniveau is de kwaliteitszorg in orde. Binnen de opleiding is thans een discussie gaande over de jaar- en blokevaluatie. De commissie heeft er vertrouwen in dat deze discussie zal leiden tot een transparante kwaliteitscirkel ook als het gaat om het totale curriculum. De commissie heeft vastgesteld dat de ongedeelde voorganger van deze opleiding in de vorige visitatie als goed is beoordeeld. De aanbevelingen hadden bijna allemaal betrekking op de structuur van de opleiding in het kader van de samenwerking met Limburgs Universitair Centrum te Diepenbeek (thans Universiteit Hasselt) en zijn inmiddels achterhaald. Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Het oordeel van de commissie is voldoende. Aanbeveling Het is de commissie niet gebleken dat op een duidelijk moment structureel de opbouw van het gehele curriculum wordt geëvalueerd. Verbetering van de kwaliteitszorg op niveau van het totale curriculum is wenselijk. De commissie beveelt aan om op curriculumniveau de aanpak structureler te maken. De commissie benadrukt dat het oordeel over de bacheloropleiding voldoende is. Bovengenoemde aanbeveling doet daar niets aan af. F18: Maatregelen tot verbetering De uitkomsten van deze evaluatie vormen de basis voor aantoonbare verbetermaatregelen die bijdragen aan realisatie van de streefdoelen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie In het algemeen kan worden gesteld dat, indien uit een evaluatie blijkt dat er aanpassingen nodig zijn ten aanzien van het onderwijs en/of de begeleiding en/of de organisatie, de opleidingsdirecteur ervoor verantwoordelijk is dat deze aanpassingen zo spoedig mogelijk worden gerealiseerd. Ten aanzien van het onderwijsmodel Project Centred Learning vindt voortdurend evaluatie plaats. Na elke onderwijsperiode wordt een standaardevaluatieformulier uitgereikt. Daarnaast zijn er tussenpresentaties van elke projectgroep (in periode 1, 2, 4 en 5) als formele tussenevaluaties ingevoerd om het tot dusver bereikte resultaat van de groep bij te kunnen sturen en in te kunnen grijpen bij problemen in het groepsproces. Projectevaluaties van het totale project vinden na perioden 3 en 6 plaats. Eveneens geven de projectbegeleiders signalen door aan de opleidingsdirecteur. Vanuit ervaringen en evaluaties van projecten in de bachelor- en oud-doctoraalopleiding is geconcludeerd dat een groepsgrootte van vijf studenten per projectgroep maximaal is om de kwaliteit en niveau van het projectonderwijs voor elke student te waarborgen en om het functioneren van het groepsproces optimaal te laten verlopen.
194
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
De inhoudelijke verandering van een aantal jaar geleden in de structuur van het onderwijs door alle skills van alle vakken en project samen te voegen in één onderwijsonderdeel, waardoor integratie bevorderd zou moeten worden en de competenties van de studenten extra versterkt zouden moeten worden, bleek organisatorisch en inhoudelijk problemen op te leveren. Hierdoor bleef het gewenste leereffect achterwege. Met ingang van studiejaar 2006-2007 is besloten dit aparte onderwijsonderdeel af te schaffen en de skills classes als practical wederom te integreren in de gerelateerde vakken en de projecten. Op dit moment is gebleken dat zowel voor staf als studenten het niet geheel mogelijk is om het strakke stramien van de thesisregeling aan te houden. Besloten is om de regeling inhoudelijk niet aan te passen, maar om studenten en docenten breder en in een eerder stadium voor te lichten en te instrueren over de opzet en uitvoering van de thesisregeling. Gedurende studiejaar 2005-2006 zat de evaluatie van de bachelorthesis en haar procedure verweven in de blokevaluatie. Om meer zicht te krijgen op de ervaringen van studenten met het schrijfproces, de begeleiding en de informatievoorziening ten aanzien van de thesis wordt met ingang van 2006-2007 de opzet en uitvoering afzonderlijk geëvalueerd. Oordeel van de commissie De commissie heeft geconstateerd dat de evaluaties leiden tot verbeteringen. Ook worden streefdoelen bij de beschouwingen betrokken en getracht wordt die te behalen. De commissie heeft tot haar genoegen geconstateerd dat de opleiding actief aan het zoeken is naar verbetering waar het cursussen en projecten betreft. De commissie constateert dat de uitkomsten van deze evaluaties de basis vormen voor aantoonbare verbetermaatregelen. Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Het oordeel van de commissie is voldoende. F19: Betrekken van medewerkers, studenten, alumni en beroepenveld Bij de interne kwaliteitszorg zijn medewerkers, studenten, alumni en het afnemend beroepenveld van de opleiding actief betrokken.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bij de interne kwaliteitszorg zijn medewerkers, studenten, alumni, en het beroepenveld van de opleiding steeds actief betrokken. De opleidingscommissie bestaat uit twee medewerkers en twee studenten. Deze commissie heeft als taak advies te geven aan het faculteitsbestuur en de opleidingsdirecteur. De opleidingscommissie is voor studenten een uitgelezen plek om invloed uit te oefenen op de gang van zaken rond het onderwijs en de projecten. De faculteitsraad bestaat uit zes studenten en zes medewerkers (vier WP‘ers en twee OBP‘ers). De faculteitsraad heeft bepaalde instemmings- en adviesrechten, onder andere ten aanzien van het faculteitsreglement en delen van de onderwijs- en examenregeling. Een adviesrecht heeft de raad onder meer ten aanzien van de begroting. Na iedere onderwijsperiode wordt alle studenten gevraagd een schriftelijk oordeel te geven, via een standaardformulier, over de kwaliteit van de cursus en de docenten. Deze beoordelingen worden verzameld en statistisch geanalyseerd. Bij een te laag gebleken kwaliteit van een cursus, cursusonderdeel, of docent wordt door de opleidingscommissie en de opleidingsdirecteur actie ondernomen. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
195
Bij de voorlichting voor potentiële studenten worden studenten, medewerkers en alumni actief betrokken. Een groep studenten, verzameld in het zogeheten ‘promoteam’, draagt actief bij aan de organisatie van de voorlichtingsdagen. Deze studenten worden ook betrokken bij alle vormen van voorlichting om inlichtingen te verstrekken over de opleiding, hun ervaringen, en mogelijke obstakels. Docenten en (interne) alumni gaan dieper in op de inhoud van de opleiding en het projectgestuurde onderwijs, en geven demonstraties. Regelmatig worden op voorlichtingsdagen (externe) alumni uitgenodigd om informatie te geven over wat zij na hun studie zijn gaan doen. Om te adviseren over de wijze waarop de faculteit voorlichting geeft en aan promotie doet, is een zogeheten ‘pr-denktank’ opgericht, waarin medewerkers en (interne) alumni zitting hebben. Bij de interne kwaliteitszorg zijn alumni betrokken. Het Researchcentrum voor Onderwijs en Arbeidsmarkt (ROA) maakt jaarlijks een rapportage over waar alumni (van verschillende faculteiten van de UM) terecht zijn gekomen. In deze rapportage wordt onder meer commentaar gegeven op de aansluiting van de opleiding bij het gekozen beroep. Ook bij de samenstelling van deze zelfstudie is een alumnus betrokken. De UM heeft een alumnidatabase op de UM-website geplaatst, waarin de gegevens zijn verzameld van alle alumni. Alumni hebben zelf toegang tot deze database en kunnen zodoende er zelf voor zorgen dat de gegevens (e-mail, werkgever, functie, en dergelijke) up-to-date blijven. Tevens zijn in de laatste jaren in binnen- en buitenland (onder andere in Amsterdam, Rotterdam, Maastricht, Brussel, Londen, en New York) zogeheten ‘alumnikringen’ ontstaan, die regelmatig bij elkaar komen en thema-avonden organiseren tijdens welke docenten van de UM lezingen verzorgen. Leden van het Alumniplatform van de UM zijn daarbij aanwezig en benaderen alumni met de vraag of zij geïnteresseerd zijn in een inbreng in het onderwijs of het aanbieden van stageplaatsen. Deze informatie wordt vervolgens doorgegeven aan de faculteiten. (Interne) alumni zijn betrokken bij het onderwijs, voor het begeleiden van studenten bij het uitvoeren van praktische opdrachten en projecten. Regelmatig worden gastcolleges verzorgd door mensen uit het beroepenveld, om het verband te leggen tussen de geleerde theorie en de dagelijkse praktijk. Voor de projecten gelden in het eerste jaar omlijnde opdrachten. Vanaf jaar 2 worden de opdrachten en de doelen meer open. Het streven is ook om vanaf dat jaar gebruik te maken van een casus gerelateerd aan het beroepenveld. Op die wijze wordt de authenticiteit van de opdrachten verhoogd en daarmee het leereffect. Oordeel van de commissie De commissie heeft vernomen dat de opleidingscommissie per 1 september 2006 weer actief is geworden. Deze heeft namelijk door personele omstandigheden ruim een halfjaar stil gelegen in de eerste helft van 2006. Zij heeft geconstateerd dat de opleidingscommissie nu weer naar behoren functioneert. Ook dankzij de kleine omvang van de opleiding zijn de lijnen kort en is de betrokkenheid van medewerkers en studenten groot. Het beroepenveld is incidenteel bij de opleiding betrokken. De alumni zijn systematisch bij de opleiding en de kwaliteitszorg betrokken. De commissie acht de betrokkenheid van studenten, medewerkers en alumni voldoende. Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Het oordeel van de commissie is voldoende.
196
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
Aanbeveling De commissie adviseert het beroepenveld systematischer bij de opleiding en de kwaliteitszorg te betrekken. De commissie benadrukt dat het oordeel over de bacheloropleiding voldoende is. Bovengenoemde aanbeveling doet daar niets aan af.
Oordeel over het onderwerp ‘Interne kwaliteitszorg’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Interne kwaliteitszorg’. Voor de bacheloropleiding Knowledge Engineering luidt dat oordeel voldoende.
4.2.6. Resultaten F20: Gerealiseerd niveau De gerealiseerde eindkwalificaties zijn in overeenstemming met de nagestreefde eindkwalificaties qua niveau, oriëntatie en domeinspecifieke eisen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie De bacheloropleiding heeft bij de eerste maal, binnen de nominale periode van drie jaren, vijftien afstudeerders opgeleverd. Van deze vijftien afgestudeerden zijn er veertien ingestroomd in de doorstroommaster en is er één alumnus gestart met een master aan een andere universiteit. In een tabel zijn de monitors van 2001 tot en met 2005 van de ongedeelde opleiding opgenomen. Een monitor bevat resultaten van alumni ongeveer één tot anderhalf jaar na afstuderen. Uit de tabel valt op te maken dat de ongedeelde opleiding Kennistechnologie over het algemeen hoog scoort op de verschillende accreditatieaspecten. Opgemerkt dient te worden dat het aantal respondenten gering is. Op dit moment is er nog geen differentiatie gemaakt tussen doctoraal, master- en bachelorafgestudeerden. Wel wordt duidelijk dat betere informatie over het beroepenveld wenselijk is. Een relatief lage waardering voor de aansluiting van functieniveau bij opleidingsniveau vindt mogelijk zijn verklaring in het feit dat er enerzijds weinig respondenten zijn en anderzijds mogelijk juist deze studenten in functies terecht zijn gekomen waar een directe aansluiting niet aanwezig was. Er zijn geen landelijke gegevens voorhanden om een vergelijking te maken, daar de ongedeelde opleiding Kennistechnologie uniek in Nederland is. In de toekomst is vergelijking met andere bacheloropleidingen mogelijk, mits er meer dan twintig waarnemingen zijn. Oordeel van de commissie De zelfstudie bevat een tabel met de scores van WO Kennistechnologie uit de WO-monitors over de laatste vijf jaar op kwalificatie (wat heeft men geleerd?), selectie (hoe is er geselecteerd?) , allocatie(waar komt men terecht?) en extern rendement (wat levert het op?). De commissie heeft vastgesteld dat de resultaten in het algemeen hoog zijn op de genoemde aspecten, maar dat het geringe aantal respondenten het trekken van conclusies minder zinvol maakt. De opleiding heeft een bachelorscriptie van 14 EC. De commissie heeft twaalf scripties bestudeerd en beoordeeld aan de hand van haar eigen beoordelingsformulier. De beoordeling van de commissie kwam in grote lijn overeen met de beoordeling van de opleiding. Uit de bachelorscripties blijkt dat deze een goede afronding van de opleiding vormen. De commissie heeft QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
197
in een nagezonden bijdrage het formulier ontvangen dat nu gebruikt wordt bij de beoordeling van de scripties. Zij heeft daar met instemming kennis van genomen. De scripties maakten een goede indruk op de commissie. De commissie heeft via een steekproef ook enkele tentamens bekeken, zowel de opgaven als de uitwerking en geconstateerd dat deze van voldoende niveau zijn. De commissie heeft begrepen dat het lopen van een stage in het buitenland niet actief wordt aangemoedigd, al is dit een vast keuzeonderdeel van het bachelorprogramma. De commissie constateert dat de gerealiseerde eindkwalificaties in overeenstemming zijn met de nagestreefde eindkwalificaties en dat het gerealiseerde niveau, ook gezien het programma en gezien de bachelorscripties, goed is. Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Het oordeel van de commissie is goed. F21: Onderwijsrendement Voor het onderwijsrendement zijn streefcijfers geformuleerd in vergelijking met relevante andere opleidingen. Het onderwijsrendement voldoet aan deze streefcijfers.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Binnen de KION zijn nog geen streefcijfers geformuleerd over een rendementspercentage van hoeveel procent na drie jaar zijn opleiding zou dienen te hebben afgerond. In deze tabel is het rendement weergeven na behaald diploma binnen drie jaar en binnen vier jaar. In de kolom ‘nog bezig’ is te zien hoeveel studenten van de cohort daadwerkelijk nog bezig zijn met de studie. Tabel Rendement in percentage*
2002-2003 Bachelor 2003-2004 Bachelor 2004-2005 Bachelor 2005-2006 Bachelor 2006-2007 Bachelor
instroom* rendement % na 3 jaar 43.8 32 23 30.4 50 X 29 X 25 X
* Peildatum 1 december 2006 ‡
rendement % na 4 jaar 50.0 X X X X
rendement % na 5 jr X X X X X
nog bezig # (%) 4 (13%) 9 (39%) 34 (68%) 22 (76%) 24 (96%)
Op 1 januari 2007
In de tabel valt te lezen dat het rendement 'behalen diploma binnen drie jaar’ van de instroomcohort van jaar 2002-2003 43.8% en van de instroomcohort jaar 2003-2004 30.4% bedraagt. Hierbij dient opgemerkt te worden dat het percentage afvallers in de cohorten gemiddeld na één jaar tussen de 25% en 40% ligt. Een dergelijk percentage afvallers is normaal te beschouwen voor een bètastudie. Geconstateerd wordt dat het rendement in 2002-2003 van die studenten, die doorgaan met hun studie na het behalen van de 60 EC uit de propedeusefase, na drie jaar ongeveer 70% bedraagt. Dit percentage ligt in 2003-2004 lager. Het streven van de opleiding is uiteindelijk 90% van die studenten, die doorgaan na de propedeuse, de eindstreep te laten behalen. Oordeel van de commissie De commissie heeft geconstateerd dat de opleiding groot belang hecht aan een hoog rendement. De begeleiding is hier ook op gericht. Ongeveer eenderde valt af, maar doet dat al in een zeer vroeg stadium. De anderen halen het diploma in een goed tempo (waarvan tweederde 198
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
in drie jaar). Er is een ambitieus streefcijfer opgesteld, 90% van de studenten die de propedeuse behalen, behalen hun bachelordiploma. Het percentage, van degene die de propedeuse behaald hebben, ligt nu op ruim 70% na drie jaar. De commissie waardeert deze ambitieuze streefcijfers, en de aandacht die wordt besteed aan het nastreven daarvan. Gezien het feit dat na drie jaar het rendement op 70% ligt bij degenen die de propedeuse hebben behaald, komt men dicht bij de streefcijfers. De commissie heeft daar grote waardering voor. Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Het oordeel van de commissie is goed.
Oordeel over het onderwerp ‘Resultaten’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Resultaten’. Voor de bacheloropleiding Knowledge Engineering luidt dat oordeel goed.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
199
Samenvatting van de oordelen van de commissie Bacheloropleiding Knowledge Engineering: Onderwerp 1. Doelstellingen van de opleiding 2. Programma
3. Inzet van personeel 4. Voorzieningen 5. Interne kwaliteitszorg 6. Resultaten
Oordeel Facet Voldoende 1. Domeinspecifieke eisen 2. Niveau 3. Oriëntatie Voldoende 4. Eisen wo 5. Relatie doelstellingen en programma 6. Samenhang programma 7. Studielast 8. Instroom 9. Duur 10. Afstemming vormgeving en inhoud 11. Beoordeling en toetsing Voldoende 12. Eisen wo 13. Kwantiteit personeel 14. Kwaliteit personeel Voldoende 15. Materiële voorzieningen 16. Studiebegeleiding Voldoende 17. Evaluatie resultaten 18. Maatregelen tot verbetering 19. Betrokkenheid van medewerkers, studenten, alumni en beroepenveld Goed 20. Gerealiseerd niveau 21. Onderwijsrendement
Oordeel voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende excellent voldoende voldoende voldoende goed goed
Eindoordeel van de commissie over de bacheloropleiding Knowledge Engineering De commissie komt, op grond van haar oordelen voor de onderwerpen en facetten uit het accreditatiekader, tot het volgende eindoordeel: De bacheloropleiding Knowledge Engineering voldoet aan de eisen voor basiskwaliteit die een voorwaarde zijn voor accreditatie.
200
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Maastricht
5.
De bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie en de masteropleiding Artificial Intelligence aan de Universiteit Utrecht
Administratieve gegevens Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Naam opleiding: CROHO-nummer: Niveau: Oriëntatie: Studielast: Graad: Variant(en): Locatie(s): Einddatum accreditatie:
Cognitieve Kunstmatige Intelligentie 5698121 bachelor wo 180 EC Bachelor voltijds Utrecht 31 december 2008
Masteropleiding Artificial Intelligence: Naam opleiding: CROHO-nummer: Niveau: Oriëntatie: Studielast: Graad: Variant(en): Locatie(s): Einddatum accreditatie:
Artificial Intelligence 6698121 master wo 120 EC Master voltijds Utrecht 31 december 2008
Het bezoek van de commissie aan de Faculteit Geesteswetenschappen van de Universiteit Utrecht vond plaats op 4 en 5 juni 2007. 5.0.
Structuur en organisatie van de faculteit
De zelfstudie en nagekomen informatie berichten het volgende. De ongedeelde opleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie is in 1988 opgericht door een samenwerkingsverband van de toenmalige Faculteiten Letteren, Sociale Wetenschappen, Wijsbegeerte, Wiskunde en Informatica, alsmede het Kenniscentrum CIBIT van de Hogeschool van Utrecht. De officiële oprichting vond plaats in augustus 1989 door de Universiteitsraad, waarbij de opleiding binnen de Faculteit Wijsbegeerte werd ingesteld. Van het begin af aan is Wijsbegeerte als penvoeder opgetreden. De betrokkenheid van het kenniscentrum CIBIT is na verloop van tijd gestopt, omdat het centrum zich op de commerciële markt ging richten. In 1998 is het onderwijsinstituut Cognitieve Kunstmatige Intelligentie opgericht. De bestuurlijke structuur van de opleidingen is in de afgelopen periode veranderd. De Faculteit Wijsbegeerte is samen met de Faculteiten Letteren en Godgeleerdheid opgegaan in de Faculteit Geesteswetenschappen. De Faculteit Geesteswetenschappen kent zeven bachelorschools, waarbinnen de QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
201
bacheloropleidingen zijn ondergebracht. De bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie (CKI) valt onder de bachelorschool Wijsbegeerte en Kunstmatige Intelligentie. De bachelor school staat onder leiding van een onderwijsdirecteur. De onderwijsdirecteur wordt bijgestaan door een opleidingscoördinator CKI (wetenschappelijk staflid, docent van de opleiding), en een managementteam CKI. In het managementteam zitten, naast de opleidingscoördinator, de onderwijscoördinator, de studieadviseur, een medewerker van Onderwijs- en Studentzaken en een student. Zij zorgen voor de dagelijkse gang van zaken van de opleiding. De masteropleiding Artificial Intelligence, met het programma Cognitive Artificial Intelligence (CAI), is ondergebracht in de Utrecht Graduate School Natural Sciences. Deze Graduate School staat onder leiding van de vicedecaan van de Faculteit Bètawetenschappen. Iedere masteropleiding binnen de Graduate School heeft een programmaleider, die deel uitmaakt van de Board of Studies van de Graduate School. Hoewel de bacheloropleiding en de masteropleiding dus onder verschillende faculteiten zijn ondergebracht, ligt de dagelijkse leiding bij hetzelfde managementteam, dat ressorteert onder de Faculteit Geesteswetenschappen. Oordeel van de commissie Het is de commissie opgevallen dat de bachelor- en de masteropleiding in verschillende faculteiten zijn ondergebracht. Het risico bestaat dat in zo’n hybride constructie de kwaliteit van de opleidingen onder druk komt. Het gaat daarbij om efficiëntie, competentiekwesties en organisatie. Dit soort constructies kan veel last opleveren, zo weet de commissie uit eigen ervaring. In de procedure van hoor en wederhoor heeft de commissie echter vernomen dat de programmaleider van de masteropleiding Artificial Intelligence dezelfde persoon is als de opleidingscoördinator van de bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie. Het managementteam van de bacheloropleiding draagt ook zorg voor de gang van zaken van de masteropleiding. Deze door de opleiding geschetste aanpak verkleint het door de commissie aangegeven risico sterk. 5.1.
Invoering bachelor-masterstructuur en afbouw ongedeelde opleidingen: stand van zaken
De zelfstudie en nagekomen informatie vermelden het volgende. De oorspronkelijke ongedeelde opleiding CKI bestaat uit een eenjarige propedeuse met een omvang van 42 oude studiepunten (60 EC) en een driejarig of vierjarig postpropedeutisch gedeelte (het doctoraaldeel) met een omvang van 126 respectievelijk 168 oude studiepunten. Vanaf 2001-2-02 werd CKI, net als de andere bètaopleidingen, vijfjarig. Studenten konden nog tot 1 september 2003 hun propedeuse halen, anders moesten zij verplicht overstappen naar het bachelor-mastersysteem. De einddatum voor het vierjarig en vijfjarig doctoraal is 31 augustus 2007. In geval van ziekte en dergelijke kunnen studenten van de vijfjarige opleiding nog tot 31 augustus 2008 hun diploma krijgen. In april 2006 zijn de doctoraalstudenten aangeschreven met de vraag over te stappen naar de bacheloropleiding, zeker als ze aan zagen komen de einddatum voor het doctoraal niet te halen. Aan iedere student werd aangeboden om met de studieadviseur een bachelorprogramma op te stellen en door middel van een antwoordformulier 202
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
konden de studenten de overstap naar de bacheloropleiding kenbaar maken, dit teneinde de eventuele overstap te vergemakkelijken. Ook zijn de studenten, van wie het opleidingsbestuur inschatte dat ze het doctoraal niet tijdig zouden halen, actief door de studieadviseur benaderd. Dit alles heeft ertoe geleid dat negen studenten zijn overgestapt naar de bacheloropleiding. In 2006-2007 waren nog 41 studenten bezig in het vierjarig doctoraal, van wie drie tegen dringend advies van de opleiding. Van deze 41 studenten hebben 26 studenten voor de einddatum van 31 augustus 2007 hun doctoraal behaald. De overigen zijn overgestapt naar de masteropleiding, of hebben een bachelordiploma aangevraagd als einddiploma. In 2006-2007 studeerden nog negen studenten in het vijfjarig doctoraal, zeven van hen hebben voor de einddatum van 31 augustus 2007 hun doctoraaldiploma gehaald. De twee anderen hebben op grond van persoonlijke omstandigheden verlenging gekregen van de diplomatermijn tot 31 augustus 2008 Overgangsregeling ongedeelde opleiding Tot september 2002 werden cursussen geprogrammeerd in vijf onderwijsblokken per jaar; iedere cursus had een studielast van 5,72 EC (= 4 oude studiepunten). Vanaf september 2002 worden cursussen geprogrammeerd in twee semesters met elk twee perioden; iedere cursus heeft een studielast van 7,5 EC. Studenten die nog eerstejaarscursussen moesten doen, kregen meer stof te verwerken en ontvingen meer studiepunten als ze het vak gehaald hadden. Het ‘surplus’ aan studiepunten konden ze inzetten in de vrije ruimte. Het basisdoctoraal werd acht (7.5 EC) in plaats van tien (6 EC) vakken, zeven verplichte (nu verzwaarde, 7.5 EC) vakken en twee gebonden keuzevakken. De afstudeervarianten gingen bestaan uit acht in plaats van tien vakken, zes verplichte (nu verzwaarde) vakken en twee gebonden keuzevakken plus het colloquium. De omvang van het afstudeeronderzoek bleef ongewijzigd (22,5 EC in de vierjarige opleiding en minimaal 30, maximaal 60 EC in de vijfjarige opleiding). Daarnaast bleef de mogelijkheid bestaan om een vrije keuze te maken uit het CKI-aanbod, waarbij er bij iedere afstudeervariant bepaalde vakken werden aanbevolen. Oordeel van de commissie De overgang is naar behoren geregeld. In de gesprekken met de studenten zijn geen problemen naar voren gekomen. De commissie heeft geconstateerd dat de invoering van de bachelor-masterstructuur bij de opleiding probleemloos is verlopen. 5.2.
Het beoordelingskader
5.2.1. Doelstellingen opleiding F1: Domeinspecifieke eisen De eindkwalificaties van de opleiding sluiten aan bij de eisen die door (buitenlandse) vakgenoten en de beroepspraktijk gesteld worden aan een opleiding in het betreffende domein (vakgebied/discipline en/of beroepspraktijk).
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en Master De AI bachelor- en masteropleidingen in Nederland zijn verenigd in het discussie- en samenwerkingsplatform KION: Kunstmatige Intelligentie Opleidingen Nederland. In dit landelijke KIONverband zijn de doelstellingen en eindtermen van de aangesloten AI bachelor- en masteropleidingen overeengekomen. Deze zijn vastgelegd in het Frame of Reference. Deze maatstaven zijn gemeenschappelijk ontwikkeld, en worden door alle aangesloten opleidingen onderschreven. Hiermee is QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
203
gewaarborgd dat de doelstellingen en eindtermen van de individuele opleidingen voldoen aan de landelijk vastgestelde academische, professionele en AI-specifieke maatstaven. In het Frame of Reference worden de Nederlandse AI-opleidingen ook in een internationaal perspectief geplaatst. De Nederlandse situatie is uniek in de zin dat specialistische AI-bacheloropleidingen in het buitenland vrijwel non-existent zijn. Om die reden wordt in het Frame of Reference een gemeenschappelijke identiteit van AI-opleidingen geïdentificeerd en gedefinieerd. Er worden verwante Cognitive Science bacheloropleidingen in het buitenland aangewezen waarvan de doelstellingen en eindtermen qua niveau vergelijkbaar zijn met die van het Frame of Reference, daarmee deze internationaal waarborgend. Op dezelfde manier worden de Nederlandse masteropleidingen AI in een internationaal kader geplaatst. Het Frame of Reference specificeert ook de aansluiting van de opleidingen op de beroepspraktijk. Bachelor CKI Doelstelling De opleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie heeft als doel studenten op te leiden tot academici die kunnen functioneren op sleutelposities in de huidige informatiemaatschappij. Hiermee worden in het bijzonder bedoeld: hogere functies bij kennisintensieve bedrijven en kennisintensieve onderdelen van de overheid, onderzoekers in de kennistechnologie of de cognitiewetenschap en hun toepassingen, wetenschappelijke functies in disciplines met een belangrijke kennistechnologische of cognitiewetenschappelijke component, functies als adviseur voor of intermediair tussen automatisering en toepassing. Het Frame of Reference breidt deze doelstelling uit door toegang tot de AI-masterfase van andere opleidingen binnen KION-verband (access to master), en het verwerven van academische vaardigheden (academic skills) expliciet op te nemen, waar deze doelen tot nu toe wel nagestreefd werden, maar slechts in de eindtermen zichtbaar gemaakt waren. De gemeenschappelijke doelstellingen en eindtermen van het Frame of Reference zijn pas recentelijk gefinaliseerd. Verder biedt het Frame of Reference ook expliciet de ruimte om opleidingsspecifieke accenten aan te brengen. Hieronder worden de eigen doelstellingen en eindtermen van de bacheloropleiding CKI weergegeven, zoals deze zijn ontwikkeld voordat het Frame of Reference bestond, en zoals ze in 2006-2007 waren opgenomen in de Onderwijs en Examenregeling. In italics wordt aangegeven hoe deze aansluiten bij dan wel verschillen van de eindtermen van het Frame of Reference. CKI Eindtermen Na een algemene oriëntatie in en basiskennis van de vijf disciplines waaruit CKI is opgebouwd: psychologie, informatica, logica, taalkunde en kennisleer heeft de student na het behalen van de verplichte vakken inzicht in het multidisciplinaire karakter van CKI en de samenhang van de vijf disciplines daarbinnen. Ook dient de student de basis voor een aantal in de eindtermen genoemde vaardigheden te leggen. Uitgesplitst naar vaardigheden en kennis zijn de eindtermen: CKI Eindtermen met betrekking tot vaardigheden: •
204
Op het punt van academische vorming streeft CKI dezelfde algemene eindtermen na als andere universitaire opleidingen, te weten analytisch kunnen denken, hebben van goede schriftelijke en mondelinge uitdrukkingsvaardigheid en het kunnen hanteren van abstracte concepten. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
• • •
Op het gebied van de kennistechnologie en de cognitiewetenschap in het bijzonder moet een afgestudeerde CKI’er in staat zijn om een praktijksituatie, casus of probleemstelling in abstracte termen te modelleren. De afgestudeerde moet in staat zijn om recente wetenschappelijke literatuur op het gebied van de kennistechnologie en de cognitiewetenschap te lezen en te begrijpen, en een mondelinge presentatie te geven en te volgen. De afgestudeerde is in staat te functioneren in een multidisciplinaire omgeving.
CKI Eindtermen met betrekking tot kennis: • • •
•
De afgestudeerde heeft kennis van de vijf disciplines waaruit CKI is opgebouwd: psychologie, informatica, logica, taalkunde, kennisleer. De afgestudeerde heeft inzicht in het multidisciplinaire karakter van CKI en de samenhang tussen deze vijf disciplines binnen CKI. De afgestudeerde heeft diepere kennis van en inzicht in bovengenoemde vijf disciplines met betrekking tot hun specialisaties en toepassingen op het gebied van de kunstmatige intelligentie. Hierbij behoren onder andere: taalautomatisering, automatisering van het redeneren, kunstmatige neurale netwerken, computationele modellen van natuurlijke intelligentie, kennis-representatieformalismen, en de wijsgerige grondslagen van de Cognitiewetenschap. De afgestudeerde heeft specialistische kennis van een deel van het vakgebied, zodat ingestroomd kan worden in een aansluitende masteropleiding of zodat de student werkzaam kan zijn in een aansluitend beroepenveld.
Het Frame of Reference kan als een explicitering en categorisering van deze CKI-eindtermen op basis van de vijf Dublin-descriptoren (knowledge and understanding, applying knowledge and understanding, making judgments, communication, learning skills) gezien worden. Waar de CKI eindtermen verwijzen naar de vijf constituerende disciplines (psychologie, informatica, logica, taalkunde, en kennisleer) en daarmee impliciet naar de organisatiestructuur van de opleiding in Utrecht, verwijst het Frame of Reference abstract naar de bijdragen die ieder van deze disciplines levert aan AI (non-symbolic approach, symbolic approach, philosophical theories et cetera). Master Artificial Intelligence Het betreft hier een tweejarig Engelstalig programma. In dit programma leren studenten om kennis van de menselijke geest in te zetten teneinde betere kunstmatige systemen te kunnen construeren; en om machinemodellen te gebruiken teneinde de menselijke geest beter te kunnen begrijpen. Modelleren is een kernactiviteit binnen dit programma: een methodologie die staat tussen theorie en experiment. De filosofische achtergrond van het mens/machine-probleem is een belangrijk aspect van het programma, immers kennis van het kader waarbinnen vragen over kunstmatige intelligentie worden gesteld is essentieel om bij te dragen aan de ontwikkeling van het vakgebied. Studenten verwerven brede kennis inzake hedendaagse ontwikkelingen binnen de AI en gespecialiseerde kennis, inzicht en vaardigheden in één van de deelgebieden. De opleiding heeft een drietal programma’s (‘tracés’) voorgeprogrammeerd; het betreft hier tracés bestaande uit een aantal verplichte vakken en een beperkt aantal gebonden keuzevakken. Binnen deze tracés is de samenhang en studeerbaarheid gegarandeerd. Daarnaast hebben studenten de mogelijkheid om in overleg met een adviserende docent en onder goedkeuring van de examencommissie een eigen programma samen te stellen. Voorwaarde bij de samenstelling van een tracé is dat vakken uit minstens twee disciplines die deel uitmaken van AI opgenomen zijn en dat van de acht cursussen maximaal vier uit één van de disciplines komen. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
205
De opleiding bereidt de student voor op een onderzoeksloopbaan, waaronder een wetenschappelijke via een PhD-traject of een meer maatschappelijke via bijvoorbeeld onderzoeksstages bij een bedrijf of daarop gerichte cursussen. AI-doelstelling en eindtermen (KION) Net als voor de bacheloropleiding zijn ook voor de masteropleiding de in KION-verband overeengekomen doelstelling en eindtermen (nog) niet verwerkt in de Onderwijs- en Examen Regeling van de masteropleiding. Onderstaande, eerder geformuleerde doelstelling van het masterprogramma AI – de concrete uitwerking van de KION-doelstelling en eindtermen – staat wel vermeld in de Onderwijs- en Examen Regeling. AI Doelstelling De masteropleiding Artificial Intelligence heeft als doel de afgestudeerde te doen beschikken over: • • • • •
de theoretische en praktische kennis van AI en daarmee een overzicht van het desbetreffende gebied van wetenschappelijk onderzoek en ontwikkeling; kennis van de gespecialiseerde methoden en inzichten waarmee probleemstellingen binnen AI wetenschappelijk worden aangepakt; ervaring met een onderzoeksproject, in een geïntegreerde omgeving binnen het onderzoeksveld van AI, waarin de wetenschappelijke aanpak in een oorspronkelijke c.q. eigen vraagstelling is ervaren en in eigen uitoefening meester gemaakt; verder ontwikkelde communicatieve en projectvaardigheden; de leervaardigheden die nodig zijn om relevante nieuwe ontwikkelingen in geavanceerde delen van AI te onderkennen en te waarderen, en zich zelfstandig in het eigen specialisatiegebied verder te ontwikkelen respectievelijk zich in een nieuw specialisatiegebied in te kunnen werken.
Om een indicatie te geven van de domeinspecifieke eisen die richting hebben gegeven aan het samenstellen van het AI-programma, en dus ook van de specifiek Utrechtse accenten, vermeldt de zelfstudie de beschrijvingen van de voorbeeldtracés uit de Engelstalige studiegids. Hieronder is er één van de drie vermeld. Track Cognitive Dynamics Artificial intelligence can be approached in different ways. Some see artificial intelligence as a matter of engineering, where anything goes as long as it works. However, Cognitive Artificial Intelligence takes a more restricted route. It aims at obtaining knowledge of how our brain and body are engineered by nature and tries to put this knowledge to use. More specifically, this track is primarily focused on understanding human intelligence. Questions such as: how do we perceive, how do we solve problems, how do we understand and produce language, how do we store information, etc., have been addressed since decades by cognitive scientists, and answers to AI questions should be based on that massive source of information. Oordeel van de commissie Bachelor Alle Nederlandse Kunstmatige Intelligentie opleidingen hebben gezamenlijk de eindtermen en doelstellingen van de opleidingen geformuleerd en vastgelegd in het Frame of Reference. De bacheloropleiding CKI onderschrijft deze doelstellingen en eindtermen. De opleiding bereidt 206
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
de studenten in de eerste plaats voor op een masteropleiding Kunstmatige Intelligentie, aan de UU of elders. Maar ook kunnen zij toetreden tot de arbeidsmarkt, hetgeen ook inderdaad geschiedt, zo heeft de commissie desgevraagd vernomen. De afgestudeerde heeft diepere kennis van en inzicht in onder andere: taalautomatisering, automatisering van het redeneren, kunstmatige neurale netwerken, computationele modellen van natuurlijke intelligentie, kennis-representatieformalismen, en de wijsgerige grondslagen van de Cognitiewetenschap. De commissie heeft voorafgaand aan het bezoek nog extra informatie gevraagd over de positionering van de Utrechtse opleiding. Het is een opleiding, volgens de reactie, opgezet als ‘dochter’ van Wijsbegeerte, met veel theoretische verdieping. Wijsgerige reflectie en connectie met filosofievakken is een handelsmerk. Daarnaast is er een relatief grote profileringsruimte. Daarin kunnen bijvoorbeeld biologievakken worden gevolgd wanneer de student speciale belangstelling heeft voor biologische artificiële intelligentie, maar ook een minor bestuurs- en organisatiewetenschap behoort tot de mogelijkheden voor die student die zich op een loopbaan in (ICT)management wil oriënteren. De commissie heeft vastgesteld dat deze karakteristiek juist is. Zij heeft met instemming gezien hoe de eindtermen zijn uitgesplitst in eindtermen met betrekking tot vaardigheden en eindtermen met betrekking tot kennis. De commissie constateert dat de eindtermen van de opleiding aansluiten bij de eisen die door (buitenlandse) vakgenoten en de beroepspraktijk gesteld worden, conform landelijke afspraken, aan een opleiding in het betreffende domein. Master Alle Nederlandse Kunstmatige Intelligentie opleidingen hebben gezamenlijk de eindtermen en doelstellingen van de opleidingen geformuleerd en vastgelegd in het Frame of Reference. De masteropleiding AI onderschrijft deze doelstellingen en eindtermen. Deze doelstellingen zijn als handvat wat betreft masteropleidingen echter niet geheel bevredigend, omdat ze weinig diepgaand zijn en geen informatie geven over de duur van de opleiding. Wel geven ze een overzicht van vergelijkbare masteropleidingen in het buitenland, met name Edinburgh en Stanford, met daarbij de kanttekening dat het toch lastig blijft om opleidingen te vinden die geheel vergelijkbaar zijn qua structuur en inhoud. De commissie heeft vastgesteld dat de zelfstudie aan de hand van enkele tracés wel een duidelijk beeld van het karakter van de masteropleiding geeft. Vragen als: “how do we perceive, how do we solve problems, how do we understand and produce language, how do we store information?” geven aan waar het om gaat bij de track die als voorbeeld is gekozen. De afgestudeerden hebben de competenties van een wetenschappelijk onderzoeker en beschikken over een wetenschappelijk verantwoorde probleemoplossende instelling. De commissie betrekt ook de beschrijving van de eindkwalificaties vermeld onder Facet 2 bij haar oordeel over onderhavig facet. Zij stelt vast dat de vermelde eindkwalificaties van de opleiding aansluiten bij de eisen die vakgenoten en de beroepspraktijk stellen conform landelijke afspraken. De masteropleiding voldoet hiermee aan de criteria behorende bij dit facet. Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
207
F2: Niveau: Bachelor en Master De eindkwalificaties van de opleiding sluiten aan bij algemene, internationaal geaccepteerde beschrijvingen van de kwalificaties van een Bachelor of een Master.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor In het Frame of Reference wordt uiteengezet dat het niveau dat gedefinieerd wordt door de eindtermen die in KION-verband zijn overeengekomen, correspondeert met de zogenaamde Dublin-descriptoren die gelden voor de bacheloropleiding. In een tabel voor de bacheloropleiding is per vak is weergegeven wat de relatie is tussen de programmaonderdelen enerzijds en de eindtermen (Dublin-descriptoren) van het Frame of Reference anderzijds. Voor de bachelorcursussen wordt een universitaire niveau-indeling gehanteerd: niveau 1 (inleidend), niveau 2 (verdiepend) en niveau 3 (gevorderd). Voor het behalen van een bachelordiploma moet een student minimaal 45 EC op niveau 3 hebben gehaald. Master Hieronder wordt de inhoud van het programma gerelateerd aan de Dublin-descriptoren. Kennis en inzicht Studenten in CAI bouwen de reeds aanwezige kennis en inzicht in het vakgebied uit, zoals zij die verworven hebben in de bachelorfase. Via het Seminar AI blijven studenten betrokken bij een breed palet van AI-onderzoek. Specialisatie vindt plaats via een in overleg met de examencommissie en een trackadviseur gekozen tracé. Studenten kunnen in overleg met de examencommissie ook zelf een traject samenstellen. Voorwaarde bij de samenstelling van een tracé is dat vakken uit minstens twee disciplines die deel uitmaken van AI opgenomen zijn en dat van de acht cursussen maximaal vier uit één van de disciplines komen. Studenten leren via individuele of gezamenlijke opdrachten binnen het cursorisch onderwijs, maar ook via een (onderzoeks)stage en afstudeerwerk, problemen te analyseren, in een AI-kader te plaatsen en oplossingen aan te dragen. Inzicht in KI impliceert ook de mogelijkheid tot diepgaande, al dan niet praktisch gefundeerde reflectie op de mogelijkheden en beperkingen van experimenteel onderzoek De student verwerft kennis van een rijk palet aan methoden: systematische analyse van tekst (onder andere via de wijsgerige component van de opleiding), wiskundige inzichten en technieken, logisch modelleren, computermodelleren, experimentele technieken. Het is afhankelijk van het gekozen tracé welke methoden het meeste nadruk krijgen. Tijdens het afstudeerwerk leert de student de beginselen van onderzoek doen. De opleiding kiest ervoor voor dit laatste ruim tijd uit te trekken. Tijdens het afstudeerwerk leren studenten vast te stellen wat onderliggende vragen zijn bij een gegeven probleem, AI-gefundeerde analyses te maken van (wetenschappelijke of maatschappelijke) problemen, en gefundeerde voorstellen te doen ter oplossing van deze problemen. Toepassen kennis en inzicht Toepassen van kennis en inzicht is in alle onderdelen van de opleiding aan de orde. In de werkcolleges wordt ruim aandacht geschonken aan het argumenteren en het doordenken van allerhande aan AI gerelateerde problemen, op het theoretisch/conceptuele of empirisch/experimentele vlak, daarbij afhankelijk van het traject dat de student volgt gericht op agenten, taal en spraaktechnologie, grondslagen van AI of cognitieve dynamieken, en het, via modelleren of experimenteren, testen van theore208
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
tische ideeën. Van de deelnemende studenten wordt verwacht dat zij in korte tijd, aan de hand van kritische analyses van de relevante theoretische literatuur en bronnen van experimenteel onderzoek en met behulp van verworven modelleertechnieken, oplossingen aandragen voor de in de werkcolleges aangesneden KI-gerelateerde problemen, en in een beknopt onderzoek antwoord geven op de door henzelf geformuleerde vraagstellingen. Dit antwoord hoeft niet per se van discursieve aard te zijn, maar kan ook bestaan uit een door de student ontwikkeld model of experiment. Diezelfde toepassingen zijn aan de orde in een (onderzoeks-)stage, zij het dat de geformuleerde vraagstellingen in grotere mate bepaald worden door de stagegever, met een meer of minder praktische doelstelling. De afstudeeropdracht is een proeve waarmee de studenten in een afgerond geheel laten zien dat zij in staat zijn de hier genoemde verworvenheden toe te passen. Oordeelsvorming De kennis en onderzoekvaardigheden die de studenten hebben verworven in de opleiding stellen hen in staat een afgewogen oordeel te formuleren op basis van de beschikbare informatie. Die informatie kan op AI in den brede betrekking hebben, maar ook afkomstig zijn van deelgebieden (taalkunde, psychonomie, informatica, logica, kennisleer). Het kan om meer algemene, maar ook om meer specialistische kennis gaan, bijvoorbeeld een vergelijking van vigerende modellen of van een variëteit data, of gebaseerd op empirische gegevens verkregen uit corpusonderzoek of langs experimenttoetsende weg. Via opdrachten binnen het cursorisch onderwijs leren de studenten verschillende professionele en wetenschappelijke perspectieven op de genoemde gebieden te herkennen en te hanteren, en kritisch op deze perspectieven te reflecteren. Training in het geven (en krijgen) van wetenschappelijke kritiek op elkaars werk komt onder andere aan bod bij de cursussen Philosophy of AI en Philosophy of Science. Communicatie Communicatieve vaardigheden worden getraind in zowel mondelinge als schriftelijke presentaties, bijvoorbeeld in het Seminar AI. Studenten krijgen hierbij feedback op zowel de inhoud als de presentatietechniek. De werkcolleges worden verzorgd in het Engels (tenzij er alleen Nederlandstalige studenten deelnemen) en ook voor het Seminar AI geldt dit. Alhoewel verslaglegging in het Engels voor Nederlandstalige studenten niet verplicht is, bekwamen de studenten zich gedurende de opleiding meer en meer in het Engels. De studie wordt afgerond met een afstudeeropdracht met een wetenschappelijke verslaglegging, in het algemeen in het Engels (masterthesis). Leervaardigheid Door het kleinschalig onderwijs in de masteropleiding, waarbij de studenten zelf een zeer belangrijke inbreng hebben in de cursussen, worden zij getraind in het formuleren en oplossen van problemen. Zij leren zelfstandig literatuur te verzamelen, te bestuderen, en om te gaan met gegevens van verschillende aard. Als voorbereiding op de scriptiefase leren de studenten om de actuele wetenschappelijke literatuur op de genoemde gebieden te lezen, te interpreteren en in een context te plaatsen. De masterthesis is de uiteindelijke proeve van zelfstandig wetenschappelijk onderzoek. Als PhD-student kunnen afgestudeerden dan ook behoorlijk zelfstandig hun wetenschappelijke ontwikkeling voortzetten. Zij kunnen ‘al lerend’ in diverse onderzoeks- en beroepspraktijken zelfstandig hun weg vinden. Oordeel van de commissie Bachelor In een als bijlage bij de zelfstudie opgenomen tabel is voor de bacheloropleiding per vak weergegeven de relatie tussen de programmaonderdelen enerzijds en de eindtermen (Dublin-descriptoren) van het Frame of Reference anderzijds. Zo is, om een voorbeeld te noemen, daarin QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
209
vermeld dat de onder Knowledge and Understanding vallende eindterm Expertise in construction and evaluating computational models of cognitive processes in zes bachelorvakken aan de orde komt. De commissie vindt dit een helder overzicht, maar acht het niet zinvol dit gehele overzicht over te nemen. Er zijn drie niveaus per cursus: 1. inleidend, 2. verdiepend en 3. niveau waarop het gaat om het toepassen van methoden, het leggen van verbanden en het afwegen van theorieën tegen elkaar. Er moeten minstens zes cursussen op niveau 3 zijn behaald. De commissie leidt ook uit dit laatste gegeven af dat het niveau van de opleiding aansluit bij wat zij verwacht van een bacheloropleiding in dit domein. De commissie is van oordeel dat de tabel met het overzicht van de relatie tussen programmaonderdelen enerzijds en eindtermen anderzijds helder en volledig is. De eindkwalificaties voldoen aan het vereiste niveau van de opleidingen, zoals vastgelegd in de Dublin-descriptoren Master De zelfstudie schetst uitvoerig hoe de programmaonderdelen en de eindtermen aansluiten bij de Dublin-descriptoren. Deze beschrijving is hierboven overgenomen. Zo noteert de zelfstudie onder de descriptor Toepassen kennis en inzicht dat van de deelnemende studenten wordt verwacht dat zij in korte tijd, aan de hand van kritische analyses van de relevante theoretische literatuur en bronnen van experimenteel onderzoek en met behulp van verworven modelleertechnieken, oplossingen aandragen voor de in de werkcolleges aangesneden KI-gerelateerde problemen en in een beknopt onderzoek antwoord geven op door henzelf geformuleerde vraagstellingen. De commissie heeft hiervan met instemming kennisgenomen. De commissie stelt op basis van het bovenstaande vast dat de eindkwalificaties voldoen aan het niveau dat van opleidingen als deze verwacht kan worden, zoals vastgelegd in de Dublindescriptoren. Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende.
210
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
F3: Oriëntatie WO De eindkwalificaties van de opleiding sluiten aan bij de volgende beschrijvingen van een Bachelor en een Master in WO: • De eindkwalificaties zijn ontleend aan eisen vanuit de wetenschappelijke discipline, de internationale wetenschapsbeoefening en voor daarvoor in aanmerking komende opleidingen de relevante praktijk in het toekomstige beroepenveld. • Een WO-bachelor heeft de kwalificaties voor toegang tot tenminste één verdere WO-studie op masterniveau en eventueel voor het betreden van de arbeidsmarkt. • Een WO-master heeft de kwalificaties om zelfstandig wetenschappelijk onderzoek te verrichten of multien interdisciplinaire vraagstukken op te lossen in een beroepspraktijk waarvoor een WO-opleiding vereist is of dienstig is.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor De bacheloropleiding CKI is zo ingericht dat studenten na de voltooiing van hun opleiding zowel kunnen voldoen aan de eisen van het multidisciplinaire vakgebied CKI als aan de eisen die gesteld worden door de wetenschappelijke disciplines die deel uitmaken van CKI ten aanzien van een vervolgopleiding op masterniveau. In de opleiding is zowel aandacht voor academische vorming en vaardigheden in meer algemene zin als voor disciplinaire en multidisciplinaire scholing. Niet alleen doorstroming naar de masteropleiding CAI is verzekerd, maar ook kan men (mits het juiste studiepad gekozen) verder in de Utrechtse masteropleiding Agents Technology en de eenjarige Nederlandstalige masteropleiding Taal- en Spraaktechnologie. Op basis van de afspraken in KION-verband kunnen studenten naar alle landelijke KI-masters doorstromen. Daarnaast kan men toelating vragen tot de Utrechtse selectieve masters Neuroscience & Cognition en Linguistics. Tot slot heeft de afgestudeerde ook voldoende bagage om in de beroepspraktijk te kunnen functioneren, juist omdat hij/zij in de bachelor al leert een brug te slaan tussen verschillende wetenschappers. Tot nu toe (peildatum 1 september 2006) zijn negentien studenten doorgestroomd naar de eigen master, dertien studenten zijn doorgestroomd naar een andere masteropleiding aan de Universiteit Utrecht, twee studenten naar een AI-masteropleiding aan een andere universiteit, en zes naar een andere masteropleiding aan een andere universiteit. De overig negentien studenten zijn, voor zover bekend, gaan werken. Nagekomen informatie geeft nog aan dat het hier voor een deel studenten betreft die in het oude doctoraalprogramma gestart zijn, maar het laatste jaar van hun studie niet meer konden afronden, vaak omdat ze al een baan hadden en onvoldoende tijd meer aan hun studie konden besteden. Deze studenten kregen bij de invoering van de bachelor de mogelijkheid om toch met een einddiploma op zak de universiteit te verlaten. Deze studenten zijn niet goed te vergelijken, wat betreft opleidingsniveau en kansen op de arbeidsmarkt, met reguliere bachelorstudenten. De ervaringen met reguliere bachelorstudenten op de arbeidsmarkt zijn nog heel beperkt. De verwachting is dat bij een onderzoeksgerichte bacheloropleiding als CKI toch een groot deel zal willen doorstromen naar een masteropleiding. Master De masteropleiding bereidt in eerste instantie voor op een loopbaan in het onderzoek, maar studenten kunnen zich ook richten op een wetenschappelijke carrière buiten het onderzoek. Studenten worden opgeleid tot academici die kunnen functioneren op sleutelposities in de huidige informatiemaatschappij.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
211
De eindkwalificaties zoals verwoord in het Frame of Reference omvatten het zelfstandig verrichten van wetenschappelijk onderzoek, en besteden ruime aandacht aan algemene academische vorming. Ze geven een solide basis voor: • • • •
een promotietraject; onderzoeksfuncties in de kennistechnologie of de cognitiewetenschap en hun toepassingen; wetenschappelijke functies in disciplines met een belangrijke kennis-technologische of cognitiewetenschappelijke component; functies als adviseur of intermediair tussen automatisering en toepassing.
In dit verband is het zeer positief te noemen dat het Frame of Reference in KION-verband is vastgesteld door de gezamenlijke Nederlandse AI-opleidingen. Dit feit alleen al waarborgt dat de eindkwalificaties zijn ontleend aan eisen vanuit de wetenschappelijke discipline. Ook de internationale vergelijking wordt in het Frame of Reference voldoende aan de orde gesteld. Oordeel van de commissie Bachelor De opleiding is aangesloten bij het landelijk overleg KION en de beschrijving van de oriëntatie in de zelfstudie sluit geheel aan bij het Frame of Reference. De doorstroom naar de arbeidsmarkt krijgt weinig aandacht binnen de bacheloropleiding, hoewel er binnen de profileringsruimte wel ruimte is om een bedrijfsstage van drie maanden te volgen. De ervaring met reguliere afgestudeerde bachelorstudenten die de arbeidsmarkt betreden is nog gering. De opleiding verwacht dat het merendeel van de studenten wil doorstromen naar een masteropleiding. De commissie verwijst naar het onder de Facetten 1 en 2 gestelde met betrekking tot de eindtermen en het niveau. In KION-verband is vastgelegd dat een bachelordiploma van één van de zes Nederlandse KIopleidingen altijd toegang geeft tot alle masteropleidingen die zijn aangesloten bij de KION. Deze doorstroming is dus gegarandeerd, en komt in de praktijk ook voor. Daarnaast komen afgestudeerde bachelors in aanmerking om toegelaten te worden tot masteropleidingen in aanpalende disciplines. De commissie heeft met instemming gezien dat de opleiding adviestracés heeft vastgesteld om de studenten optimaal voor te bereiden op de verschillende masteropleidingen, zowel binnen als buiten het KION-verband. De grote keuzevrijheid in het tweede en derde jaar van de bacheloropleiding, en de uitgebreide voorlichting over de keuzemogelijkheden, geeft studenten ook daadwerkelijk de mogelijkheid om binnen hun bacheloropleiding voor te sorteren voor de masteropleiding van hun keuze. Omdat deze opleiding relatief veel taalkunde en filosofie in het programma heeft en weinig fysica, wiskunde en kennissystemen, moeten studenten hun pakket op die manier aanpassen als ze naar een masteropleiding buiten Utrecht willen overstappen. Meestal weten ze dat al aan het einde van het eerste jaar en vangen ze deficiënties op in de vrijekeuzeruimte. De eindtermen zijn naar het oordeel van de commissie ontleend aan de eisen van de (internationale) wetenschappelijke discipline c.q. wetenschapsbeoefening. Zij baseert zich ook op 212
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
de overweging dat bij de inrichting van de opleidingen is gekeken naar opleidingen in het buitenland (via KION). Master De opleiding is aangesloten bij het landelijk overleg KION. Dat heeft onder andere geleid tot het gezamenlijk opstellen van het referentiekader. De opleiding onderschrijft dit kader. De commissie verwijst ook naar het onder de Facetten 1 en 2 gestelde met betrekking tot de eindtermen en het niveau. De afgestudeerden kunnen in aanmerking komen voor een promotieplaats, ook bij zusterfaculteiten. De commissie heeft geconstateerd dat afgestudeerden uit Utrecht ook werkelijk elders een promotietraject volgen. De eindtermen zijn naar het oordeel van de commissie ontleend aan de eisen van de (internationale) wetenschappelijke discipline c.q. wetenschapsbeoefening. Zij baseert zich ook op de overweging dat bij de inrichting van de opleidingen is gekeken naar opleidingen in het buitenland (via KION). Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende.
Oordeel over het onderwerp ‘Doelstellingen opleiding’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Doelstellingen opleiding’. Voor de bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt dat oordeel voldoende.
5.2.2. Programma Beschrijving van de programma’s overgenomen uit de zelfstudie Bachelor In de bachelorfase staat academische vorming en brede oriëntatie centraal. Studenten verdiepen zich in een bepaald wetenschapsgebied en bereiden zich voor op de keuze voor een verdere (studie)loopbaan. De bachelorfase is ten dele vraaggestuurd: elk Utrechts bachelorprogramma bestaat uit een major van 135 EC, waarvan maximaal 75 EC verplicht is en 60 EC keuze. In de combinatie van verplichte en keuzecursussen binnen de major wordt daarmee overzicht, diepgang en samenhang gegarandeerd op het vakgebied van de major. Het overige deel van de bacheloropleiding (minimaal 45 EC) bestaat uit een profileringsruimte die studenten op basis van hun interesse of ambitie kunnen invullen met cursussen uit het Utrechtse onderwijsaanbod, maar ook het aanbod van bijvoorbeeld andere universiteiten. Een student kan binnen de profileringsruimte kiezen voor verbreding, maar ook voor verdieping binnen de major, bijvoorbeeld als voorbereiding op een disciplinaire masteropleiding. De bachelorfase kenmerkt zich door activerend en (zo veel mogelijk) kleinschalig onderwijs, voortkomend uit de ambitie om studenten meer en regelmatiger te laten studeren. Een minimum aantal contacturen (acht in ieder geval in de eerstejaarscursussen), meerdere toetsmomenten en de beperking van herkansingsmogelijkheden zijn eveneens bedoeld om vorm te geven aan deze ambitie. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
213
Aspecten van academische vorming worden getoetst en getraind in het merendeel van de bachelorcursussen. Voor het bijhouden van vorderingen op het gebied van academische vaardigheden is ook een digitaal portfolio ontwikkeld. In de bachelorfase heeft de opleiding de keuze gemaakt om het beperktere aantal verplichte onderdelen te laten bestaan uit relatief zware (bèta-)vakken, in lijn met het advies uit het visitatierapport uit 2001 waarin werd aangeraden om het eerste jaar te verzwaren en meer nadruk te leggen op de bètasignatuur. Er werd door het opleidingsbestuur van uitgegaan dat de studenten de wat lichtere vakken toch zelf wel zouden kiezen in het kader van hun majorkeuzeruimte. Dit blijkt ook zo te werken, gezien de populariteit van onder meer de (veelal als wat lichter ervaren) psychonomiecursussen binnen de majorkeuzeruimte. In het verplichte curriculum zijn ook de nietdisciplinaire steunvakken voor CKI opgenomen zoals Wiskunde en Programmeren en vakken die de rode lijn van het vakgebied behandelen zoals Inleiding cognitiewetenschap. Hoewel de selectie voor de verplichte vakken bij de toenmalige studentleden van de opleidingscommissie en het opleidingsbestuur niet in goede aarde viel, omdat dit de opleiding verzwaarde, is de huidige generatie studenten hier tevreden mee. In het kader van de majorkeuzeruimte biedt elke CKI-groep drie vakken aan, totaal twaalf vakken waaruit de student er zes moet kiezen. Vanaf 2005-2006 is het verplicht om als zesde onderdeel een bacheloreindwerkstuk te maken, in de vorm van een leeronderzoek of scriptie, dat inhoudelijk aansluit bij een van de majorkeuzevakken. Studenten die voor 2005 begonnen zijn met CKI, en een goedgekeurd bachelorprogramma hadden waarin geen bacheloreindwerkstuk is opgenomen, zijn van deze verplichting ontheven. Binnen de profileringsruimte van 45 EC kan de student in principe uit alle bachelorvakken kiezen die binnen de universiteit worden aangeboden (of vakken volgen bij andere Nederlandse of buitenlandse universiteiten). De vakken van de Universiteit Utrecht staan allemaal in de elektronische universitaire onderwijscatalogus. Per vak staat aangegeven of er bepaalde ingangseisen zijn. Binnen de profileringsruimte kan de student ook een minor van 30 EC doen, dit is een samenhangend pakket aan vakken. Het staat de studenten echter vrij om zich verder op het gebied van hun major te bekwamen. Omdat CKI op zichzelf al zo’n breed vakgebied is worden er meestal profileringscursussen gekozen bij de vier CKI-groepen zelf. In 2005-2006 zijn adviestracés opgesteld in het licht van een vervolg in de masters, deze tracés staan vanaf 2006-2007 in de studiegids opgenomen. De opbouw van de major CKI Verplichte majorcursussen (totaal 75 EC) Cursus (7.5 EC) Logica (verplicht academisch contextvak) Inleiding tot de Cognitiewetenschap (verplicht academisch contextvak) Wiskunde voor AI Inleiding Adaptieve Systemen CKI-werkgroep A (2.5 EC) Logisch Programmeren Imperatief Programmeren
214
Jaar 1
Periode 1
Niveau 1
1
1
1
1 1 1 1 1
1 en 2 2 2 en 3 3 4
1 1 1 1 1
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
Natuurlijke Taalverwerking Logica voor AI Datastructuren voor CKI CKI-werkgroep B (2.5 EC) CKI-werkgroep C (2.5 EC)
2 2 2 2 3
2 2 3 3 en 4 jaar
2 3 2 2 3
Twee keuze academische context vakken (gebonden keuze, totaal 15 EC). Eén te kiezen uit: En één te kiezen uit:
Taalfilosofie (niveau 1, periode 3) of Wetenschapsfilosofie (niveau 2/3, periode 3) of Grondslagen van kennis (niveau 2/3, periode 3)* Inleiding Taalkunde (niveau 1, periode 4) Van Taal naar Theorie (niveau 1, periode 1, tweede jaar)
* Het vak Grondslagen van kennis wordt om het jaar aangeboden. Majorgebonden keuzevakken (totaal 60 EC)
De student moet vijf cursussen kiezen, waarvan minstens één uit elk van de onderstaande vier rijtjes. Daarnaast moet de student verplicht een bacheloreindwerkstuk maken, in de vorm van een leeronderzoek of scriptie, dat inhoudelijk aansluit bij een van de gevolgde gebonden keuzevakken. De bachelorscriptie telt 7,5 EC en mag uitgebreid worden tot 15 EC. Cursus (7.5 EC) Cognitieve Neurowetenschappen Functieleer Perceptie en Actie (voorheen Werking v/h Brein)
periode 3 3 2
niveau 3 2 3
2
Zoekalgoritmen Automatisch Redeneren Functioneel programmeren
3 2 3
2 3 2
3
Wetenschapsfilosofie Grondslagen van Kennis Logische Complexiteit Filosofie van de Cognitiewetenschappen
3 3 1 1
2 of 3 2 of 3 3 2 of 3
4
Semantiek Grammaticamodellen in de Taaltechnologie Variatie in Betekenis
4 2 4
3 3 3
1
Master Het eerste jaar staat in het teken van mastercursussen en het tweede jaar in het teken van onderzoek. De inhoud van het programma is in hoge mate flexibel, en afhankelijk van de specialisatierichting die de student kiest. Gemeenschappelijk onderdeel is het Seminar AI. Er zijn wel drie voorbeeldtracés uitgewerkt, die respectievelijk de cognitieve kant van de AI, de computationele kant van de AI, en de grondslagen van beide benadrukken. Voor deze tracés garandeert de opleiding een studeerbaar programma. a. In ieder tracé zitten twee verplichte cursussen plus het seminar AI (22.5 EC). b. Daarnaast kan de student vijf cursussen kiezen (37.5 EC). Van de vakken uit de aanbevolen QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
215
keuzeruimte garandeert de opleiding dat deze qua roostering studeerbaar zijn. De lijst met mogelijke vakken moet gezien worden als een suggestie. c. Het afstudeeronderzoek moet minstens 30 EC zijn. d. De overige 30 EC wordt besteed aan onderzoek of aan een bedrijfsstage. ad c. De student kan het afstudeeronderzoek uitbreiden tot 45 of 60 EC of hij/zij kan daarnaast een onderzoek(stage) van maximaal 30 EC doen. Ook kan de student twee cursussen volgen in directe relatie tot het afstudeerproject. Hieronder is alleen het tracé Cognitive Dynamics uitgewerkt, de andere twee tracés zijn hier niet opgenomen. Cognitive Dynamics mandatory recommended possible
Seminar AI (Phil) Conceptual Semantics (Ling) Advanced and Applied Vision Science (Psy) Semantic Structures (Ling) Learning from Data (CS) CS Phil. of Science A: Advanced Foundations of Knowledge Representation (Phil) Neurocognition of Language (Ling/Psy) Language, Speech, Brain (Ling/Psy) Neurocognition of Memory & Attention (Psy) History and Philosophy of Experimentation (Physics) Dynamic Semantics (Ling+Phil) Intelligent Agents (CS) Multi-agent systems (CS) Reinforcement Learning (CS) Evolutionary Computation (CS) Advanced Applied Psychology (psy)
Term year 4 3 3 4 2 2 3 part of 3 2 1 1 2 3 2 1
F4: Eisen WO Het programma sluit aan bij de volgende criteria voor het programma van een WO-opleiding: • Kennisontwikkeling door studenten vindt plaats in interactie tussen het onderwijs en het wetenschappelijk onderzoek binnen relevante disciplines. • Het programma sluit aan bij ontwikkelingen in de relevante wetenschappelijke discipline(s) door aantoonbare verbanden met actuele wetenschappelijke theorieën. • Het programma waarborgt de ontwikkeling van vaardigheden op het gebied van wetenschappelijk onderzoek. • Bij daarvoor in aanmerking komende opleidingen heeft het programma aantoonbare verbanden met de actuele praktijk van de relevante beroepen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor In het Utrechtse onderwijsmodel staat in de bachelorfase de academische vorming centraal. Daartoe wordt buiten de algemene kenmerken van de Utrechtse opleidingen ook bij iedere cursus expliciet 216
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
aangegeven welke aspecten van academische vorming een rol spelen. Binnen het CKI-curriculum komt het gehele spectrum aan academische vorming al op vrij natuurlijke wijze aan de orde, doordat het vanwege het multidisciplinaire karakter van de opleiding om een gevarieerd aanbod gaat met een grote diversiteit aan academische benaderingswijzen. De opleiding streeft naar een goede balans tussen de cognitieve `natte' kant en de informatica-achtige `droge' kant van de kunstmatige intelligentie. Een opvallend distinctivum van CKI in vergelijking met de andere KI-opleidingen is de relatief grote aandacht voor de filosofische aspecten van kunstmatige intelligentie. Het onderwijsprogramma sluit aan bij de wetenschappelijke ontwikkelingen in de relevante disciplines doordat de docenten naast een onderwijskwalificatie ook een onderzoekskwalificatie hebben (gepromoveerd zijn), en vrijwel allemaal ook een aanzienlijke taak in het onderzoek. Daarmee wordt een continue, actuele koppeling tussen onderzoek en onderwijs bevorderd. Verder is het aansluiten bij wetenschappelijke ontwikkelingen expliciet als onderwijsdoel van verscheidene cursussen opgenomen, wat een rol speelt zowel bij de aanstelling van als in overleggen tussen (`heidagen') kerndocenten. Met name in vakken op niveau 3 wordt samen met de studenten een wetenschappelijk onderzoek verricht, een bepaald onderzoeksgebied bestudeerd of een wetenschappelijk probleem behandeld. Elk bachelorprogramma wordt afgerond met een bachelorwerkstuk, waarin de student moet laten zien dat hij/zij een beperkt wetenschappelijk onderzoek zelfstandig kan opzetten en uitvoeren. Master In de masteropleiding wordt, net als in de bacheloropleiding, lesgegeven door docenten die een onderzoekskwalificatie hebben en vrijwel allemaal ook een aanzienlijke onderzoekstaak. Er is daardoor sprake van een continue, actuele koppeling tussen onderzoek en onderwijs. Docenten kunnen bij uitstek in de masterfase hun enthousiasme voor onderzoek overdragen. Zij gebruiken actuele en relevante wetenschappelijke literatuur en confronteren hun studenten met de meest recente onderzoeksvragen. Er wordt zowel binnen als buiten de universiteit veel AI- en AI-gerelateerd onderzoek gedaan en het vinden van een onderzoeksstageplaats bij de gekozen richting is geen probleem. Hetzelfde geldt voor bedrijfstageplaatsen. Dat de opleiding voldoet aan nationaal en internationaal gestelde maatstaven van het vakgebied, wordt op een aantal manieren gewaarborgd: door het programma in het Engels aan te bieden en gebruik te maken van internationaal studiemateriaal, door een continue vergelijking van de aangeboden kwaliteit en de daarbij behorende eisen door middel van uitwisseling van gastdocentschappen, en door voortdurende kwaliteitscontrole van de staf van de opleiding, waarvan alle leden vanzelfsprekend door middel van (inter-) nationale publicaties en contacten voeling houden met het beroepenveld en de eisen die daaraan worden gesteld. Oordeel van de commissie Bachelor De commissie heeft vastgesteld dat vrijwel alle docenten zelf onderzoek verrichten; veelal is dat relevant voor het deelgebied waarin zij onderwijs verzorgen. De zelfstudie licht dit ook toe. De opleiding geeft per vak een aanduiding van het niveau, van 1 tot 3. Bij de vakken op niveau 3 is het verband met onderzoek het meest uitdrukkelijk aanwezig. De commissie heeft QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
217
er begrip voor dat er van verbanden met de actuele beroepspraktijk minder sprake kan zijn bij deze aanpak waarbij de academische vorming voorop staat. De commissie constateert dat kennisontwikkeling bij studenten plaatsvindt in interactie tussen het onderwijs en het wetenschappelijk onderzoek. Master De commissie heeft geconstateerd dat in het studieprogramma docenten van de onderzoeksprogramma’s optreden. Op grond van ontwikkelingen binnen het onderzoek wordt het programma waar nodig telkens aangepast. Op basis van de bacheloropleiding worden onderzoeksvaardigheden verder getraind. Vanwege de kleinschaligheid hebben de studenten intensief contact met hun docenten en lopen de studenten gemakkelijk mee met de nieuwste ontwikkelingen in onderzoek. De commissie constateert dat kennisontwikkeling bij studenten plaatsvindt in interactie tussen het onderwijs en het wetenschappelijk onderzoek en dat er mede dankzij bedrijfsstages en gastdocentschappen verbanden zijn met de actuele beroepspraktijk. Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. Aanbevelingen. De commissie acht het ontbreken van een verplicht vak Statistiek in de bacheloropleiding, zoals vermeld in het Frame of Reference, een groot gemis. Ter ondersteuning van de waarborging van de ontwikkeling van vaardigheden op het gebied van wetenschappelijk onderzoek, adviseert zij Statistiek tot een verplicht onderdeel van de bacheloropleiding te maken. De opleiding heeft in de procedure van hoor en wederhoor bericht dat in de verplichte cursus Wiskunde voor AI (lintmodule van 7,5 EC) met ingang van 2008-2009 expliciet aandacht besteed zal worden aan statistiek en kansrekening, waarbij de verschillende vormen van statistiek die relevant zijn voor CKI zullen worden toegelicht. Studenten zullen een helder en dringend advies krijgen om een voor hen relevante statistiekcursus op te nemen in hun vrijekeuzeruimte. Ook adviseert de commissie om in het theoretisch opgezette programma projecten te organiseren die leiden tot de ontwikkeling van skills zoals het bouwen van een concreet computationeel model, zoals KION adviseert. De commissie benadrukt dat het oordeel over de bacheloropleiding voldoende is. Bovengenoemde aanbevelingen doen daar niets aan af.
218
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
F5: Relatie tussen doelstellingen en inhoud programma Het programma is een adequate concretisering van de eindkwalificaties, qua niveau, oriëntatie en domeinspecifieke eisen. De eindkwalificaties zijn adequaat vertaald in leerdoelen van (onderdelen van) het programma. De inhoud van het programma biedt studenten de mogelijkheid om de geformuleerde eindkwalificaties te bereiken.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor De samenstelling van het verplichte deel van de bacheloropleiding CKI is geënt op een in 2003 in KION-verband overeengekomen gedeeld programma voor de Nederlandse AI-bacheloropleidingen, waarop het gedeeld AI-programma zoals opgenomen in het huidige Frame of Reference een uitbreiding is. Hoewel dit gedeelde programma op zichzelf niet voldoende is om de eindtermen te bereiken, geeft het wel een geschikte basis daarvoor, die slechts uitbreiding behoeft van een geschikt keuzegedeelte. In het verplichte deel wordt een inleiding gegeven in alle tot CKI behorende vakgebieden. Het biedt een basis voor het invullen van de keuzeruimte. Aangegeven wordt hoe de verplichte cursussen van de bacheloropleiding CKI corresponderen met het gedeelde programma van het Frame of Reference. Een korte beschrijving van de verplichte cursussen wordt gekoppeld (in italics) aan de punten uit het gedeelde programma in het Frame of Reference. De omschrijvingen zijn geschreven vanuit een perspectief dat de coherentie van en de samenhang tussen de cursussen vooropstelt. De commissie neemt als voorbeeld enkele vakken over. In het verplichte deel wordt een inleiding gegeven in alle tot CKI behorende vakgebieden. Het biedt een basis voor het invullen van de keuzeruimte. • Inleiding tot de Cognitiewetenschap De cognitiewetenschap speelt een centrale rol binnen CKI. Daarom beginnen de studenten met deze cursus. De grondslagen van de klassieke en de connectionistische benaderingen worden behandeld en de bijdragen uit de constituerende disciplines van CKI besproken, daarmee gelijk het belang voor de opleiding van ieder van deze disciplines motiverend. De cursus fungeert als een kapstok voor latere cursussen op ieder van de gebieden. (Courses: Cognitive psychology, History of Artificial Intelligence) Wiskunde voor AI • Deze cursus biedt algemene ondersteuning voor het begrijpen van en omgaan met de belangrijkste wiskundige modellen en modelleertechnieken (denk aan de voor neurale netwerken benodigde wiskunde) binnen de AI. Vanwege dit fundamentele belang wordt er direct mee begonnen. (Support: Mathematics, Calculus, Discrete mathematics, Linear Algebra, Statistics en Logic, Set Theory) Imperatief Programmeren • Deze cursus ondersteunt het computationeel modelleren van (stapsgewijze) processen. Daartoe wordt momenteel de programmeertaal Java gebruikt. Zowel de praktijk als de theorie, met de nadruk op de eerste, van imperatief en object-georiënteerd programmeren komen aan de orde aan de hand van vanuit CKI gemotiveerde projecten, momenteel een puzzel en een multi-agent systeem. (Support: Computer Science, Programming, imperative and object-oriented).
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
219
• Datastructuren voor CKI Deze cursus is een vervolg op de cursus Imperatief Programmeren, waarbij de nadruk is verschoven van het leren representeren naar het efficiënt kunnen representeren. Datastructuren voor onder andere wachtrijen (priority queues), matchen (KMP), en zoeken (Red-black trees) komen aan de orde. (Support: Computer Science, Data Structures and knowledge representation) Master Het programma is flexibel, en afhankelijk van de specialisatierichting die de student kiest. Bij het vaststellen van het programma van een individuele student let de examencommissie (in samenspraak met de trackadviseur) op voldoende samenhang en focus van het programma, en ook op het AI-karakter van het programma. Monodisciplinaire specialisatie is uitgesloten; studenten kunnen maximaal vier vakken uit hetzelfde deelgebied (taalkunde, psychonomie, informatica, logica, kennisleer) in hun programma opnemen. Bovendien ziet de examencommissie erop toe dat studenten in hun gehele opleiding (bachelor, master, en eventueel een premastertraject) voldoende vertrouwd raken met minstens vier van bovengenoemde deelgebieden. Dit is met name van belang bij studenten die instromen vanuit een monodiscipline. Afwijking van de voorbeeldtracés is mogelijk, maar alleen na positief advies van de kerndocent die inhoudelijk het dichtst staat op het voorgestelde programma, en goedkeuring door de examencommissie. Vast onderdeel van het programma is het volgen van het Seminar AI. Dit fungeert als een platform om de laatste ontwikkelingen op het gebied van AI-onderzoek te bespreken. Bij het Seminar maken de studenten kennis met actueel onderzoek op een breder AI-gebied dan de gekozen eigen specialisatie. Zowel eigen docenten als deskundigen van buitenaf worden uitgenodigd om een colloquium te houden. Ook geeft iedere student zelf een colloquium. De studenten schrijven een kort verslag van twintig bijeenkomsten van het Seminar die ze hebben bijgewoond. Het Seminar fungeert zodoende ook als training voor mondelinge en schriftelijke presentatie. De verplichte vakken van de tracés vormen een stevige basis voor verder werk in de betreffende specialisatierichting. • Cognitive Dynamics De verplichte vakken zijn Conceptual Semantics en Advanced and Applied Vision Science. In Conceptual Semantics worden verschillende, uit de taalwetenschap, de psychologie en de wijsbegeerte afkomstige theorieën over aard en status van concepten bestudeerd. Deze benaderingen omvatten de op Plato gebaseerde klassieke theorie, de probabilistische prototype-theorie, de theorie-theorie en de meer recente opvatting van het conceptuele atomisme. De insteek van Advanced and Applied Vision Science is vooral methodisch: er ligt de nadruk op het aanleren van experimentele technieken en op data-analyse. • AI and its Foundations De vakken Philosophy of AI en Philosophy of Mind zijn verplicht. Het eerste vak behandelt een breed spectrum aan grondslagenvraagstukken binnen de AI, zowel filosofisch als meer technisch. Het tweede vak geeft een directe confrontatie tussen experimenteel werk in de cognitiewetenschappen (vooral neurowetenschappen) en filosofische kwesties gerelateerd aan waarneming, bewustzijn, representatie en taal. • Agents, Language and Speech Technology Ten eerste is het vak Intelligent Agents verplicht, waarin een theoretische fundering van agenttheorie gegeven wordt. Wat de onderwezen methoden betreft spelen implementeren en modelleren een belangrijke rol. Ten tweede is Foundations of Language and Speech Technology verplicht. 220
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
Ook deze cursus is een breed startpunt voor verdere verdieping: het hele taalspectrum komt aan bod, van klank tot betekenis en redeneren met taal. De cursus heeft zowel een theoretische als een toegepaste component. Er wordt aandacht besteed aan computationele methoden en modelleringstechnieken. Voor de inhoud van het programma gerelateerd aan de Dublin-descriptoren zie onder Facet 2. Oordeel van de commissie Bachelor Een bijlage van de zelfstudie geeft een schematisch overzicht van programmaonderdelen en de daarbij aansluitende Dublin-descriptoren. Daarmee wordt helder aangetoond, zo constateert de commissie, hoe de eindtermen in de programmaonderdelen worden bereikt. De commissie heeft waardering voor dit heldere overzicht, maar acht het niet zinvol dit over te nemen. Ook geeft de zelfstudie een beschrijving van de verplichte cursussen, twee contextkeuzevakken en CKI-werkgroepen alsmede de majorkeuzeruimte. In de majorkeuzeruimte worden cursussen aangeboden die voortbouwen op de basisvakken van het verplichte deel. Deze cursussen worden gekoppeld aan de punten uit het gedeelde programma in het Frame of Reference. De commissie acht het niet zinvol om alle cursussen te beschrijven. De commissie concludeert dat de cursussen een adequate realisering bieden van de doelstellingen. De cursussen van het verplichte deel zijn gebaseerd op landelijke afspraken binnen KION met betrekking tot niveau en samenhang. Daarmee kunnen de studenten de doelstellingen overigens nog niet bereiken. De cursussen geven een inleiding in alle vakgebieden van CKI, zodat studenten een verstandige vervolgkeuze kunnen doen in alle richtingen van CKI en daarmee kunnen ze de eindtermen bereiken. Master De zelfstudie geeft een overzicht van de inhoud van het programma gerelateerd aan de Dublindescriptoren en de KION-eindtermen. Ook wordt een overzicht gegeven van de verplichte vakken binnen de drie specialisaties en hoe die verplichte vakken een basis vormen voor de specialisatie. Het seminar Artificial Intelligence fungeert als platform om de laatste ontwikkelingen op het gebied van AI-onderzoek te bespreken. De commissie concludeert dat de vakken een adequate realisering bieden van de doelstellingen. Daarmee kunnen de studenten de doelstellingen halen. Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. Aanbeveling De commissie is wel van oordeel dat in de bacheloropleiding sommige onderwerpen te oppervlakkig worden behandeld om de KION-doelstellingen ten volle te kunnen bereiken. Het Utrechtse programma legt sterk de nadruk op taalkunde en filosofie en heeft een beperkt verplicht deel. Voor andere kernvakken van KI is daardoor minder ruimte. Op het gebied van Machine Learning is het aanbod te pover. Het komt in één vak aan de orde, van niveau 1. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
221
De commissie beveelt aan dat vak later in het programma aan de orde te stellen, wanneer de studenten meer vaardigheden op het gebied van wiskunde en algoritmiek ontwikkeld hebben. De vakken uit de gebieden taalkunde en filosofie bieden volgens de commissie voldoende tegenwicht om aan dit facet een voldoende toe te kennen. De commissie benadrukt dat het oordeel over de bacheloropleiding voldoende is. Bovengenoemde aanbeveling doet daar niets aan af. F6: Samenhang programma Studenten volgen een inhoudelijk samenhangend studieprogramma.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor De opbouw binnen de cursussen is over het algemeen zodanig dat een student eerst leerstof tot zich neemt, er vervolgens actief met behulp van opdrachten of practica mee aan de slag gaat. Gaandeweg de opleiding worden de eisen die gesteld worden aan de eindproducten van studenten zwaarder; bijvoorbeeld meer literatuur, uitgebreider verslag, complexere opdrachten. Voor de cursussen in het eerste jaar en het begin van het tweede jaar is de doorgaande lijn in het curriculum duidelijk zichtbaar; het betreft louter verplichte cursussen die volgens een vaste volgorde worden geprogrammeerd. Langzamerhand worden de keuzemogelijkheden vergroot, maar de majorkeuzeruimte is ook weer niet dusdanig dat men erin verdrinkt. Het verplichte deel legt een zeer stevige basis voor CKI en in het eerste jaar zitten voldoende zware vakken om als opleiding en als student te kunnen beoordelen of de rest van de studie succesvol doorlopen kan worden. Daarnaast is het eerste jaar voldoende representatief en samenhangend (ook naar het oordeel van de studenten zelf, enquête 2003-2004. Het betreft uitkomsten van de door de opleiding laatst gehouden schriftelijke evaluatie van het eerste jaar. Sindsdien zijn er in het programma geen grote wijzigingen opgetreden; veertien van de achttien positief over samenhang, negentien van de twintig positief over ‘goed beeld van CKI’), zodat de student ook wat dat betreft definitief kan beoordelen of CKI voor hem/haar de juiste keuze was. Ook geven bevindingen van studenten (onder andere evaluaties) en docenten geen aanwijzingen dat er sprake zou zijn van overlap of onnodige herhaling. Alhoewel in principe in de profileringsruimte de keuze vrij is, wordt via minors en adviestracés voldoende samenhang geboden. Bovendien moet de student ook zijn/haar bachelorprogramma ter goedkeuring voorleggen aan de examencommissie. In de procedure van hoor- en wederhoor heeft de opleiding nog de volgende informatie aangeleverd. Ten slotte bieden de zogeheten CKI-werkgroepen ruimte binnen het verplichte deel om de samenhang tussen de verschillende gebieden en onderdelen van de studie te expliciteren, daarmee de coherentie vergrotend. CKI-werkgroep A Deze werkgroep sluit in de tijd direct aan op Inleiding tot de Cognitiewetenschap en is eveneens integrerend van karakter, maar vanuit een tegenovergesteld perspectief. Aan de hand van lezingen van wetenschappers/oud-studenten komen de diverse disciplines binnen CKI en hun beroepsperspectief aan de orde, welke vervolgens in een unificerend kader geplaatst worden. 222
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
CKI-werkgroep B Dit is een cursus bedoeld voor de middenfase van de bacheloropleiding, waarin de kritische vaardigheden voor het beoordelen van onderzoek van anderen en het opzetten van eigen onderzoek ontwikkeld worden, en een oriëntatie op mogelijke vervolgmasters zowel binnen CKI- als binnen KION-verband gegeven wordt met het doel de student in staat te stellen het voor hem juiste keuzetraject te kiezen. CKI-werkgroep C Dit is een cursus bedoeld voor de eindfase van de bacheloropleiding, waarin de student geleerd wordt zowel onderzoek te beoordelen (door het bijwonen van colloquia van anderen) als te presenteren (door het zelf houden van een colloquium over hun bachelor(leer)onderzoek/bachelorscriptie). Master Alle tracés binnen de opleiding zijn zo opgebouwd dat verwerving van gespecialiseerde kennis en inzicht mogelijk is binnen het wetenschappelijk referentiekader van het domein van het tracé (zowel de verplichte als de keuzeonderdelen), en reflectie op toepassing van die kennis nagestreefd wordt, al dan niet met een strikt praktische component (via onderzoeksmethode, experimenteren). Hier en tijdens de kleinere onderzoeksstages/projecten worden de vaardigheden verder uitgebouwd. Dit alles culmineert in de afstudeeropdracht/scriptie, waarin de verschillende competenties verenigd worden. De afstemming van de onderdelen krijgt binnen het intercollegiale overleg de nodige aandacht, maar ook wordt zowel door docenten als studenten kritisch gekeken naar eventuele omissies of overlap. Uit een evaluatie onder studenten en docenten gehouden in mei 2006 bleek dat de samenhang binnen de opleiding nog niet optimaal is. De voorbeeldtracés kunnen nog beter geprofileerd worden. Een verbetering van de coherentie van het programma heeft daarom op het moment onze volle aandacht. Oordeel van de commissie Bachelor De commissie heeft tijdens het bezoek vastgesteld dat de samenhang van het programma een punt van aandacht is bij de opleiding. Studenten brachten naar voren dat in het eerste jaar de samenhang moeilijk te onderkennen valt, in het tweede jaar wordt het beter. Samenhang is iets, aldus de studenten, waar je zelf aan moet werken. De Utrechtse opzet, met een profileringsruimte van 45 EC in het programma, maakt het noodzakelijk om extra alert te zijn op de samenhang in het programma. De vele vrijheidsgraden maken dat de samenhang in ieder individueel programma moeilijk te waarborgen is. Daarnaast vinden studenten het soms moeilijk om de complexe materie zich zo eigen te maken dat ze de verbanden zelf gaan zien. De opleiding is zich hiervan terdege bewust, zo heeft zij de commissie in de procedure van hoor en wederhoor laten weten, en heeft ruimte gemaakt in het onderwijsprogramma, in de vorm van aparte werkgroepen, om die samenhang steeds weer te belichten. Daarnaast wordt veel aandacht besteed aan het sturen van de keuzevrijheid van de individuele studenten. Op cursusniveau wordt nog verder gewerkt aan meer onderlinge samenhang. Zo wordt ernaar gestreefd om programmeervaardigheden op meer plekken te laten terugkomen. De docent van Imperatief Programmeren/Datastructuren is in overleg met de docenten van Logische Complexiteit en Inleiding adaptieve systemen (straks diens opvolger), om programmeervaardigheden in die cursussen te integreren. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
223
Evident is, zo meent de commissie, dat een dergelijke vrijheid grote voordelen biedt, zeker voor een academische opleiding. Maar er zitten ook nadelen aan. Het Utrechtse bachelormodel maakt het door zijn vele vrijheidsgraden moeilijk in elk individueel programma samenhang te garanderen. In de praktijk blijkt, zo constateert de commissie, dat de studenten KI goede keuzen maken. De commissie stelt vast dat er voldoende samenhang is in het verplichte deel van het programma (135 EC). De commissie heeft er vertrouwen in, op basis van de gevoerde gesprekken, dat de opleiding op korte termijn gaat werken aan verbetering van de samenhang in het keuzedeel en in de reactie van de opleiding wordt dit bevestigd. Master Ook aan de invulling van de masteropleiding worden te weinig eisen gesteld om een duidelijk profiel te garanderen. De wijze waarop de individuele invulling van masterprogramma’s tot stand komt maakt het voor de commissie moeilijk om te beoordelen of er altijd sprake is van voldoende samenhang. De commissie heeft wel gezien dat er nadrukkelijk aandacht aan de samenhang wordt besteed. De opleiding heeft een drietal programma’s (‘tracés’) voorgeprogrammeerd, te weten Agents, Language and Speech Technology; AI and its Foundations, en Cognitive Dynamics. Het betreft hier tracés bestaande uit een aantal verplichte vakken en een beperkt aantal gebonden keuzevakken. Binnen deze tracés is de samenhang en studeerbaarheid gegarandeerd. Daarnaast hebben studenten de mogelijkheid om een eigen programma samen te stellen. Voorwaarde bij de samenstelling van een tracé is dat vakken uit minstens twee disciplines die deel uitmaken van AI opgenomen zijn en dat van de acht cursussen maximaal vier uit één van de disciplines komen. De individuele invulling van masterprogramma’s komt tot stand in nauw overleg tussen student en trackadviseur. De student moet zijn pakketkeuze schriftelijk motiveren, met name om de samenhang zelf te formuleren. Ieder pakket wordt tot slot beoordeeld door de examencommissie. De commissie heeft voldoende vertrouwen in de opleiding, ook op basis van de gevoerde gesprekken en de informatie die zij in de procedure van hoor en wederhoor heeft gekregen, om ervan uit te gaan dat de Examencommissie waar nodig bijstuurt en dat voor buitenstaanders het inzicht in de samenhang op korte termijn daadwerkelijk wordt verbeterd. Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. Aanbeveling De commissie heeft geconstateerd dat de aangeleerde programmeervaardigheden in de rest van het bachelorprogramma maar beperkt benut worden en adviseert daaraan aandacht te schenken. Zij heeft in de procedure van hoor- en wederhoor vernomen dat dit wordt aangepakt. De commissie benadrukt dat het oordeel over de bacheloropleiding voldoende is. Bovengenoemde aanbeveling doet daar niets aan af.
224
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
F7: Studielast Het programma is studeerbaar doordat factoren, die betrekking hebben op dat programma en die de studievoortgang belemmeren zoveel mogelijk worden weggenomen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Het academisch jaar is verdeeld in vier onderwijsperioden, die bij alle opleidingen tegelijk aanvangen. Een student volgt per periode twee cursussen van 7,5 EC en wordt geacht twintig uur per week aan een cursus te besteden. Uit onderwijsevaluaties en eerstejaarsenquêtes blijkt dat Utrechtse studenten gemiddeld slechts 26 tot 27 uur per week aan hun studie besteden. De gerealiseerde studielast blijft dus flink achter bij de geprogrammeerde studielast. Het College van Bestuur heeft in het Strategisch Plan 2005-2009 als streven geformuleerd dat dit aantal verhoogd wordt tot ten minste 32 uur. In elk geval is op dit moment de studielast per periode dus eerder te laag dan te hoog. Dit geldt ook voor CKI, getuige de cursusevaluaties. De invoering van het bachelor-mastersysteem waarbij men met meer opdrachten en tussentijdse toetsen ging werken heeft eerder de last van de docent dan die van de student verhoogd. De gemiddelde tijdsinvestering van derdejaarsstudenten van de Faculteit Geesteswetenschappen (25.7) ligt onder het universitaire gemiddelde (27.8) (maar boven het landelijk gemiddelde). (Bron: derdejaars enquête 2007 en 2005 (Studentmonitor). In de strategische visie van de decaan van de Faculteit Geesteswetenschappen is het verhogen van het aantal uren dat daadwerkelijk aan de studie wordt besteed een belangrijk speerpunt. In het strategisch plan (nog in ontwikkeling) zullen concrete stappen genoemd worden om tot verhoging van de studie-inzet te komen. Uit programmabesprekingen in de OC en de gesprekken die de studieadviseur met studenten voert komt het beeld naar voren dat het programma over het algemeen niet te moeilijk is. Er zijn wel enkele zware en tijdrovende vakken, maar over het algemeen zijn de studenten tevreden over de zwaarte van het programma. Er is zelfs een aantal studenten dat in staat is om meer dan 60 EC in een jaar te halen. Ook voor de docenten hoeft het programma niet pertinent zwaarder, belangrijker vindt men dat de student voldoende tijd aan de cursus besteed, want er zijn wel indicaties dat dit tot een beter cursusrendement leidt. Meer contacturen op zich blijken niet tot een hogere tijdsbesteding per cursus te leiden. Meer opdrachten bewerkstelligen wel dat studenten ‘meer tijd bij de les blijven’, maar helaas leidt dat niet noodzakelijkerwijs tot betere resultaten. De studielast is evenwichtig verdeeld over en binnen de studiejaren. In het rooster wordt er naar gestreefd om een 'doevak' naast een 'leervak' te geven. Indien er klachten zijn over de zwaarte of kwaliteit van het vak wordt, of door de docent zelf of in samenspraak met de opleidingscoördinator, de klacht onderzocht en worden eventueel maatregelen getroffen. Omdat er in Utrechtse bachelor-mastermodel een grote keuzevrijheid is, zijn er diverse maatregelen getroffen die bijdragen aan de studeerbaarheid en met name voor CKI positief uitpakken, omdat men daar al vanouds onderwijs bij diverse groepen volgde. Maatregelen zijn: • • •
de standaardomvang van de Utrechtse cursussen van 7.5 EC; roostering voor de hele universiteit volgens een zelfde ‘standaardtijdstippensysteem’ (timeslots); zelfde inschrijvingtijden en -systemen voor de hele universiteit.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
225
Alhoewel het bovenstaande nog niet perfect werkt, is er wel al grote winst geboekt op dit terrein. Over het algemeen kan vanuit de opleiding gesteld worden dat het programma goed te doen is binnen de gestelde cursusduur en derhalve – vanuit deze invalshoek – goed studeerbaar. Master De opleiding kent twee instroommomenten per jaar, met ingang van het eerste semester (periode 1) en het tweede semester (periode 3). In tegenstelling tot de bacheloropleiding waarin sprake is van cursussen op drie niveaus, te beginnen op niveau 1, is van een dergelijke opbouw in de masteropleiding geen sprake. Er is dus geen bepaalde volgorde waarin cursussen gevolgd moeten worden. Via de vooropleiding heeft de student meestal aan de ingangseisen voldaan, wel bestaat de mogelijkheid om nog twee bachelorcursussen op te nemen in het masterprogramma, mocht er sprake zijn van een zeker deficiëntie. Binnen een voorbeeldtracé is het mogelijk om volgens de norm vakken te volgen, dat wil zeggen iedere periode twee cursussen. De verplichte en aanbevolen cursussen binnen een tracé worden in principe zo geroosterd dat ze naast elkaar te volgen zijn. Alhoewel de mastercursussen minder strak zijn geregisseerd dan de bachelorcursussen, zijn zij in de regel ook zo uitgewerkt dat de student wordt gestimuleerd om regelmatig te studeren (gespreide toetsing, bindende deadlines voor opdrachten, informatie in de onderwijscatalogus en/of cursussite). Het tweede jaar staat in het teken van onderzoek en eventueel een bedrijfsstage. De programma’s kunnen door een student in hoge mate individueel worden bepaald. De student wordt daarbij terzijde gestaan door de adviseur van het tracé, de studieadviseur of een eventuele ander door de student zelf gekozen begeleider. Als hulp bij het gehele afstudeerproces is een scriptiebrochure beschikbaar (de ‘Master’s thesis manual CAI’), waarin behalve een toelichting op de procedurele kant van het afstuderen ook een uitgebreide lijst met mogelijke afstudeeronderwerpen is opgenomen. Bovenstaande opzet moet een studeerbaar programma waarborgen. Aangezien de opleiding nog maar kort feitelijk van start is gegaan, zijn er op dit moment nog te weinig gegevens beschikbaar die het mogelijk maken om uitspraken te doen over de effectieve studeerbaarheid. Als het doctoraal als indicatie mag dienen, is er geen reden tot zorg. Tot nu toe zijn er ten aanzien van de masteropleiding ook geen signalen binnengekomen die wijzen op problemen met studeerbaarheid. Mochten er onverhoopt toch problemen met de studeerbaarheid van het programma opduiken, dan worden deze in het tweewekelijks overleg van het managementteam CKI besproken en zal de opleidingscoördinator direct optreden. Of als het niet direct of gemakkelijk oplosbaar is komt het in het opleidingsbestuur aan de orde en wordt gezamenlijk besloten wat de beste oplossing is. De gezaghebbende hoogleraren hebben zich hiermee ook aan de oplossing verbonden. Oordeel van de commissie Bachelor De commissie heeft geconstateerd dat de zwaarte van de vakken via zelfevaluatierapporten en enquêtes wordt gecontroleerd. In de gesprekken met de studenten zijn geen problemen naar voren gekomen betreffende de studeerbaarheid. Studenten doen veel naast de studie, zo heeft de commissie van zowel docenten als studenten vernomen. Uit onderwijsevaluaties en eerstejaarsenquêtes blijkt dat Utrechtse studenten gemiddeld slechts 26 tot 27 uur per week aan hun studie besteden. De gerealiseerde studielast blijft dus flink achter bij de geprogrammeerde studielast. Het College van Bestuur heeft in het Strategisch Plan 2005-2009 als streven geformuleerd dat dit aantal verhoogd wordt tot ten minste 32 uur. In elk geval is op dit moment de studielast per periode dus eerder te laag dan te hoog. Dit geldt ook voor CKI, getuige de cursusevaluaties. Ook in het strategisch plan van de faculteit wordt hier aandacht aan besteed. 226
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
De commissie concludeert dat het programma studeerbaar is. MasterDe zwaarte van de vakken wordt via de zelfevaluatierapporten gecontroleerd. In de gesprekken met studenten is van problemen op dit gebied niets gebleken. Zo nodig, bij problemen op dit gebied, helpt de opleidingscoördinator bij het vinden van een oplossing. De commissie constateert dat het programma studeerbaar is. Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F8: Instroom Het programma sluit qua vorm en inhoud aan bij de kwalificaties van de instromende studenten: WO-bachelor: VWO, HBO-propedeuse of daarmee vergelijkbare kwalificaties, blijkend uit toelatingsonderzoek. WO-master: bachelor en eventueel (inhoudelijke) selectie.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor De voorlichtingsactiviteiten van de opleiding CKI zijn erop gericht om scholieren en andere belangstellenden een zo accuraat mogelijk beeld te geven van de opleiding. Bij iedere individuele voorlichtingsactiviteit wordt ernaar gestreefd om alle deelgebieden van CKI aan bod te laten komen. Daarnaast wordt er altijd expliciet gewezen op het bètakarakter van de opleiding. Bij de voorlichting worden studenten ingeschakeld, die uit eigen ervaring kunnen vertellen hoe zij tot deze studiekeuze zijn gekomen, en wat hun positieve en negatieve ervaringen zijn. De opleiding start met een introductieweek voor eerstejaars. Door in de cursussen te werken met werkgroepen, gerichte opdrachten en zelfstudie, sluit de manier van werken ook aan bij de manier van werken in het Studiehuis. Desondanks is de uitval in het eerste jaar aanzienlijk namelijk in 2002-2003 25%, 2003-2004 35%, 2004-2005 30%, 2005-2006 45%. Uit de UU-eerstejaarsenquête 2005 blijkt dat CKI’ers relatief laat beginnen met zich te oriënteren op een vervolgopleiding na het vwo, en ook relatief laat pas tot een keuze komen en zich daadwerkelijk inschrijven. In de praktijk blijkt dan dat de studenten het eerste jaar bij CKI vaak nog gebruiken als oriëntatiejaar, en zo het keuzeproces verlengen. “Ik wist niet goed wat ik wilde, en heb een brede interesse, daarom heb ik voor CKI gekozen”, is een veelgehoord keuzemotief. In het tweede studiejaar stappen studenten dan over naar een van de deelnemende disciplines (vooral taalwetenschap, psychologie, of wijsbegeerte). Ook de overstap naar Informatiekunde komt regelmatig voor. Uit deze keuzen, evenals uit de exitgesprekken met de studieadviseur, blijkt dat studenten het bètagehalte van CKI vaak onderschatten, en dat dit een reden is om te stoppen dan wel te switchen. Studenten met alleen Wiskunde A1,2 in hun vwo-profiel hebben soms moeite met het niveau van de wiskunde binnen de opleiding. Gezien bovenstaande gegevens is in de voorlichting vanaf 2006 veel meer de nadruk komen te liggen op het bètakarakter van de opleiding.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
227
Master De masteropleiding AI is een opleiding die openstaat voor eigen en andere studenten met een KIbachelordiploma plus studenten met een bachelordiploma in Psychologie, Informatica, Informatiekunde of Taalwetenschap, in combinatie met een ‘verbredende’ CKI-minor. Deze minors zijn specifiek op bovengenoemde bachelors toegesneden. Ook studenten van het University College of Liberal Arts and Sciences kunnen toegelaten worden als zij een hoofdrichting in CKI gekozen hebben. Studenten die geen AI hebben gestudeerd en geen (volledige) minor hebben gedaan, kunnen via een premastertraject de ontbrekende kennis inhalen. Studenten met een hbo-opleiding kunnen in principe ook toegelaten worden. De meeste aanvragen worden echter afgewezen dan wel doorverwezen naar Informatica, omdat de hbo-aanvragers meestal niet beschikken over de bredere CKI-kennis die nodig is voor de masteropleiding. Deze kennis valt in de regel ook niet in een premastertraject in te halen. Er zijn tot nu toe zeventien hbo-studenten geweest die belangstelling toonden voor de het masterprogramma AI. Acht van deze studenten hebben op grond van de verstrekte informatie besloten geen verzoek tot toelating in te dienen. Van de overige negen zijn er vijf afgewezen, en vier toegelaten. Drie studenten zijn daadwerkelijk gestart met de master, van wie er inmiddels één is afgestudeerd. Voorlichting Voor de eigen studenten wordt in het tweede jaar van de bacheloropleiding CKI uitgebreid aandacht besteed aan de vervolgmasteropleiding AI; dit gebeurt in het kader van het bachelorvak ‘Werkgroep CKI-B', en het betreft dus reguliere onderwijsbijeenkomsten. In drie bijeenkomsten wordt telkens een track van de eigen masteropleiding besproken door de betreffende trackadviseur. Aan bod komen de mogelijkheden om een vakkenpakket in te vullen, mogelijke onderzoeksgebieden, en (voor zover daar op dit moment al informatie over voorhanden is) doorstroming naar de arbeidsmarkt. Ook wordt aangegeven welke invulling van het bachelorpakket de beste voorbereiding biedt op de betreffende mastertrack. Voor individuele voorlichting kunnen studenten ook terecht bij de trackadviseurs. Voor studenten van buiten de eigen bacheloropleiding is er tweejaarlijks een voorlichtingsavond, in het kader van de UU-brede mastervoorlichting. CAI is hier aanwezig op de informatiemarkt, waar de studieadviseur samen met een gevorderde masterstudent individuele voorlichting geeft aan belangstellenden. Voor specifiek inhoudelijke informatie worden belangstellenden doorverwezen naar de betreffende trackadviseur. Op het moment werkt de opleiding, in samenwerking met de studievereniging en de alumnivereniging, aan het in kaart brengen van het werk dat afgestudeerde CKI’ers zijn gaan doen. Er is een webpagina beschikbaar gekomen waarin een beeld wordt gegeven van de arbeidsmarktperspectieven voor afgestudeerde CKI’ers. Ook op universitair niveau worden studenten geholpen bij het oriënteren op een verdere loopbaan. Jaarlijks zijn er de zogenoemde bètabedrijvendagen, waarbij studenten in contact kunnen komen met hun potentiële toekomstige werkgevers, en waar zij sollicitatietraining kunnen krijgen. Verder is recentelijk het Mentor Mentee Systeem ingevoerd, een webapplicatie waarmee studenten en jonge alumni kunnen zoeken naar een mentor om hen te helpen bij oriëntatie op hun loopbaan of bij vragen over hun afstuderen. Alle mentoren (inmiddels zo'n 700) zijn ervaren alumni die deze ervaring graag delen met studenten en jonge alumni van hun oude universiteit.
228
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
Oordeel van de commissie Bachelor De aansluiting met de vwo-wiskunde voor studenten zonder een N-profiel is een onderkend punt van zorg. Er worden nu tussentoetsen georganiseerd teneinde de studenten behulpzaam te zijn bij het bereiken van het gewenste peil. De commissie heeft waardering voor deze aanpak. Ook juicht zij het toe dat in de voorlichting meer aandacht wordt geschonken aan het bètakarakter van de opleiding. In de gesprekken met studenten zijn geen problemen naar voren gekomen. De commissie constateert dat het programma qua vorm en inhoud aansluit bij de kwalificaties van de instromende studenten. Master De commissie heeft geconstateerd dat de aansluiting zonder grote problemen verloopt, studenten hebben dit bevestigd. De voorlichting aan hbo’ers die overwegen zich aan te melden voor de masteropleiding is goed. De hbo’ers wordt een helder beeld gegeven van wat zij kunnen verwachten, en ze krijgen een duidelijk advies over hun geschiktheid voor de opleiding, en worden eventueel naar meer geschikte programma’s verwezen. Het komt incidenteel voor dat studenten zich aanmelden en afgewezen worden. Een dergelijke afwijzing wordt altijd schriftelijk onderbouwd. De instroom van studenten met een ander relevant wo-bachelorprogramma verloopt zonder noemenswaardige problemen. Er is een premastertraject voor studenten met deficiënties. De commissie constateert dat het programma qua vorm en inhoud aansluit bij de kwalificaties van de instromende studenten. Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F9: Duur De opleiding voldoet aan formele eisen m.b.t. de omvang van het curriculum: WO-bachelor: in de regel 180 studiepunten. WO-master: minimaal 60 studiepunten, afhankelijk van de opleiding.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Het programma van de bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie omvat 180 EC en voldoet daarmee aan de formele eisen met betrekking tot de omvang van het curriculum. Master Het programma van de masteropleiding Artificial Intelligence omvat 120 EC en voldoet daarmee aan de formele eisen met betrekking tot de omvang van het curriculum.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
229
Oordeel van de commissie Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F10: Afstemming tussen vormgeving en inhoud Het didactisch concept is in lijn met de doelstellingen. De werkvormen sluiten aan bij het didactisch concept.
Beschrijving overgenomen uit nagekomen informatie en de zelfstudie Bachelor De nagekomen informatie meldt het volgende. De Universiteit Utrecht heeft de invoering van de bachelor-masterstructuur aangegrepen om universiteitsbreed vorm te geven aan de twee doelstellingen van wetenschappelijk onderwijs: academische vorming enerzijds en gespecialiseerde academische beroepsvoorbereiding anderzijds. De uitgangspunten van de onderwijsstructuur zijn vastgelegd in de universitaire Richtlijn bachelor-master, waaraan alle opleidingen in planvorm door een universitaire commissie zijn getoetst. In de bachelorfase staat academische vorming en brede oriëntatie centraal. Studenten verdiepen zich in een bepaald wetenschapsgebied en bereiden zich voor op de keuze voor een verdere (studie)loopbaan. De bachelorfase is ten dele vraaggestuurd: elk Utrechts bachelorprogramma bestaat uit een major van 135 EC, waarvan maximaal 75 EC verplicht is en 60 EC keuze. In de combinatie van verplichte en keuzecursussen binnen de major wordt daarmee overzicht, diepgang en samenhang gegarandeerd op het vakgebied van de major. Het overige deel van de bacheloropleiding (minimaal 45 EC) bestaat uit een profileringsruimte die studenten op basis van hun interesse of ambitie kunnen invullen met cursussen uit het Utrechtse onderwijsaanbod, maar ook het aanbod van bijvoorbeeld andere universiteiten. Een student kan binnen de profileringsruimte kiezen voor verbreding, maar ook voor verdieping binnen de major, bijvoorbeeld als voorbereiding op een disciplinaire masteropleiding. De bachelorfase kenmerkt zich door activerend en (zo veel mogelijk) kleinschalig onderwijs, voortkomend uit de ambitie om studenten meer en regelmatiger te laten studeren. Een minimum aantal contacturen (acht in ieder geval in de eerstejaarscursussen), meerdere toetsmomenten en de beperking van herkansingsmogelijkheden zijn eveneens bedoeld om vorm te geven aan deze ambitie. Aspecten van academische vorming worden getoetst en getraind in het merendeel van de bachelorcursussen. Voor het bijhouden van vorderingen op het gebied van academische vaardigheden is ook een digitaal portfolio ontwikkeld. De flexibiliteit in de programma’s vraagt om een goede onderwijsorganisatie. Daarom heeft elke cursus in de bachelorfase een standaardomvang van 7.5 EC en is het onderwijsjaar ingedeeld in vier vergelijkbare onderwijsperioden van tien weken. Een student volgt twee cursussen per periode. Voor de cursussen wordt een universiteitsbrede niveau-indeling gehanteerd; niveau 1 (inleidend), niveau 2 (verdiepend) en niveau 3 (gevorderd). Een universiteitsbreed timeslotmodel moet de keuzevrijheid van studenten voor cursussen binnen en buiten de major faciliteren. De zelfstudie bericht het volgende. De bacheloropleiding is erop gericht studenten kennis te laten opdoen van het multidisciplinaire vakgebied CKI en de deelgebieden daarbinnen; hen voor te berei230
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
den op een specialisatie, hen kennis te laten maken met onderzoek, en hen academische vaardigheden te leren, zowel vaardigheden die iedere academische bachelor zich moet hebben eigen gemaakt zoals kritisch denken, helder uitdrukken zowel schriftelijk als mondeling, maar ook meer CKI-specifiek zoals programmeervaardigheden. Het didactisch concept van de Universiteit Utrecht en de opleiding sluit hier bij aan. Belangrijk in deze is commitment: de UU gaat ervan uit dat zowel docenten als studenten verplichtingen aangaan bij deelname aan de cursus. De docent wordt gehouden aan het verzorgen van activerend onderwijs; studenten verplichten zich tot actieve deelname aan het onderwijs en de toetsing in een cursus. Studenten hebben een betrekkelijk grote keuzevrijheid; de opleiding stelt daar goede studiebegeleiding tegenover. Omdat academische vorming een belangrijke rol speelt in de bachelorfase wordt hieraan gericht aandacht besteed in de cursusbeschrijvingen. Bij de cursussen wordt het niveau aangegeven en in de beschrijving worden leerdoelen beschreven op het gebied van academische vorming en de wijze waarop daaraan door middel van toetsing of anderszins aandacht wordt besteed. Daarmee kan een student gericht bepaalde competenties verwerven en garandeert de opleiding dat studenten aan de eindtermen ten aanzien van academische vorming voldoen. De werkvormen zijn afgestemd op de leerdoelen en ze zijn gevarieerd met kleinschalige onderdelen zoals practica en werkgroepen. Praktijkgeoriënteerd leren kan ook vorm krijgen in stages die bachelorstudenten in hun vrije ruimte mogen volgen. Het aantal contacturen, zelfstudie en andere studieactiviteiten varieert tussen jaren en cursussen,dit is in een bijlage van de zelfstudie weergegeven. In het eerste jaar zijn er relatief veel contacturen, later in de studie wordt wat meer van de zelfstandigheid van de student gevraagd. Master Het didactisch concept van de Universiteit Utrecht ziet de masterfase als een fase om zich te specialiseren, en als voorbereiding voor verdere scholing in de wetenschapsbeoefening of beroepsuitoefening op academisch niveau. De masterfase is, in tegenstelling tot de bachelorfase, expertisegestuurd en biedt in beginsel minder keuzevrijheid voor studenten dan de bachelorfase. De masteropleiding AI is erop gericht studenten in staat te stellen kennis op te doen van het multidisciplinaire vakgebied AI als geheel en van de deelgebieden daarbinnen; hen te begeleiden bij het zelfstandig verrichten van onderzoek naar aspecten van dit vakgebied; hen te stimuleren tot reflectie over het vakgebied en hun eigen deskundigheid; hen te trainen in het presenteren van hun expertise en in het bijzonder van de resultaten van hun eigen onderzoek, en wel conform de eisen die de wetenschappelijke praktijk aan dergelijke presentaties stelt. Dit didactisch concept is verweven in het programma. Het eerste jaar is gericht op kennisverwerving en theoretische verdieping, methoden en technieken van onderzoek en bestaat uit cursorische modulen (60 EC). Per cursus wordt een student geacht twintig uur per week te studeren; een student volgt in principe twee cursussen per onderwijsblok in het eerste jaar. De tweede helft van de opleiding (60 EC) is gericht op praktische toepassing en wordt aangeboden in de vorm van (onderzoeks-)stages, onderzoeksopdrachten en afstudeeronderzoek en eventueel een direct aan stage of onderzoek gekoppelde cursus.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
231
Gemiddelde studielast masteropleiding Hoorcolleges Werkcollege/ practica nvt 320
Zelfstudie Onderzoek/ stage 1360 uur 1680 uur (jaar 2)
Totaal EC 3360 uur 120
Oordeel van de commissie Bachelor De commissie heeft geconstateerd dat de opleiding een didactisch concept hanteert met nadruk op academische vorming en commitment. Hierboven is de beschrijving overgenomen. In de zelfstudie is een schema opgenomen dat aangeeft hoe de werkvormen en de toetsvormen zijn verdeeld in de bacheloropleiding. De studielast per jaar en per cursus is daarin eveneens schematisch vastgelegd. De commissie constateert dat de verdeling van werkvormen en de studielast in orde zijn. Van de docenten wordt verwacht dat zij activerend onderwijs geven. In de eerste jaren zijn er relatief meer contacturen. In de cursussen zit een opgaande lijn, van leerstof tot zich nemen tot verslag of opdracht. Er wordt gewerkt met een niveau aanduiding (1-3) bij de cursussen. De commissie heeft geconstateerd dat het didactisch concept in lijn is met de doelstellingen en dat de werkvormen daarbij aansluiten. Master De masteropleiding is gericht op kennis opdoen en begeleid zelfstandig onderzoek verrichten en ten slotte op het presenteren van de resultaten van eigen onderzoek. Er zijn ook in de gesprekken met de studenten geen problemen naar voren gekomen. De commissie heeft geconstateerd dat vormgeving en inhoud op elkaar aansluiten. De commissie heeft concludeert dat het didactisch concept in lijn is met de doelstellingen en dat de werkvormen daarbij aansluiten. Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F11: Beoordeling en toetsing Door de beoordelingen, toetsingen en examens wordt adequaat getoetst of de studenten de leerdoelen van (onderdelen van) het programma hebben gerealiseerd.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor De cursussen kennen meerdere toetsen en toetsvormen. Meestal betreft het een combinatie van een schriftelijk tentamen en (practicum, programmeer) opdrachten of paper. Opdrachten kunnen zowel individueel als groepsgewijs zijn, mondelinge presentaties kunnen eveneens onderdeel van de toetsing zijn. Alleen bij sommige cursussen van Psychologie en Informatica is de toetsing nog niet zo gevarieerd. In de cursusevaluaties wordt expliciet feedback gevraagd ten aanzien van de opdrachten en bij de open vragen kan men ook kritiek ten aanzien van de toetsing in zijn algemeenheid kwijt. Cursusevaluaties kunnen dus aanleiding geven voor het herzien van de toetsingsmethoden. Ook een onevenredig aantal onvoldoenden bij de cursusresultaten kunnen voor 232
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
het management aanleiding zijn om de toetsing kritisch te bezien. Uit de UU-derdejaarsenquête 2004 blijkt dat 88% van de CKI-studenten (zeer) tevreden is over de aansluiting van de toetsen op de inhoud van het onderwijs. Alle opdrachten en papers worden tijdens de duur van de cursus (tien weken) door de student voltooid. Ze krijgen hierop tijdig feedback, zodat nog tijdens de cursus eventuele hiaten of onvoldoende prestaties gerepareerd dienen te worden. Uit cursusevaluaties blijkt overigens dat dit niet altijd het geval is, omdat de docenten binnen de Utrechtse bachelor-masterstructuur veel meer tussentijds nakijkwerk hebben. Er is wat dat betreft nog niet altijd het juiste evenwicht gevonden tussen inspanning van de docent en van de student. De uitslag van een tentamen dient volgens de Onderwijs- en Examenregeling binnen tien werkdagen na het tentamen aan de student bekend gemaakt te worden. Alhoewel het nakijken bij het merendeel van de vakken tijdig gebeurt, wordt deze termijn in de optiek van het managementteam te vaak niet gehaald. Indien de student aan alle inspanningsverplichtingen tijdens de cursus heeft voldaan en hem niettemin geen voldoende is toegekend, maar wel het eindcijfer van ten minste een 4,0, wordt hij eenmaal in de gelegenheid gesteld een aanvullende of een vervangende toets af te leggen. Studenten die het onderdeel niet halen, kunnen de cursus opnieuw volgen in een volgend studiejaar. Officieel vervallen alle deelresultaten aan het einde van het collegejaar, conform de richtlijnen van de Universiteit Utrecht. De docent kan wel zelf besluiten voldoende resultaten van tussentijdse opdrachten te laten staan. Er wordt op het moment gewerkt aan een scriptiebrochure voor de bacheloreindscriptie, met daarin zowel informatie over formele procedures en afspraken, als inhoudelijke informatie over mogelijke onderwerpen. Master Bij de mastercursussen wordt in principe hetzelfde stramien toegepast als op de bachelorcursussen. Zo wordt de wijze van toetsen in de cursuscatalogus vastgelegd of uiterlijk bij aanvang van de cursus op de website. Er zijn geen herkansingen en feedback vindt tijdig plaats. Eindresultaten moeten binnen tien werkdagen bekend gemaakt worden. Het tweede jaar is geheel vormgegeven via (onderzoek)stages, eventuele tussentijdse onderzoeksprojecten (15 tot 30 EC) en een afstudeeronderzoek (30 tot 60 EC). Ook bestaat de mogelijkheid om twee direct aan het onderzoek of stage gerelateerde cursussen te doen. Een stage wordt begeleid door een stagedocent en een stagebegeleider. De begeleider is werkzaam bij de instelling waar de stage wordt gedaan. De stagedocent is een van de leden van de bij CKI aangesloten disciplinegroepen. Bij een onderzoeksstage kunnen deze rollen in één persoon verenigd zijn. De stagedocent is verantwoordelijk voor de stage en de beoordeling. De student levert aan het einde van de stage een verslag in. Het eindgesprek en de beoordeling van het verslag vallen in de regel samen. Bij bedrijfsstages wordt het gesprek gevoerd aan de hand van een stage-evaluatieformulier. Tussentijdse onderzoeksprojecten worden uitsluitend beoordeeld door de docent die het begeleidt, maar wel aan de hand van criteria die ook gelden voor de afstudeerprojecten.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
233
Het afstudeeronderzoek wordt beoordeeld door drie beoordelaars aan de hand van formele criteria. De eerste beoordelaar is ook de eerste begeleider van het onderzoek. Hij/zij is afkomstig van één van de aan CKI verbonden groepen en beoordeelt of de kwaliteit van de scriptie van voldoende niveau is om aan de beoordelingscommissie voor te leggen. De tweede beoordelaar komt in de regel uit een andere aan CKI verbonden discipline, dit om het multidisciplinaire karakter van het afstudeeronderzoek te bewaken. Dit kan ook iemand van een onderzoeksorganisatie buiten de UU zijn. Deze beoordelaar is soms al in een eerder stadium als tweede begeleider bij het onderzoek betrokken. De examencommissie wijst tot slot een derde beoordelaar aan, dit alles om een onafhankelijkheid oordeel te garanderen en ook om een zekere eenduidigheid binnen het beoordelingssysteem te handhaven. Ook de tweede en derde beoordeling wordt serieus aangepakt. De scriptie moet ruim voor de examendatum aan de tweede en derde beoordelaar voorgelegd worden, minstens vier weken, zodat ze de tijd hebben om hun commentaar te geven. De student heeft vervolgens nog tijd ter beschikking om het commentaar te verwerken. Het masterexamen vindt plaats als de examencommissie heeft gecontroleerd of aan alle examenverplichtingen is voldaan. Dit examen bestaat ook uit een presentatie en verdediging van de masterscriptie en is van invloed op het definitieve cijfer. Aan het eind van het examen wordt het cijfer vastgesteld door de drie beoordelaars, in aanwezigheid van de voorzitter van de examencommissie. Deze laatste is aanwezig bij alle examens, en ziet toe op een objectieve beoordeling. Ter bevordering van de objectiviteit en transparantie van de beoordeling is recentelijk voorts een beoordelingsverslag ingevoerd, met een uitsplitsing van het cijfer. Oordeel van de commissie Bachelor Aan de opleiding is gevraagd om van de verplichte vakken van de bachelorfase het volledige onderwijsmateriaal (boek, syllabus, hand-outs, eventuele andere instructies en tentamens met opgaven, correctieformulier, uitwerkingen van enkele studenten en behaalde cijfers) klaar te leggen. De commissie heeft dit materiaal ter plaatse bekeken en via een steekproef ook enkele tentamens, met opgaven en uitwerking bestudeerd. Daarbij heeft zij speciaal het niveau bestudeerd en de terugkoppeling. De commissie heeft geconstateerd dat het niveau en de beoordeling van de tentamens in orde zijn. Dit geldt ook voor de hertentamens. Wel is door de studenten naar voren gebracht dat docenten soms erg traag zijn met het nakijken van opdrachten. Ook de zelfstudie maakt gewag van het feit dat de nakijktermijn door docenten, in de ogen van het opleidingsbestuur, te vaak niet wordt gehaald. De opleiding heeft via het student-lid van het managementteam de studenten benaderd om overschrijding te melden, zodat opleidingscoördinator of examencommissie direct op de betrokken docent kan afstappen teneinde hulp te bieden. De zelfstudie noemt dit ook als een van de zwakke punten. De commissie waardeert het dat dit probleem zo helder wordt geschetst en heeft er vertrouwen in, ook omdat de opleiding zelf zo scherp dit probleem beschrijft, dat hier op korte termijn verbetering in komt. In de procedure van hoor en wederhoor heeft de opleiding ter aanvulling nog laten weten dat in de onderwijs- en examenregeling is bepaald dat “de examinator het oordeel over een schriftelijk of op andere wijze afgenomen toets vaststelt binnen 10 werkdagen na de dag waarop deze is afgenomen.” Het bestuur heeft in het nieuwe facultaire model-OER deze bepaling zonder uitzonderingen overgenomen voor alle opleidingen (met ingang van 2008-2009). De bacheloropleiding CKI zal met ingang van hetzelfde academisch jaar gaan werken met het Bindend Studieadvies. Het tijdpad van het Bindend Studieadvies is dermate krap dat afwijken van de nakijktermijn voor de eerstejaarscursussen in ieder geval niet mogelijk is 234
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
Er is bij de Universiteit Utrecht geen sprake van herkansingen zonder meer. Alleen indien de student aan alle inspanningsverplichtingen tijdens een cursus heeft voldaan, en bovendien een eindcijfer heeft van minimaal een 4, komt hij in aanmerking voor een aanvullende of vervangende toets. Studenten die de cursus niet halen kunnen de cursus opnieuw volgen in een volgend studiejaar. De commissie heeft waardering voor deze aanpak, waarbij de herkansing aan voorwaarden is verbonden. De studenten hebben, desgevraagd, naar voren gebracht dat bij tentamens duidelijk wordt aangegeven wat er van hen verwacht wordt. Er wordt ook met proeftentamens gewerkt. Het enthousiast begonnen portfolio, bedoeld om met name academische vaardigheden vast te leggen, blijkt geen overweldigend succes te zijn, zo is de commissie gebleken. De opleiding heeft in de procedure van hoor en wederhoor het volgende gemeld. Het portfolio is bij de UU oorspronkelijk ingevoerd als verplicht examenonderdeel, tegelijk met de invoering van de bachelor-masterstructuur. Met ingang van 2006-2007 mochten opleidingen zelf kiezen of zij het portfolio alleen als studiebegeleidingsinstrument of ook als exameneis wilden hanteren. CKI heeft (overigens net als de meeste opleidingen binnen de Faculteit Geesteswetenschappen) gekozen voor de eerste optie en dit vastgelegd de onderwijs- en examenregeling. De beoordeling (procedures en criteria) van de bachelorscriptie is nog in ontwikkeling. Er waren toen de commissie langs kwam nog maar twee bachelorscripties beschikbaar. Gezien deze beginsituatie kan de commissie nog geen gefundeerd oordeel uitspreken over de beoordeling van de bachelorscriptie. De commissie heeft in de procedure hoor en wederhoor vernomen dat de brochure in de eerste periode van het collegejaar 2007-2008 zal worden uitgebracht. De bachelorschool is verder voornemens om een strakke regie te gaan voeren rond de aanmelding voor en begeleiding van de bachelorscriptie. Studenten moeten zich met ingang van het tweede semester van 20072008 digitaal aanmelden als ze aan de bachelorscriptie willen beginnen, worden ingedeeld bij een begeleider (op grond van eerste/tweede/derde keus) en sluiten met de begeleider een contract af. In het scriptiecontract staan afspraken over het onderwerp, de begeleiding, het tijdspad en het eindproduct. Als extra ondersteuning komen de studenten in groepjes bij elkaar om de voortgang te bespreken en te oefenen in presentatie en argumentatievaardigheden. De scripties moeten binnen een periode worden afgerond, anders vervalt het scriptiecontract. De commissie constateert dat de beoordeling van de tentamens door de docenten in orde is. Bij de cursusevaluaties komt ook de toetsing aan de orde. De commissie geeft voor dit facet een voldoende. Master Nu er een beoordelingsformulier wordt ingevoerd, is de wijze waarop de beoordeling van masterscripties tot stand komt, meer inzichtelijk. In een bijlage van de zelfstudie is dit formulier opgenomen. De commissie heeft er met instemming kennis van genomen. De commissie vindt het een goede zaak dat er altijd drie beoordelaars bij een scriptie zijn betrokken. Minstens twee van de drie beoordelaars komen uit verschillende disciplines. De commissie waardeert het dat de voorzitter van de examencommissie aanwezig is bij alle examens en toeziet op een objectieve beoordeling.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
235
Stages worden door twee personen begeleid. De commissie heeft via een steekproef enkele tentamens met opgaven en uitwerking bestudeerd; zij constateert dat de beoordeling van de tentamens in orde is. Beoordeling en toetsing van de masteropleiding zijn in orde, dat heeft de commissie mede geconstateerd aan de hand van de bestudeerde masterscripties. Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. Aanbevelingen De commissie is van oordeel dat de eindtermen van de bachelorscriptie expliciet moeten worden vastgelegd en dat er een beoordelingsformulier moet komen dat helder aangeeft op welke facetten het werkstuk beoordeeld is. De commissie heeft voldoende vertrouwen in de opleiding, ook op basis van de gevoerde gesprekken, om ervan uit te kunnen gaan dat deze kwestie op korte termijn naar behoren geregeld wordt. De opleiding heeft in de procedure van hoor en wederhoor gemeld dat zij in de tweede periode van 2007-2008 een bachelorscriptiebrochure zal uitbrengen waarin de eindtermen van de scriptie expliciet worden gemaakt. Ook de beoordelingsprocedure en het beoordelingsformulier (analoog aan procedure en formulier bij de master) worden daarin opgenomen. Een verbeterpunt is ook de feedback op werkstukken in zowel de bachelor- als in de masteropleiding. De commissie heeft er vertrouwen in dat dit probleem wordt opgelost, mede gezien de heldere beschrijving ervan door de opleiding zelf en omdat dit probleem in de volgende evaluatie speciale aandacht krijgt. Het heeft de aandacht van opleiding en faculteitsbestuur. De commissie benadrukt dat het oordeel over de bacheloropleiding en de masteropleiding voldoende is. Bovengenoemde aanbevelingen doen daar niets aan af.
Oordeel over het onderwerp ‘Programma’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Programma’. Voor de bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt dat oordeel voldoende.
5.2.3. Inzet van personeel F12: Eisen WO De opleiding sluit aan bij de volgende criteria voor de inzet van personeel van een WO-opleiding: Het onderwijs wordt voor een belangrijk deel verzorgd door onderzoekers die een bijdrage leveren aan de ontwikkeling van het vakgebied.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master Om het wetenschappelijk onderwijs op kwalitatief niveau te kunnen aanbieden, verlangt de opleiding van docenten dat zij actief betrokken zijn bij het wetenschappelijk onderzoek op het vakge236
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
bied. Het onderwijs binnen CKI wordt vrijwel uitsluitend verzorgd door gepromoveerde (senior) docentonderzoekers en hoogleraren, minstens één hoogleraar van iedere participerende discipline. Gemiddeld besteden ze naast onderwijs de helft van hun tijd aan onderzoek en zijn erkend specialist op hun vakgebied. Zij zijn ook verbonden aan een onderzoeksinstituut waardoor de kwaliteitsbewaking van het onderzoek gegarandeerd wordt, ook participeren de CKI-medewerkers in onderzoekscholen. Er is ook een CKI-onderzoekprogramma en er is sprake van gezamenlijke begeleiding van de onder dit programma vallende CKI-aio’s. De meeste aan CKI verbonden hoogleraren participeren zowel in de bachelor- (ook in het eerste jaar) als in de masteropleiding. De band met vooraanstaand internationaal onderzoek wordt niet alleen gewaarborgd door de kwaliteit en internationale contacten van de eigen docenten, maar soms ook door buitenlandse gastdocenten. Een voorbeeld hiervan is de Belle van Zuylen-wisselleerstoel, die eens in de drie jaar door de subfaculteit Wijsbegeerte ingevuld mag worden. De opzet is dat er geregeld ook voor CKI interessante bekleders van deze leerstoel zijn. Oordeel van de commissie De leden van de staf die onderwijs geven zijn betrokken bij het onderzoek in hun vakgebied. De commissie heeft geconstateerd dat veel docenten ook een bijdrage leveren aan de ontwikkeling ervan. Ook al is er geen CKI-onderzoeksinstituut, er is wel een CKI-onderzoekprogramma, waarbinnen thans vier CKI- aio’s zijn aangenomen; dit draagt bij aan de onderzoekscomponent. De commissie waardeert het dat in het eerste bachelorjaar ook door hoogleraren college wordt gegeven. Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F13: Kwantiteit personeel Er wordt voldoende personeel ingezet om de opleiding met de gewenste kwaliteit te verzorgen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master Onderwijsinzet van personeel t.b.v. de opleiding CKI per 1 december 2006 categorie m v totaal percentage gepromoveerden aantal fte’s aantal fte’s aantal fte’s Hl 5 1.2 1 0.2 6 1,4 100 Uhd 1 0.5 1 0.5 100 Ud 10 5.2 3 1.1 13 6.3 100 Totaal* 16 6.9 4 1.3 20 8.2 In deze opgave is de inzet van studentassistenten (circa 1,5 fte) niet meegenomen.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
237
De onderwijsinzet in 2006 stijgt met ruim 25% tot 8.2 fte in vergelijking met 2005, met name als gevolg van het feit dat de opleiding CKI met ingang van dit jaar afzonderlijk onderzoeksfinanciering ontvangt. Tot 2006 werd een deel van de onderwijsmiddelen hiervoor vrijgemaakt. De onderzoeksinzet op het gebied van CKI is in bovenstaand overzicht niet meegenomen. Voor CKI onderzoek zijn met ingang van 2006 vier aio-plaatsen beschikbaar en 0.8 fte uhd. Docent-studentratio jaar Aantal fte* Aantal onderwijs ingeschreven studenten 284 02/03 5,1 03/04 5,7 290 04/05 6,5 264 05/06 8,2 265
Aantal* Diploma’s 29 22d+13b 23d+14b 24d+36b
Aantal studenten per fte onderwijs 55.6 50.8 40.6 32.3
Aantal afgestudeerden per fte onderwijs 5.7 6.1 5.7 8.5
* Er is geen onderscheid in fte’s voor bachelor-, master- of doctoraal fase. Daarom het totaal aantal fte’s voor CKI en het totaal aantal diploma’s.
De opleiding CKI beschikt over voldoende middelen om het onderwijs volgens de universitaire richtlijnen te verzorgen. De middelen voor het onderwijs worden verdeeld op basis van het gerealiseerde aantal studiepunten en het bedrag per studiepunt ligt hoger dan het universitair gemiddelde. Er zijn dus in principe voldoende middelen beschikbaar. Dat wil niet zeggen dat iedere individuele docent dat zo ervaart. Een universitair docent werkt namelijk volgens de bij de betreffende partner geldende normen en deze zijn met name bij Sociale Wetenschappen en Letteren over het algemeen wat ongunstiger dan de norm die CKI hanteert. Het CvB heeft overigens aan deze faculteiten extra onderwijsmiddelen toegewezen waardoor de werkdruk wat verlicht zou kunnen worden. Het aanstellen van studentassistenten, hetgeen de penvoerder in de regel doet, zorgt overigens ook in deze gevallen voor verlichting. Ook omdat het bij CKI-onderwijs (vrijwel) nooit gaat om heel grote groepen is er voldoende begeleidingstijd beschikbaar. Ook is er genoeg ondersteunend personeel om de student optimaal te informeren, te adviseren plus te begeleiden en de onderwijsprocessen optimaal te laten verlopen. Oordeel van de commissie In het jaar 2005-2006 bedroeg het aantal studenten 265 en de staf in fte 8,2. De staf-studentratio per fte is 1:32 en het aantal afgestudeerden per fte bedraagt 1:8,5 in 2005-2006. Er zijn geen klachten of problemen naar voren gekomen in de gesprekken. De commissie stelt vast dat er voldoende personeel wordt ingeschakeld om de opleidingen met de gewenste kwaliteit aan te bieden. Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende.
238
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
F14: Kwaliteit personeel Het personeel is gekwalificeerd voor de inhoudelijke, onderwijskundige en organisatorische realisatie van het programma.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master De Universiteit Utrecht onderscheidt binnen onderwijs- en onderzoekstaken verschillende functieniveaus, met daaraan gekoppelde kwalificaties. Voor het vervullen van alle functies in vast dienstverband zijn de basiskwalificatie onderzoek (promotie) en de basiskwalificatie onderwijs (BKO-onderwijs) verplicht. Voorts is er een seniorkwalificatie onderwijs (SKO-onderwijs) en een seniorkwalificatie onderzoek (SKO-onderzoek). Voor het behalen van onderwijskwalificaties wordt getoetst op vakinhoudelijke, didactische, organisatorische en algemene bekwaamheden. (Aankomende) docenten kunnen didactische cursussen volgen bij het IVLOS (Interfacultaire Instituut voor Lerarenopleiding, Onderwijsontwikkeling en Studievaardigheden) en cursussen inzake onderwijs in het Engels bij het James Boswell Instituut. Beide instituten zijn aan de universiteit verbonden. Voor ’aio’s wordt ook een onderwijsopleidings plan gemaakt, opdat zij in de loop van de vier jaar kunnen toegroeien naar de basiskwalificatie. Zij krijgen daarvoor ook een tutor toegewezen. Bij werving van nieuw personeel geeft de benoemingsadviescommissie aan in hoeverre de kandidaat al voldoet aan de gestelde eisen voor de kwalificaties of dat nog aan bepaalde eisen moet worden voldaan. Dit universitaire systeem van onderwijskwalificaties geeft Cognitieve Kunstmatige Intelligentie de garantie dat studenten bij alle cursussen les krijgen van gekwalificeerde docenten. Centraal in het onderwijs binnen de Universiteit Utrecht staat het motiveren en stimuleren van studenten, het bijbrengen van een academische houding en het bijdragen aan de intellectuele vorming van de studenten. De eisen voor didactische bekwaamheden die aan docenten worden gesteld voor het behalen voor een BKO-onderwijs sluiten aan bij deze didactische uitgangspunten. Zo ligt de nadruk op activerend en motiverend onderwijs, en zijn gevarieerde toetsvormen en het geven van feedback belangrijke aandachtspunten. Voor medewerkers die een positie op coördinerend niveau ambiëren of reeds bekleden is er de leergang van het Center of Excellence for University Teaching, een cursus van een jaar die inmiddels ±75 medewerkers heeft opgeleid tot ‘excellente’ docenten en voortrekkers in onderwijsontwikkeling, onderwijskundig leiderschap en onderwijsorganisatie. Twee CKI-kerndocenten hebben deze leergang voltooid, en een derde kerndocent is met de opleiding begonnen. Leidinggevenden en medewerkers voeren ten minste eenmaal per jaar een Resultaat- en Ontwikkelingsgesprek (R&O-gesprek). In het R&O-gesprek wisselen leidinggevende en werknemer hun oordelen uit over de door de werknemer behaalde resultaten, en worden afspraken gemaakt over taakstellingen en ontwikkeling van de werknemer. Hoogleraren en hoofden van dienst volgen een training voor het voeren van R&O-gesprekken. Voor studentassistenten bestaat geen kwalificatiesysteem. Wel wordt in de cursusevaluatie ook naar het functioneren van de assistenten gevraagd. Ook zijn er richtlijnen voor assistentschappen (begeleiding van niet te grote groepen, combinatie van een onervaren met een ervaren assistent, et cetera). Over het algemeen zijn zowel studenten als docenten tevreden met hun assistenten.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
239
De meeste bij CKI betrokken docenten hebben zelf geen CKI-opleiding, maar zijn geschoold in één van de monodisciplines die samen CKI uitmaken. Het systeem van kerndocenten is bedoeld om de CKI-expertise van de staf te garanderen, en de verbondenheid van de docenten met de opleiding. Op meerdere manieren wordt gewerkt aan de vertrouwdheid van de staf met CKI-onderwerpen buiten hun eigen specialisme. Ten eerste, een gunstig neveneffect van de beoordelingsprocedure van doctoraal- en masterscripties is dat kerndocenten geregeld afstudeerscripties lezen en beoordelen buiten hun eigen monodiscipline. Ten tweede, inhoudelijke samenwerking door kerndocenten afkomstig uit verschillende groepen wordt met nadruk gestimuleerd. De CKI-aio's worden elk begeleid door twee docenten die uit verschillende groepen afkomstig zijn; bij de toekenning van de aio-projecten is sterk op deze interdisciplinariteit gelet. Ook zijn er cursussen die door docenten uit verschillende groepen samen gegeven worden (Philosophy of AI is bijvoorbeeld een samenwerking tussen Wijsbegeerte en Informatica; Dynamische Semantiek tussen Linguïstiek en Wijsbegeerte). Ten derde, er worden geregeld CKI-lezingen en symposia georganiseerd door de studievereniging, die ook bezocht worden door de docenten. Aan het Seminar AI dat voor doctoraal- en masterstudenten CKI is opgezet nemen kerndocenten deel. Oordeel van de commissie De commissie heeft met waardering geconstateerd dat er veel aandacht wordt gegeven aan onderwijskwalificaties en -kwaliteit bij de docenten. Voor docenten in vaste dienst is een basiskwalificatie onderwijs verplicht. Er is ook nog een seniorkwalificatie onderwijs. Alle kerndocenten zijn gepromoveerd. Acht van de achttien kerndocenten zijn in het bezit van de seniorkwalificatie onderwijs. Ten minste eenmaal per jaar vindt een Resultaat- en Ontwikkelingsgesprek plaats, daarin worden ook de onderwijsprestaties beoordeeld. De commissie constateert dat het personeel gekwalificeerd is voor de inhoudelijke, de onderwijskundige en de organisatorische realisatie van de studieprogramma’s en dat eraan gewerkt wordt om die kwalificaties op peil te houden. Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende.
Oordeel over het onderwerp ‘Inzet van personeel’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Inzet van personeel’. Voor de bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt dat oordeel voldoende.
240
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
5.2.4. Voorzieningen F15: Materiële voorzieningen De huisvesting en materiële voorzieningen zijn toereikend om het programma te realiseren.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master De opleiding CKI maakt gebruik van de onderwijsvoorzieningen van de School Wijsbegeerte en Kunstmatige Intelligentie. De centrale voorzieningen voor studenten zoals de onderwijsadministratie (met ruime openingstijden), de studieadviseur, de kamers voor de studieverenigingen, het studielandschap, de computer-, kopieer- en printfaciliteiten en de studentenontmoetingsruimte zijn hier gerealiseerd. Wijsbegeerte biedt een geavanceerde netwerkomgeving, met twee computerpracticumzalen die ter beschikking staan van de studenten aan deze subfaculteit. Deze practicumzalen worden gebruikt voor computeronderwijs en geven daarnaast studenten de beschikking over de benodigde faciliteiten: In de Uithof is een nieuwe uitstekend geoutilleerde Universiteitsbibliotheek geopend. Er is hier een aparte collectie voor CKI aanwezig. De bibliotheek beschikt over een groot aantal studieplekken voorzien van de meest moderne apparatuur. De bibliotheek biedt onder andere via cd-rombestanden op het bibliothekennetwerk toegang tot alle nationale en internationale (universiteits)bibliotheken. In alle belangrijke databestanden kan online literatuuronderzoek worden verricht. De bibliotheek is ingericht met circa 800 studieplaatsen, 466 collectiegebonden raadpleegplaatsen en 180 publiekspc’s. Overigens werken de CKI-studenten meestal thuis of op de ‘eigen’ computerplekken. Oordeel van de commissie De voorzieningen zijn in orde, dat is in de gesprekken met de studenten bevestigd. In het eerste jaar worden alle vakken op dezelfde locatie gegeven. De studenten kennen elkaar en zijn tevreden over de sfeer. In latere jaren moeten de studenten naar andere gebouwen. Dan raakt de studentengemeenschap meer verspreid. De commissie heeft tijdens de rondleiding geconstateerd dat de huisvesting in het huidige gebouw adequaat is, ondanks alle verbouwingsactiviteiten. De studenten met wie de commissie gesproken heeft waren tevreden over de beschikbaarheid van computers. Wat de immateriële voorzieningen betreft levert de studievereniging Incognito een positieve bijdrage aan de sfeer en cohesie van de opleiding, zo heeft de commissie tot haar genoegen vastgesteld. Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
241
F16: Studiebegeleiding De studiebegeleiding en de informatievoorziening aan studenten zijn adequaat met het oog op studievoortgang. De studiebegeleiding en de informatievoorziening aan studenten sluiten aan bij de behoefte van studenten.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en Master Voor zover het niet om de inhoud van het onderwijs gaat, berust de begeleiding van studenten bij de studieadviseur en de tutoren. In de masteropleiding spelen naast de studieadviseur de trackadviseur en de afstudeerbegeleider een rol bij de begeleiding. Bij de eigen CKI-studieadviseur kunnen studenten terecht met vragen over zaken als studiekeuze, studieplanning, studie-omzwaai en studiestaking. Zij geeft ook informatie over stagemogelijkheden, en adviseert samen met de facultaire internationaliseringsmedewerker over studiemogelijkheden in het buitenland. In het eerste jaar nodigt zij alle studenten uit voor een gesprek, naar aanleiding van het preadvies van de examencommissie in februari, en het studieadvies in juli. Al tijdens de eerste periode, op grond van aanwezigheid en ingeleverde huiswerkopdrachten bij het vak Wiskunde, worden eerstejaars studenten met onvoldoende prestaties geïdentificeerd en opgeroepen voor een gesprek. Het oproepen van eerstejaars studenten met onvoldoende prestaties vindt ook gedurende de rest van het jaar plaats, na iedere periode. Planning en keuzeprocessen krijgen structureel aandacht in het onderwijs, maar er kan ook op individuele basis met de studieadviseur, de tutor, trackadviseur of de supervisor over gesproken worden. Tijdens de introductie krijgen alle eerstejaars bachelorstudenten een tutor (staflid) aangewezen plus twee studentmentoren per tutorgroep. Bij CKI wordt het tutoraat in eerste instantie gezien als groepsgebeuren, zo wordt er aan het eind van periode 1 veelal nog een etentje met de tutorgroep georganiseerd op kosten van de opleiding en worden er verder door het jaar heen nog diverse groepsactiviteiten georganiseerd afhankelijk van het enthousiasme van de studentmentoren en eerstejaars zelf. Wat betreft individuele begeleiding kunnen studenten wel terecht bij de tutor, maar zij zullen in de regel naar de studieadviseur gaan en er wordt ook niet verwacht dat de tutor initiatief in deze neemt. De opleiding acht het van belang dat studenten en docenten samenwerken, maar individuele begeleiding is een ‘vak’ waar de studieadviseur beter voor toegerust is. Dat is ook mogelijk bij een niet te grote opleiding als CKI, waarbij er altijd ruimte is voor een gesprek en de studieadviseur haar studenten ook kan kennen. Studenten zijn dan ook positief over de studieadviseur, in de eerstejaarsenquête uit 2002-2003 bleken zeventien van de achttien studenten tevreden te zijn over de begeleiding door de studieadviseur. Overigens acht de opleiding het wel positief dat de student een tutor heeft. omdat deze veelal een wat andere invalshoek zal hebben, bovendien kan de student kiezen tot wie hij/zij zich wil richten. In het eerste en tweede jaar organiseert de studieadviseur ook een aantal groepsbijeenkomsten waarin aandacht besteed wordt aan: • • • • • • • 242
de studieloopbaan en studievoortgang; studiekeuze, studievaardigheden en studieadvies; het preadvies en het studieadvies; portfolio; oriëntatie op keuzemogelijkheden binnen de major; oriëntatie op de keuzemogelijkheden in de profileringsruimte en academische context; eerste oriëntatie op masteropleidingen en andere vervolgmogelijkheden. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
Studenten die vanuit de eigen CKI bacheloropleiding doorstromen naar de masteropleiding CAI, worden tijdens de overgang van bachelor- naar masteropleiding individueel benaderd en begeleid door de studieadviseur bij de hele aanmeldingsprocedure. Masterstudenten die instromen vanuit een andere (bachelor)opleiding doorlopen een uitgebreid toelatingstraject. Tijdens dat traject komen ze in contact met de studieadviseur, die in één of meer persoonlijke gesprekken de nodige praktische informatie over de opleiding verstrekt, de studenten wegwijs maakt in het gebouw, en helpt met het afhandelen van de administratieve zaken. Ze wijst ook op het bestaan en de rol van de trackadviseurs. Bij het opstellen van een studieprogramma komen alle masterstudenten in gesprek met hun trackadviseur. Ook tijdens de masteropleiding blijft de studieadviseur eerste aanspreekpunt voor alle studiegerelateerde vragen. Voor studie-inhoudelijke vragen zal zij veelal doorverwijzen naar de trackadviseur of (in het laatste jaar van de master) de betreffende afstudeerbegeleider. Wat betreft de studievoortgangsadvisering worden de eerstejaarsstudenten die in periode 1 geen resultaten behaald hebben, uitgenodigd voor een gesprek met de studieadviseur. Na afloop van het eerste semester ontvangen de eerstejaars studenten een tussentijds advies van de examencommissie, gebaseerd op studieresultaten. Afsluitend is er het schriftelijk studieadvies dat alle eerstejaarsstudenten in de tweede helft van juli ontvangen van de examencommissie. Dit advies is gebaseerd op het aantal behaalde studiepunten op dat moment. Studenten kunnen ook altijd terecht bij de onderwijsadministratie. Ze kunnen mailen, bellen of langskomen. Uit de eerstejaarsenquête uit 2002-2003 blijkt dat alle respondenten tevreden zijn over de door de opleiding geboden informatie over de studie. Ook de UU-eerstejaarsenquête 2005 laat een positieve waardering zien van de facultaire studentenbalie (67% goed, 33% neutraal). Van de derdejaars CKI-respondenten in de UU-derdejaarsenquête is 72% (zeer) tevreden op dit punt. Studenten kunnen goed op de hoogte blijven van hun studievoortgang door gebruik van OSIRIS. Desgewenst stuurt de opleiding een gewaarmerkt overzicht naar de student. Oordeel van de commissie De commissie heeft geconstateerd dat binnen deze verspreide gemeenschap de studieadviseur een sleutelpositie inneemt. De studenten worden in hun eerste jaar adequaat gevolgd en ondersteund, en regelmatig uitgenodigd voor een gesprek met de studieadviseur. In het tweede en derde jaar speelt de studieadviseur nog steeds een actieve rol in groepsvoorlichting. Voor individuele advisering is de adviseur altijd op korte termijn beschikbaar, het initiatief ligt hier bij de student. De informatie over studiemogelijkheden en -vervolg binnen en buiten de UU is voorbeeldig. De cohesie die door de studieadviseur wordt gerealiseerd is een essentieel ingrediënt van het succes van deze opleiding. Daarnaast is de begeleiding van studenten door tutor en mentoren goed en helder georganiseerd. De commissie heeft in de procedure van hoor en wederhoor vernomen dat de opleiding CKI met ingang van 2008-2009 het Bindend Studieadvies invoert voor de eerstejaars bachelorstudenten van de opleiding (norm 37.5 EC). De commissie acht dit een verstandige maatregel. De commissie heeft veel waardering voor de wijze waarop de studiebegeleiding hier wordt gerealiseerd.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
243
Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is goed. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is goed.
Oordeel over het onderwerp ‘Voorzieningen’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Voorzieningen’. Voor de bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt dat oordeel voldoende.
5.2.5. Interne kwaliteitszorg F17: Evaluatie resultaten De opleiding wordt periodiek geëvalueerd, mede aan de hand van toetsbare streefdoelen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master Evaluaties van de opleiding vinden plaats op landelijk niveau, op universitair niveau, en door de opleiding zelf. Voor zover evaluaties universitair of landelijk vergelijkend zijn, acht de opleiding het van belang dat in ieder geval de totaalscore boven het landelijk/universitair gemiddelde uitkomt. Daar waar dit (op onderdelen) niet het geval is, kijkt het opleidingsbestuur in ieder geval verder zowel naar het onderzoek zelf (hoe is het uitgevoerd) als naar de implicaties en verbetermogelijkheden. Als er geen vergelijkend perspectief is, moet er in ieder geval een voldoende gescoord worden zowel qua studentappreciaties als qua cursusresultaat (minstens 60% van de studenten moet een voldoende halen). Bij cursusevaluaties streeft de opleiding ernaar dat alle elementen minstens een 3 op een vijfpuntsschaal scoren. Als dit niet het geval is, wordt altijd met de docent gesproken en gekeken naar verbetermogelijkheden. Kwaliteitszorg op universitair niveau De invoering van de bachelor-masterstructuur is binnen de Universiteit Utrecht gestuurd door een centrale visie op universitair onderwijs. De uitgangspunten hiervoor zijn door het College van Bestuur vastgelegd in de Universitaire Richtlijn Onderwijs. Om de uitvoering van de richtlijn te kunnen waarborgen heeft de universiteit, als eerste stap in het systeem van kwaliteitszorg, een interne certificering uitgevoerd. Certificeringsvoorstellen van alle programma’s zijn door een universitaire commissie getoetst aan de richtlijn. Goedgekeurde programma’s zijn door het College van Bestuur opgenomen in het universitair register van opleidingen. Dit garandeert dat opleidingen bij de start voldoen aan de kwaliteitseisen die het College van Bestuur eraan stelt. In het kader van de studentenmonitor voert de Universiteit Utrecht diverse enquêtes uit: jaarlijks wordt een tevredenheidsonderzoek onder alle eerste- en derdejaars studenten uitgevoerd en worden arbeidsmarktgegevens verzameld onder alumni. De enquêtes geven inzicht in het profiel van de Utrechtse studenten, de studiekeuzemotieven, verwachtingen en ervaringen. In de diverse hoofdstukken van de zelfstudie wordt ook expliciet gerefereerd aan uitkomsten van deze monitoren.
244
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
Monitoringsystemen In OSIRIS kan iedere student zijn eigen studievoortgang in de gaten houden. Maar ook de opleiding kan de individuele student monitoren. Uit OSIRIS kunnen ook allerlei andere gegevens gehaald worden, onder andere inzake rendementen. Er worden naast de rendementen van individuele cursussen ook gegevens gegenereerd over examens en (tussentijdse) eerstejaarsresultaten. De rapportages worden in de opleidingscommissie en het opleidingsbestuur besproken. Evaluatiesysteem Cursussen worden na afloop van iedere periode geëvalueerd; over het algemeen de verplichte cursussen, verder bij de invoering van een nieuw vak, bij een docentenwisseling, bij inhoudelijke veranderingen of indien klachten hiertoe aanleiding geven. Op curriculumniveau werd ongeveer eens in de drie jaar geëvalueerd. Door de invoering van het bachelor-mastersysteem is de evaluatiecyclus op curriculumniveau doorbroken. Alhoewel bij de jaarlijkse programmabesprekingen kritisch wordt teruggekeken, is er bij de bachelor- en de masteropleiding nog weinig systematisch onderzoek op curriculumniveau gedaan door de opleiding. Tot nu toe is over het eerste bachelorjaar éénmaal een enquête gehouden, en er is een evaluatiebijeenkomst georganiseerd voor alle masterstudenten naar aanleiding van kritiekpunten van individuele masterstudenten. Het voornemen is om de evaluatie op curriculumniveau weer op te nemen als cyclisch onderdeel van het kwaliteitszorgsysteem, dit in relatie met de kwaliteitsplannen die nu door de Faculteit Geesteswetenschappen gemaakt worden. Bij de vakevaluaties wordt de volgende procedure gevolgd. De evaluatieformulieren worden voor het tentamen uitgedeeld en de student kan die na afloop inleveren. Sinds 2006 wordt een groot aantal CKI-vakken elektronisch geëvalueerd, omdat dit (na eerdere tegenvallen resultaten) door voldoende studenten wordt ingevuld. De uitslag van een vakevaluatie wordt opgestuurd naar de betreffende docent, de onderwijsdirecteur, de opleidingscommissie en het managementteam. De resultaten worden besproken in het managementteam en de opleidingscommissie. Indien de resultaten daartoe aanleiding geven, worden verbeterpunten aangegeven. De opleidingscoördinator bespreekt deze met de docent en legt indien nodig afspraken schriftelijk vast. De resultaten zijn openbaar en liggen ter inzage bij de onderwijsadministratie. De evaluatieresultaten gaan ook naar de hoogleraren in het kader van de te voeren R&O-gesprekken met zijn/haar medewerkers. Oordeel van de commissie De commissie heeft geconstateerd dat er toetsbare streefdoelen zijn opgesteld. Als het om landelijke en universitaire evaluaties gaat wil de opleiding hoger dan het gemiddelde scoren. De commissie heeft de cursusevaluaties van het studiejaar 2005-2006 bestudeerd en deze in orde bevonden. Bij cursusevaluaties wordt ernaar gestreefd voor alle elementen minstens een 3 op de vijfpuntsschaal te behalen. De commissie waardeert het dat bij het opsommen van de sterke en zwakke punten ook kritiekpunten van de vorige visitatie worden besproken. De meeste zijn opgelost of er wordt aan gewerkt. In de procedure van hoor en wederhoor heeft de commissie vernomen dat de Faculteit Geesteswetenschappen bezig is met het maken van kwaliteitsplannen; die zullen resulteren in een concreet kwaliteitsplan voor iedere school. Het punt van kwaliteitszorg en curriculumevaluatie staat hoog op de agenda van het faculteitsbestuur, de Graduate School, en het College van Bestuur. Het bestuur is voornemens met ingang van 2008-2009 een systeem van interne kwaliteitszorg onderwijs in te voeren voor alle opleidingen. Een projectteam heeft in de afgeQANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
245
lopen maanden in samenwerking met het College van Bestuur met de onderwijsdirecteuren verkennende gesprekken gevoerd en zal de komende maanden aandacht besteden aan het ontwikkelen van een systeem van interne kwaliteitszorg onderwijs. Al met al is de conclusie van de commissie dat het onderwijs zorgvuldig wordt geëvalueerd, maar dat er nog geen sprake is van een sluitende kwaliteitscirkel op curriculumniveau. Die is er wel geweest, eens in de drie jaar, maar door invoering van de bachelor-masterstructuur is de cyclus op curriculumniveau doorbroken. Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. Aanbeveling De curriculumevaluatie loopt nog niet goed, deze is doorbroken door de invoering van de bachelor-masterstructuur. De commissie heeft met genoegen gezien dat het voornemen bestaat dit weer op te pakken. De commissie heeft er vertrouwen in dat de cirkel op afzienbare termijn tot stand komt, ook omdat zowel een actieve groep studenten als het faculteitsbestuur er zich mee bezighouden. In de procedure van hoor en wederhoor is dit bevestigd en heeft de opleiding het volgende bericht: het punt van kwaliteitszorg en curriculumevaluatie staat hoog op de agenda van het faculteitsbestuur, de Graduate School, en het College van Bestuur. Het bestuur is voornemens met ingang van 2008-2009 een systeem van interne kwaliteitszorg onderwijs in te voeren voor alle opleidingen. Een projectteam heeft in de afgelopen maanden in samenwerking met het College van Bestuur met de onderwijsdirecteuren verkennende gesprekken gevoerd en zal de komende maanden aandacht besteden aan het ontwikkelen van een systeem van interne kwaliteitszorg onderwijs. Gezien het feit dat de cursussen degelijk worden geëvalueerd geeft de commissie zonder aarzeling een voldoende aan dit facet. De commissie benadrukt dat het oordeel over de kwaliteitszorg bij de opleidingen voldoende is. De bovengenoemde aanbeveling doet niets af aan het oordeel. F18: Maatregelen tot verbetering De uitkomsten van deze evaluatie vormen de basis voor aantoonbare verbetermaatregelen die bijdragen aan realisatie van de streefdoelen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master In het laatste hoofdstuk geeft de zelfstudie een samenvatting van alle sterke en zwakke punten van de opleiding, een reflectie daarop en een opsomming van verbetermaatregelen. Naar aanleiding van de evaluatie van de resultaten zijn de volgende concrete verbetermaatregelen getroffen: • doorlopende vakevaluaties en de eerstejaarsenquête hebben geleid tot bijstelling van het curriculum. Een voorbeeld hiervan is de aanvankelijk onbevredigende invulling van de cursus LogischFunctioneel programmeren waarin beide onderdelen onvoldoende uit de verf kwamen. Hier is 246
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
gekozen voor twee aparte cursussen, waarvan één verplicht en één gebonden keuze. Een ander voorbeeld is dat de combinatie van Imperatief Programmeren en Natuurlijke Taalverwerking een te zware belasting bleek aan het einde van het studiejaar. Bovendien bleven de resultaten van Natuurlijke Taalverwerking negatief op het eerstejaarsrendement drukken, ondanks diverse gesprekken met de docent hierover. Dit heeft ertoe geleid dat dit vak naar de tweede periode van jaar twee is verplaatst, zodat de studenten iets rijper in de studie staan en minder moe zijn; • er is een ééndaagse conferentie georganiseerd met docenten ter evaluatie van de master, naar aanleiding daarvan wordt gewerkt aan een duidelijker profilering. Oordeel van de commissie De commissie heeft geconstateerd dat de cursusevaluaties voldoende worden teruggekoppeld ter verbetering van de opleiding. In het bovenstaande zijn een aantal voorbeelden overgenomen uit de zelfstudie. De commissie concludeert dat de cursusevaluaties, en de opmerkingen van studenten in het Studentenparlement, de opleidingscommissie en het managementteam de basis vormen voor aantoonbare verbetermaatregelen. Ook zijn er streefdoelen opgesteld. Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. F19: Betrekken van medewerkers, studenten, alumni en beroepenveld Bij de interne kwaliteitszorg zijn medewerkers, studenten, alumni en het afnemend beroepenveld van de opleiding actief betrokken.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master Het onderwijs binnen de opleiding is in de eerste plaats de verantwoordelijkheid van de docenten. Door de kleinschaligheid van de opleiding maken studenten hun ideeën over het onderwijs aan docenten gemakkelijk kenbaar en docenten staan hier ook voor open. De opleidingscommissie is hier zeer nauw bij betrokken, omdat alle onderwerpen ter advisering naar deze commissie gaan. De OC neemt ook zelf initiatieven ter verbetering van de opleiding. Ook worden alle evaluaties in de OC besproken. In de OC zitten evenveel studenten als docenten. Studenten Binnen de opleidingscommissie en het managementteam nemen de studenten actief deel aan de beslissingen over het proces van interne kwaliteitsbewaking. Zij houden regelmatig evaluaties van (delen van) het onderwijs. De betekenis van actieve studentendeelname mag niet worden onderschat. Zij zijn degenen die bij uitstek het gehele programma van de opleiding kunnen overzien en zijn als zodanig onmisbaar voor de terugkoppeling naar de opleiding van meningen over de kwaliteit van cursussen en de onderlinge aansluiting tussen cursussen. Studenten hebben met elkaar het studentenparlement gevormd, waarin zij standpunten en strategieën met elkaar uitwerken. Opleidingscoördinator De opleidingscoördinator werkt onder leiding en verantwoordelijkheid van de onderwijsdirecteur van de bachelorschool. Hij is met name verantwoordelijk voor de inhoudelijke kwaliteitsbewaking binnen de opleiding en treedt zo nodig op richting docenten.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
247
Examencommissie De examencommissie bewaakt de kwaliteit van de toetsing. Beroepenveld en alumni Terugkoppeling vindt plaats via arbeidsmarktonderzoek onder afgestudeerden, door contacten met stageverleners, contact met promotiebegeleiders van alumni die aio of oio zijn geworden, en op de alumnidagen. Uit contacten met stage- en werkgevers komt het beeld naar voren dat zij graag CKI’ers hebben. Oordeel van de commissie De commissie heeft geconstateerd dat de opleidingscommissie naar behoren functioneert. Studenten en medewerkers worden aldus op adequate wijze bij de interne kwaliteitszorg betrokken, zo heeft de commissie geconstateerd. Er wordt op verschillende manieren contact gehouden met alumni en het afnemende veld, maar zij worden niet systematisch betrokken bij evaluaties en vernieuwing van de onderwijsprogramma’s. Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende. Het systematisch betrekken van alumni en het afnemende veld bij de interne kwaliteitszorg zou geïntensiveerd dienen te worden. In het kader van de hoor- en wederhoorprocedure heeft de opleiding laten weten dat in de periode juni 2007 – april 2008 een masterevaluatie binnen de faculteit wordt uitgevoerd waarvan een alumni-enquête integraal onderdeel uitmaakt. Bij de ontwikkeling van het systeem van interne kwaliteitszorg onderwijs zal uiteraard ook aandacht besteed worden aan de relatie met alumni en het afnemend veld. De commissie benadrukt dat het oordeel over de opleidingen voldoende is. De bovengenoemde aanbeveling doet niets af aan het oordeel.
Oordeel over het onderwerp ‘Interne kwaliteitszorg’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Interne kwaliteitszorg’. Voor de bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt dat oordeel voldoende.
5.2.6. Resultaten F20: Gerealiseerd niveau De gerealiseerde eindkwalificaties zijn in overeenstemming met de nagestreefde eindkwalificaties qua niveau, oriëntatie en domeinspecifieke eisen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master Alle bachelor- en masteropleidingen zijn door een universitaire commissie getoetst op inhoud en eindniveau en vervolgens gecertificeerd. Omdat het bachelor-mastersysteem nog maar recent is inge248
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
voerd, kunnen op dit moment geen gegevens worden overlegd over het niveau en de arbeidsmarktpositie van afgestudeerde bachelors en masters. Als aangrijpingspunt voor de realisatie van het niveau kan worden gewezen op de kwaliteit van het onderwijsprogramma, dat bovendien wordt gesteund door specifiek op het terrein van CKI gericht wetenschappelijk onderzoek. Met een docentenkorps dat beschikt over de nodige didactische en inhoudelijke kwaliteiten (basiskwalificatie) én een beoordelingssysteem dat de toets der kritiek kan doorstaan, ligt de conclusie voor de hand dat diegenen die in staat zijn dit programma naar behoren te doorlopen, beschikken over de vereiste academische en beroepskwalificaties. Indicatie vanuit de ongedeelde opleiding Het arbeidsmarktperspectief voor afgestudeerde CKI‘ers (doctoraal) is gunstig te noemen. Dit blijkt onder andere uit de arbeidsmarktmonitoren. Uit de meest recente arbeidsmarktmonitoren (2003 en 2004) kan afgeleid worden dat van de 26 respondenten er zeventien personen binnen een jaar een baan op academisch niveau hadden van wie zeker vijf als aio. Afgestudeerde CKI’ers lijken overigens vaker buiten de ‘eigen’ richting een academische baan te vinden dan andere KI-afgestudeerden. Dit kan echter ook samenhangen met het gegeven dat de respons bij andere opleidingen aanmerkelijk lager ligt, uitgezonderd de UvA. Bovendien heeft de UU een zeer brede KI-opleiding, waardoor het ook waarschijnlijker is dat afgestudeerden ook buiten de ‘eigen/verwante richting’ (terminologie arbeidsmarktmonitor) terechtkomen. Er staan bij de UU twee respondenten als werkloos geboekt. De waardering van afgestudeerden door werkgevers is bekend daar waar er via stages contacten zijn en is in die gevallen ook positief. Ook als het hebben van een baan als een indicatie kan worden beschouwd, mag worden gesteld dat deze waardering ruimschoots aanwezig is. Het gegeven dat vele afgestudeerden een baan als aio of oio hebben gevonden, impliceert dat er vanuit de erkende onderzoeksinstituten waardering bestaat voor het wetenschappelijke gehalte van de CKI-opleiding. Het blijkt nog steeds eenvoudig om stageplaatsen te verwerven. Ook dit kan gezien worden als indicatie. Overigens lijken ook bachelorstudenten geen moeite te hebben om stageplaatsen te veroveren. Over het niveau van het bacheloreindwerkstuk kan nog niets geconcludeerd worden; er zijn nog maar weinig bachelorscripties geschreven, omdat dit pas sinds kort een verplicht onderdeel van het bachelorprogramma is. Oordeel van de commissie Bachelor De commissie heeft de bachelorscripties beoordeeld die beschikbaar waren. Deze hebben een gewicht van 7,5 EC. De beoordeling van de commissie, aan de hand van een eigen beoordelingslijst, lag lager dan de beoordeling die de opleiding had gegeven. Eén scriptie was meer een practicumverslag dan een afsluitend werkstuk van een bacheloropleiding. Bovendien was de vraagstelling niet helder. De beoordeling (procedures en criteria) van de bachelorscriptie is nog in ontwikkeling. De opleiding heeft nog laten weten in de procedure van hoor en wederhoor dat de bachelorscriptie verplicht is gesteld vanaf cohort 2005. In 2007-2008 begint deze cohort aan haar derde jaar, en zijn de studenten dus toe aan de bachelorscriptie. De criteria waaraan een bachelorscriptie moet voldoen zullen dan zijn vastgesteld, evenals de procedures rondom begeleiding QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
249
en beoordeling. Binnen de Faculteit Geesteswetenschappen is het toekennen van 7,5 EC aan de bachelorscriptie gebruikelijk. De bachelorscriptie mag worden uitgebreid tot 15 EC. Er zijn nog niet veel bachelorscripties voorhanden en de commissie acht het voorbarig nu al een oordeel daarover te vellen. De toetsen die de commissie heeft bekeken zijn van voldoende niveau. De commissie heeft geconstateerd dat het gerealiseerde niveau van de opleiding als geheel voldoende is gezien het programma en de bestudeerde tentamens. Dit blijkt mede uit het feit dat een relatief grote groep afgestudeerden met succes overstapt naar masteropleidingen elders. . De commissie constateert dat de gerealiseerde eindkwalificaties in overeenstemming zijn met de nagestreefde eindkwalificaties. Master De commissie heeft een tiental scripties bestudeerd en beoordeeld aan de hand van een eigen beoordelingslijst. In de ruim de helft van het aantal gevallen beoordeelde de commissie de scriptie even hoog als de opleiding of zelfs hoger. Een aantal scripties kreeg een lagere beoordeling, het ging meestal om een punt verschil op de schaal 1-10. De masterscripties hebben een goed niveau, maar geven niet altijd gestalte aan het interdisciplinaire karakter van de opleiding. Het afstudeeronderzoek in de masterfase heeft een omvang van minimaal 30 en maximaal 60 EC. Van een aantal masterscripties vond de commissie dat die eigenlijk onder cognitieve psychologie of filosofie vallen en niet tot het domein van kunstmatige intelligentie behoren. De commissie ziet in dat dit een natuurlijk gevolg is van het feit dat er geen KI-onderzoeksinstituut bestaat, zodat de onderzoekers elkaar minder kruisbestuiven dan elders (wat KI betreft). Zij heeft vastgesteld dat dit een onderkend ‘probleem’ is waar aan gewerkt wordt, bijvoorbeeld door het aanstellen van de vier ‘KI-aio’s. De commissie heeft via een steekproef ook enkele tentamens bekeken, zowel de opgaven als de uitwerking, en geconstateerd dat deze van voldoende niveau zijn. De opleiding heeft nog aangevuld dat de KI-afgestudeerde in staat is om meerwaarde en synergie te genereren op het grensvlak tussen wetenschapsgebieden met een alfa-, bèta- en gammasignatuur. De commissie heeft vastgesteld dat de afgestudeerden hiertoe inderdaad in staat zijn. Uit gesprekken met een enthousiaste groep afgestudeerden van de master/doctoraalopleiding is de commissie gebleken dat men een goede positie kan verwerven in onderzoek en bedrijf. De commissie constateert dat de gerealiseerde eindkwalificaties in overeenstemming zijn met de nagestreefde eindkwalificaties en dat het niveau van de opleiding voldoende is. Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende.
250
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
F21: Onderwijsrendement Voor het onderwijsrendement zijn streefcijfers geformuleerd in vergelijking met relevante andere opleidingen. Het onderwijsrendement voldoet aan deze streefcijfers.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Van de studenten die in 2002 begonnen zijn, zijn er op peildatum 1 september 2006 zeventien studenten afgestudeerd. Daarnaast zijn er nog negentien studenten actief. In aanmerking genomen dat maar eenentwintig studenten een advies gekregen hebben om de studie voort te zetten (A-advies bij 7 of alle vakken behaald) en twaalf om dat te doen mits ze hun voortgang konden verbeteren (B-advies, vijf of zes vakken gehaald) is de opleiding niet ontevreden met het resultaat. De opleiding streeft er naar dat minstens 70% van de studenten, die na het eerste jaar doorgaan met de studie en een A- of B- advies gekregen hebben, de opleiding afrondt binnen vier studiejaren. Van de studenten die met de studie starten wordt gestreefd naar een positief (A/B) eerstejaarsadvies voor minstens 60% van de studenten die daadwerkelijk meegedaan hebben (tussentijdse stakers en studenten die nooit begonnen zijn niet meegerekend). Voor de cohort 2002 is het percentage positieve adviezen 66%. Voor de cohort 2003 is het 58%. Een percentage van 60% lijkt wellicht weinig, maar de opleiding is er meer mee gebaat dat studenten na een jaar de studie staken dan dat ze later afvallen. Van de studenten die in 2003 begonnen zijn, zijn er 1 september 2006 zes afgestudeerd en er staan nog 34 studenten op actief. Van deze cohort ontvingen 23 studenten een A-advies en elf studenten een B-advies. Cohort
Omvang absoluut
2000-2001 2001-2002 2002-2003 2003-2004 2004-2005
58 46 52 65 46
Bachelorrendement opleiding Na 3 jaar Na 4 jaar Na 5 jaar Percentage (cumulatief ) wordt niet vermeld als het totaal kleiner dan 4 is 0 3 12 0 4 10
Voltijdse instroom
Master Uit in de zelfstudie opgenomen tabellen die de herkomst van de cohorten aangeven blijkt dat de instroom (nog) niet erg hoog is. Waarschijnlijk zal deze de komende jaren nog wel groeien omdat er een toenemend aantal afgestudeerde bachelors op de ‘onderwijsmarkt’ verschijnt. Voor het jaar 2006 is de tabel hier opgenomen: Instroom februari 2006 vanuit UU UU NL - elders
bachelor CKI
7
Informatiekunde (met premaster) Cognitieve Neuropsychologie (met premaster)
1
6 nog bezig, 1 geswitcht nog bezig
1
nog bezig
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
251
Hbo
Hogere Informatica (met premaster)
1
tracks
Foundations Cognitive Dynamics ALST
2 3 5
Instroom september 2006 vanuit UU bachelor CKI NL – elders UU overgestapt van CKI doctoraal tracks
Foundations Cognitive Dynamics ALST
8 1
nog bezig
1 2 6
e verwachten valt dat de instroom in de masteropleiding AI altijd wel iets lager zal liggen dan bij monodisciplinaire opleidingen, omdat de ‘natuurlijke’ weg is om in de masterfase te specialiseren. Juist de CKI’ers kunnen bij diverse specialisaties buiten de eigen AI-masteropleiding terecht dankzij hun brede bacheloropleiding, ook worden de CKI-studenten optimaal geïnformeerd over dergelijke opleidingen in het kader van CKI-B. Tegenover de uitstroom van de eigen bachelors zal waarschijnlijk altijd een kleinere groep staan die juist breder wil in de master. Door een persoonlijke aanpak en een uitgebalanceerd cursusaanbod verwacht het opleidingsbestuur wel een aantrekkelijke en rendabele opleiding te kunnen blijven aanbieden. Oordeel van de commissie Bachelor De commissie heeft na het bezoek vernomen dat het streefrendement binnen de Faculteit Geesteswetenschappen bij de invoering van het BSA hoger is vastgesteld dan hierboven beschreven: 80% van de studenten die een positief advies ontvangen behaalt binnen vier jaar het bachelordiploma. De opleiding CKI voert met ingang van 2008-2009 ook het BSA in, en verhoogt haar streefrendement ook naar 80%. In het eerste jaar is het streefcijfer 60%, de rationale hiervan is dat actief wordt gepoogd een vroege selectie tot stand te brengen. Dat vindt de commissie een goede zaak, zowel voor de opleiding als voor betrokken studenten. Het bindend studieadvies zal studenten dwingen tot grotere inzet. De recente invoering van de bachelor-masterstructuur maakt een scherpe meting momenteel nog niet mogelijk; vooralsnog beoordeelt de commissie dit facet als voldoende. Master In de zelfstudie ontbreken gegevens over rendementen en streefdoelen. De commissie heeft na afloop van het bezoek deze gegevens ontvangen. Vanaf 2002 zijn er al studenten ingestroomd in of overgestapt naar de master, maar het betreft hier individuele gevallen. De eerste cohort reguliere masterstudenten, zes in getal, is gestart in september 2005. De verwachting is dat deze studenten in tweeënhalf jaar hun masteropleiding zullen afronden.
252
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
De opleiding streeft ernaar dat ten minste 75% van de masterstudenten binnen drie jaar de masteropleiding afrondt. De commissie is van mening dat dit streefgetal niet zeer hoog ligt. Het zou dus zeker gehaald moeten worden. De opleiding heeft naar voren gebracht dat bij deze kleine aantallen studenten het rendement sterk beïnvloed wordt door de achterblijvende studievoortgang of het overstappen naar een andere masteropleiding van een enkeling en dat een hoger streefcijfer niet reëel lijkt. De recente invoering van de bachelor-masterstructuur maakt een scherpe meting momenteel echter nog niet mogelijk; vooralsnog beoordeelt de commissie dit facet als voldoende. Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Artificial Intelligence: Het oordeel van de commissie is voldoende.
Oordeel over het onderwerp ‘Resultaten’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Resultaten’. Voor de bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Artificial Intelligence luidt dat oordeel voldoende.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
253
Samenvatting van de oordelen van de commissie Bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie: Onderwerp 1. Doelstellingen van de opleiding 2. Programma
3. Inzet van personeel 4. Voorzieningen 5. Interne kwaliteitszorg 6. Resultaten
254
Oordeel Facet voldoende 1. Domeinspecifieke eisen 2. Niveau 3. Oriëntatie voldoende 4. Eisen wo 5. Relatie doelstellingen en programma 6. Samenhang programma 7. Studielast 8. Instroom 9. Duur 10. Afstemming vormgeving en inhoud 11. Beoordeling en toetsing voldoende 12. Eisen wo 13. Kwantiteit personeel 14. Kwaliteit personeel voldoende 15. Materiële voorzieningen 16. Studiebegeleiding voldoende 17. Evaluatie resultaten 18. Maatregelen tot verbetering 19. Betrokkenheid van medewerkers, studenten, alumni en beroepenveld voldoende 20. Gerealiseerd niveau 21. Onderwijsrendement
Oordeel voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende goed voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
Masteropleiding Artificial Intelligence: Onderwerp 1. Doelstellingen van de opleiding 2. Programma
3. Inzet van personeel 4. Voorzieningen 5. Interne kwaliteitszorg 6. Resultaten
Oordeel Facet voldoende 1. Domeinspecifieke eisen 2. Niveau 3. Oriëntatie voldoende 4. Eisen wo 5. Relatie doelstellingen en programma 6. Samenhang programma 7. Studielast 8. Instroom 9. Duur 10. Afstemming vormgeving en inhoud 11. Beoordeling en toetsing voldoende 12. Eisen wo 13. Kwantiteit personeel 14. Kwaliteit personeel voldoende 15. Materiële voorzieningen 16. Studiebegeleiding voldoende 17. Evaluatie resultaten 18. Maatregelen tot verbetering 19. Betrokkenheid van medewerkers, studenten, alumni en beroepenveld voldoende 20. Gerealiseerd niveau 21. Onderwijsrendement
Oordeel voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende goed voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende
Eindoordeel van de commissie over de bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie en de masteropleiding Artificial Intelligence De commissie komt, op grond van haar oordelen voor de onderwerpen en facetten uit het accreditatiekader, tot het volgende eindoordeel: De bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie voldoet aan de eisen voor basiskwaliteit die een voorwaarde zijn voor accreditatie. De masteropleiding Artificial Intelligence voldoet aan de eisen voor basiskwaliteit die een voorwaarde zijn voor accreditatie.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
255
256
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Universiteit Utrecht
6.
De bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie en de masteropleiding Kunstmatige Intelligentie aan de Radboud Universiteit
Administratieve gegevens Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Naam opleiding: CROHO-nummer: Niveau: Oriëntatie: Studielast: Graad: Variant(en): Locatie(s): Einddatum accreditatie:
Kunstmatige Intelligentie 56981 bachelor wo 180 EC Bachelor voltijds Nijmegen 31 december 2008
Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Naam opleiding: CROHO-nummer: Niveau: Oriëntatie: Studielast: Graad: Variant(en): Locatie(s): Einddatum accreditatie:
Kunstmatige Intelligentie 66643 master wo 120 EC Master voltijds Nijmegen 31 december 2008
Het bezoek van de commissie aan de Faculteit Sociale Wetenschappen (FSW) van de Radboud Universiteit Nijmegen vond plaats op 6 en 7 juni 2007. 6.0.
Structuur en organisatie van de faculteit
De bacheloropleiding KI wordt verzorgd vanuit het Universitair Onderwijsinstituut Psychologie en Kunstmatige Intelligentie (UOPKI). Dit instituut is een van de drie (universitaire) onderwijsinstituten van de FSW, RU Nijmegen. De overige twee onderwijsinstituten zijn: het Onderwijsinstituut der Pedagogische Wetenschappen en Onderwijskunde en het Onderwijsinstituut der Maatschappij wetenschappen. De directeur van het onderwijsinstituut is primair verantwoordelijk voor de dagelijkse gang van zaken betreffende het onderwijs, voor de uitvoering van de onderwijs- en examenregeling (OER) en voor de kwaliteit van het onderwijs als geheel van de onder hem ressorterende opleidingen, in casu Psychologie en Kunstmatige Intelligentie. Uit dien hoofde adviseert de onderwijsdirecteur de decaan van de faculteit over de vaststelling van de OER en het te voeren onderwijsbeleid.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
257
De onderwijsdirecteur wordt bij de uitvoering van bovengenoemde taken gevraagd en ongevraagd geadviseerd door de opleidingscommissies. Deze per bachelor- en masteropleiding ingestelde commissies zijn paritair samengesteld en bestaan uit drie stafleden en drie student-leden. Ook is er een klankbordgroep van hoogleraren die de directeur adviseert. De decaan van de faculteit is uiteindelijk verantwoordelijk voor het onderwijs van alle opleidingen binnen de faculteit. Als zodanig legt hij op zijn beurt verantwoording af aan het College van Bestuur. Dat gebeurt onder andere in halfjaarlijkse ‘controlgesprekken’. Dergelijke gesprekken vinden ook plaats tussen decaan en onderwijs- (en onderzoeks-) directeuren. Basis van deze gesprekken vormen de zogenaamde managementcontracten. Deze zijn een doorvertaling van het managementcontract tussen faculteit en CvB, aangevuld met opleidingsspecifieke actiepunten die onder andere uit het jaarlijks per opleiding op te stellen opleidingsverslag voortvloeien. Oordeel van de commissie De structuur en de organisatie van de faculteit zijn in orde en geven de commissie geen aanleiding tot het maken van opmerkingen. 6.1.
Invoering bachelor-masterstructuur en afbouw ongedeelde opleidingen: stand van zaken
In september 2002 is de bachelor-masterstructuur ingevoerd, waarbij de opleiding Kunstmatige Intelligentie (KI) voor het eerst een eigen propedeuse ging verzorgen. De Faculteit Sociale Wetenschappen heeft ervoor gekozen om de bachelor-masterstructuur gefaseerd in te voeren. Dat wil zeggen dat per die datum de instroom in het eerste bachelorjaar startte en de opleiding voor de overige jaren nog volgens het ongedeelde vierjarige curriculum werd verzorgd. In september 2003 stroomden voor het eerst studenten in het tweede bachelorjaar in. In het studiejaar 2004-2005 is voor het eerst het derde bachelorjaar verzorgd. Het oude ongedeelde curriculum werd navenant afgebouwd. Studenten die vóór september 2002 begonnen waren met de propedeuse Psychologie of Informatica, met het oogmerk deze als propedeuse van KI te laten fungeren, konden tot september 2003 in het tweede jaar instromen. De resterende studenten van de ongedeelde opleiding waren toen de zelfstudie geschreven werd, in het jaar 2005-2006, in hun afstudeerfase (stage/scriptie). Indien zij nog cursussen moeten behalen, krijgen zij de gelegenheid daarin nog twee keer tentamen te doen of een vergelijkbaar studieonderdeel te volgen. Het oude doctoraalprogramma is onderverdeeld in drie stadia: basisfase, specialisatiefase en afstudeerfase. Sinds het studiejaar 2004-2005 worden de onderdelen van de basis- en specialisatiefase niet meer verzorgd. Afstuderen in het oude programma is in principe nog mogelijk tot en met augustus 2009. De overgangsregeling voor studenten van de ongedeelde opleiding komt in essentie op het volgende neer: deze studenten kunnen tot 1 september 2009 afstuderen in het ongedeelde doctoraalprogramma, indien de desbetreffende onderdelen nog worden verzorgd of vervangen kunnen worden door overeenkomstige onderdelen uit het bachelor-masterprogramma (dit ter beoordeling van de examencommissie). Zo niet, dan kunnen zij afstuderen in het bachelor- c.q. masterprogramma, waarbij de examencommissie beoordeelt welke al behaalde studieresultaten worden gewaardeerd als vrijstelling voor overeenkomstige onderdelen van de bachelor- c.q. masteropleiding.
258
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
Oordeel van de commissie De overgang is naar behoren geregeld. In de gesprekken met de studenten zijn geen problemen naar voren gekomen. De commissie heeft geconstateerd dat de invoering van de bachelor-masterstructuur bij de opleiding probleemloos is verlopen. 6.2.
Het beoordelingskader
6.2.1. Doelstellingen opleiding F1: Domeinspecifieke eisen De eindkwalificaties van de opleiding sluiten aan bij de eisen die door (buitenlandse) vakgenoten en de beroepspraktijk gesteld worden aan een opleiding in het betreffende domein (vakgebied/discipline en/of beroepspraktijk).
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Kunstmatige Intelligentie Kunstmatige Intelligentie is een interdisciplinaire wetenschap met inbreng vanuit de wiskunde, de logica, de informatica, de psychologie, de filosofie, de neurologie en de taalkunde. De Nijmeegse opleiding profileert zich door een relatief grote aandacht voor menselijke cognitie en mens-machine-interactie. De Nijmeegse opleidingen KI (bachelor en master) zijn samen bedoeld als een wetenschappelijk opleidingstraject. Dit betekent ten eerste dat de bacheloropleiding prioriteit geeft aan het opleiden voor een vervolgstudie en niet aan uitstroom naar het bedrijfsleven. Ten tweede betekent het dat opleidingswensen uit het bedrijfsleven geen directe rol spelen in de samenstelling van het onderwijsprogramma voor de bachelor, hoewel de academische criteria voor de bacheloropleiding de afgestudeerde adequaat toerusten voor een algemene junior functie bij een ICT-bedrijf. Ten derde betekent het dat algemene methoden en technieken van empirisch onderzoek deel uitmaken van de opleiding. Doelstellingen en eindtermen van de opleiding De doelstellingen en eindtermen van de bacheloropleiding zijn gebaseerd op bovenstaande domeinspecifieke overwegingen en staan in verband met de eisen die gesteld worden aan een wetenschappelijke opleiding die voorbereidt op de beroepsuitoefening (na een aanvullende master) van een fundamenteel onderzoeker of toegepast wetenschappelijk ontwerper. Om te voldoen aan deze eisen dienen bachelors van de opleiding KI algemene kennis en inzicht te hebben verkregen op de gebieden van KI als zodanig, menselijke cognitie, informatietechnologie, cognitieve neurowetenschap, wiskunde, logica, taalkunde, evenals van filosofische grondslagen van de cognitiewetenschap. Verder dient de bachelor literatuurverwerkende, analytische, empirische en (mondelinge en schrif telijke) rapporterende vaardigheden te bezitten op een preacademisch niveau, alsmede fundamentele vaardigheden in experimentele en informatietechnologische technieken. Ten slotte dient een bachelor een zodanige attitude ten opzichte van de wetenschap in het algemeen en de KI in het bijzonder (inclusief inzicht in de maatschappelijke consequenties) te hebben, dat zij/hij in staat is tot een vakuitoefening vanuit een kritisch-wetenschappelijke instelling.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
259
De algemene doelstellingen van de opleiding worden als volgt gespecificeerd in eindtermen: 1. Relevante disciplines. Een bachelor KI heeft relevante kennis van de disciplines der psychologie, informatica, wiskunde, logica, linguïstiek, filosofie en neurowetenschappen. Zij/hij kan actief verbanden leggen tussen deze verschillende disciplines en is in staat als intermediair te fungeren tussen wetenschappers met verschillende achtergronden. 2. Cognitie. Een bachelor KI beschikt over relevante kennis van diverse menselijke cognitieve functies en vaardigheden, zoals het oplossen van problemen, waarneming, taalgebruik en motoriek. 3. Methoden en technieken. Een bachelor KI beschikt over relevante kennis van methoden en technieken van de KI. 4. Analytisch vermogen. Een bachelor KI is in staat om onder begeleiding een abstract probleem zodanig te analyseren dat door middel van een werkend computerprogramma een oplossing kan worden gezocht en van daaruit eventueel een theoretische generalisatie plaats kan vinden. Ook kan zij/hij een theorie vertalen in een algoritme of een model, modelvoorspellingen afleiden, en deze toetsen. 5. Paradigma’s. Een bachelor KI heeft een goed beeld van de overeenkomsten en verschillen in architectuur en werking van verschillende modellen, zoals de klassiek-symbolische, de connectionistische en de meer recente dynamische modeltypen. Tevens heeft zij/hij oog voor de belangrijkste implicaties daarvan op theoretisch gebied en de relevantie van verschillende modellen voor verschillende toepassingsdomeinen. 6. Filosofie. Een bachelor KI heeft oog voor de wijsgerige grondslagen en implicaties van de belangrijkste uitgangspunten en modellen van haar/zijn vakgebied, en voor de maatschappelijke consequenties van ontwikkelingen binnen dat vakgebied. 7. Communicatie. Een bachelor KI is in staat zich schriftelijk uit te drukken in overeenstemming met de binnen de KI gangbare normen voor wetenschappelijke publicaties, en artikelen in relevante tijdschriften te lezen en te begrijpen. Daarnaast beschikt zij/hij over een goede mondelinge uitdrukkingsvaardigheid, waardoor zij/hij verslag kan doen van uitgevoerd onderzoek en kan communiceren met psychologen, informatici en (meer in het algemeen met) opdrachtgevers. 8. Onderzoeksvaardigheid. Een bachelor KI is in staat om onder begeleiding empirisch onderzoek op te zetten, uit te voeren en te analyseren. 9. Praktijkgerichtheid. Een bachelor KI is in staat praktijkgericht te denken en te handelen. Zij/hij kan eisen vanuit de praktijk (bijvoorbeeld van de gebruikersgroep) vertalen naar verbetering of uitbreiding van een werkend computerprogramma. 10. Kritisch vermogen. Een bachelor KI heeft een kritisch-wetenschappelijke instelling ten opzichte van onderzoek in het algemeen en de KI in het bijzonder. Er is geen gerichte bedrijfscategorie, geen landelijke beroepsvereniging en geen specifiek functieprofiel voor beroepsuitoefening in de KI. Afgestudeerden (op dit moment nog alleen doctoraalstudenten) zijn werkzaam binnen een veelheid aan bedrijfscategorieën en met diverse functieprofielen. Via de contacten met alumni en met externe stageverlenende bedrijven blijft de opleiding op de hoogte van de actuele beroepspraktijk. Master Artificial Intelligence All Dutch Master programmes in AI (KI) have an entrance level corresponding to the common core content of Dutch Bachelor programmes in AI. Within the Master programmes themselves, each university has its own focus, corresponding to its associated research themes. For Nijmegen, this focus is on human cognition and human-computer interaction. The specialization Cognitive Research is aimed at the study of human cognitive functioning, in particular language. The Master specializa260
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
tion Cognitive Engineering is directed towards the technical aspects of advanced human-computer interaction. Objectives and final qualifications of the programme The Master programme has the aim of educating students to be independently thinking scientific professionals who are able to formally analyse and model aspects of natural and artificial cognition, and solve related problems by use of computational means. Depending on the chosen specialization, the focus may be on: studying and explaining human cognitive phenomena by means of theory formation, computational modelling and psychological experimentation (Cognitive Research); designing computational systems that can perform cognitive or intelligence requiring tasks (Cognitive Engineering). A Master in Artificial Intelligence can conduct high-quality scientific research. For Cognitive Research, this implies that the graduate can formulate formal insights about human cognitive functions while taking psychological viewpoints into account, can implement these into a computer model and can test them in a scientifically correct way in a simulation study and in experiments. For Cognitive Engineering, the graduate can perform scientifically sound research on intelligent systems that employ knowledge about human cognitive functioning and that contain a significant amount of computational intelligence. A Master in Artificial Intelligence can also perform an important role in scientific and commercial institutes, often bridging the gap between computer scientists and cognitive psychologists. A cognitive researcher is very welcome as a PhD student at universities and in the research labs of, e.g., Philips, Sony, or Microsoft, where the graduate can assess how human task performance and cognitive functions are influenced by the systems or applications being developed. A cognitive engineer is indispensable in the design and implementation of complex intelligent and interactive systems, with applications in society, like in air traffic control, crisis management, or information retrieval systems like Google. Graduates are able to function as a junior researcher within an AI research team and, as such, contribute to the international state of the art of AI. They are also able to perform successfully as an AI professional within companies and institutions. These general objectives are translated into final qualifications as follows (the numbers in brackets refer to the categories of the internationally acknowledged 'Dublin descriptors' for Master qualifications: 1 knowledge and understanding; 2 applying knowledge and understanding; 3 making judgements; 4 communication; 5 learning skills). A Master in Artificial Intelligence 1. has demonstrated knowledge and understanding in the field of AI, that is founded upon that typically associated with Bachelor’s level, that extend and/or enhance it, and that provide the opportunity for an original contribution in developing and/or applying ideas, often within a research context (1, 2); 2. has relevant knowledge and understanding in the fields of psychology, computer science, mathematics, logic, linguistics, philosophy and neuroscience, at a level at which (s)he can actively relate AI to those fields, and is able to coordinate the contributions of scientists with those different backgrounds within AI projects (1, 2); QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
261
3. has relevant knowledge and understanding of several human cognitive functions and skills, such as problem solving, perception, language processing and motor behaviour, at a level that enables an original contribution to an AI-approach to such a functionality (1, 2); 4. has knowledge and understanding of the correspondences and differences in architecture and working between different model types, such as the classical-symbolic, the connectionist and the more recent dynamic model types. (S)he also has an understanding of the theoretical implications thereof, and of the relevance of different model types for different application domains (1); 5. is able to independently analyse an abstract problem that is complex and underspecified in such a way that a solution can be sought by means of a working computer programme, and, if relevant, a theoretic generalisation can be made. (S)he is also able to translate a theory into an algorithm or a computational model, deduce model predictions, and test those predictions (2); 6. is able to independently design, execute and analyse empirical research in a methodologically correct way (2); 7. is able to think and act in a practicable way. (S)he can translate complex and/or extensive practical requirements (for instance of a user group) into a work plan for developing, improving or extending a computer programme (2); 8. has an eye for the philosophical foundations and implications of the influential paradigms and model types in AI, as well as for the social and ethical implications of developments in the field (3); 9. has a critical scientific attitude towards research in general and AI in particular, and is able to form a well-founded own opinion about the latest developments in some areas of AI (3); 10. is able to express himself/herself in writing according to the accepted norms for scientific AI publications (both formally, e.g., IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) Computer Society, APA (American Psychology Association), and in terms of content), and to effectively digest articles in relevant journals. (S)he also has oral skills that enable him/her to report on executed research, and to communicate on an equal basis with specialists in AI and the fields mentioned in the second point, as well as with non-specialists (4); 11. has the necessary learning skills to enable further education in an independent self-directed manner (5). De KI bachelor- en masteropleidingen in Nederland zijn verenigd in het discussie- en samenwerkingsplatform KION: Kunstmatige Intelligentie Opleidingen Nederland. In dit landelijke KIONverband zijn de doelstellingen en eindtermen van de aangesloten AI bachelor- en masteropleidingen overeengekomen. Deze zijn vastgelegd in het Frame of Reference. Deze maatstaven zijn gemeenschappelijk ontwikkeld, en worden door alle aangesloten opleidingen onderschreven. Hiermee is gewaarborgd dat de doelstellingen en eindtermen van de individuele opleidingen voldoen aan de landelijk vastgestelde academische, professionele en KI-specifieke maatstaven. In het Frame of Reference worden de Nederlandse KI-opleidingen ook in een internationaal perspectief geplaatst. De Nederlandse situatie is uniek in de zin dat specialistische KI-bacheloropleidingen in het buitenland vrijwel non-existent zijn. Om die reden wordt in het Frame of Reference een gemeenschappelijke identiteit van KI-opleidingen geïdentificeerd en gedefinieerd. Er worden verwante Cognitive Science bacheloropleidingen in het buitenland aangewezen waarvan de doelstellingen en eindtermen qua niveau vergelijkbaar zijn met die van het Frame of Reference, daarmee deze internationaal waarborgend. Op dezelfde manier worden de Nederlandse masteropleidingen AI in een internationaal kader geplaatst. Het Frame of Reference specificeert ook de aansluiting van de opleidingen op de beroepspraktijk.
262
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
Oordeel van de commissie Bachelor De opleiding heeft een samenwerkingsovereenkomst gesloten met Informatica/ Informatiekunde met onder andere als doelstelling meer studenten aan te trekken. Het bachelorprogramma zal door beide partijen ieder voor de helft worden ingevuld. De overeenkomst is getekend toen de commissie op bezoek kwam. De zelfstudie geeft een duidelijk beeld van de positionering van deze opleiding, zo constateert de commissie. De opleiding bereidt de studenten in de eerste plaats voor op een masteropleiding Kunstmatige Intelligentie, aan de RU of elders. De opleiding wil in de eerste plaats wetenschappers opleiden, zo heeft de commissie tijdens het bezoek vernomen. Bacheloruitstroom naar de arbeidsmarkt is mogelijk, maar wordt niet in eerste instantie nagestreefd. De opleiding onderschrijft de KION-doelstellingen. De afgestudeerde heeft algemene kennis van en inzicht in onder andere: de gebieden van KI als zodanig, menselijke cognitie, informatietechnologie, cognitieve neurowetenschap, wiskunde, logica, taalkunde, evenals van filosofische grondslagen van de cognitiewetenschap. De zelfstudie verwijst ook naar het KION-Frame of Reference bij het aangeven van de positionering van de Nijmeegse opleiding, die te kenschetsen is als cognitiewetenschappelijk: cognitieve modelvorming, empirisch onderzoek en mens-machine-interactie spelen daarin een relatief grote rol, zo stelt de zelfstudie. De commissie heeft met instemming kennisgenomen van deze heldere positiebeschrijving. De commissie constateert dat de eindtermen van de opleiding aansluiten bij de eisen die door (buitenlandse) vakgenoten en de beroepspraktijk gesteld worden aan een opleiding in het betreffende domein. Master De zelfstudie geeft een uitwerking in kwalificaties van de doelstellingen en verwijst telkens ook naar de aansluitende Dublin-descriptoren. Deze beschrijving levert een duidelijk beeld van het karakter van de masteropleiding, zo constateert de commissie. De zelfstudie verwijst naar de KION-doelstellingen in het kader van de vergelijking met het buitenland. Deze doelstellingen zijn als handvat wat betreft masteropleidingen echter niet geheel bevredigend, omdat ze weinig diepgaand zijn en geen informatie geven over de duur van de opleiding. Wel geeft het KION- Frame of Reference een overzicht van vergelijkbare masteropleidingen in het buitenland, met name Edinburgh en Stanford, met daarbij de kanttekening dat het toch lastig blijft om opleidingen te vinden die geheel vergelijkbaar zijn qua structuur en inhoud. De zelfstudie gaat uitvoerig in op de vergelijking met buitenlandse opleidingen en geeft aan dat de Nijmeegse opleiding minder keuzevrijheid heeft dan de opleidingen in het buitenland en dat daar de nadruk op formele aspecten zoals logica minder groot is. De commissie waardeert de grondige beschrijving van dit onderdeel en kan niet anders dan concluderen dat het lastig is deze opleiding (en de andere KI-opleidingen in Nederland) te vergelijken met verwante opleidingen in het buitenland. De zelfstudie geeft de eindkwalificaties in elf punten die hierboven staan vermeld. Deze kwalificaties geven duidelijk aan, zo heeft de commissie geconstateerd, dat de masteropleiding voldoet aan de domeinspecifieke eisen. Zie bijvoorbeeld kwalificatienummer 5. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
263
De afgestudeerden hebben de competenties van een wetenschappelijk onderzoeker binnen het domein van de KI en beschikken over een wetenschappelijk verantwoorde probleemoplossende instelling. De commissie stelt vast dat de vermelde eindkwalificaties van de opleiding aansluiten bij de eisen die vakgenoten en de beroepspraktijk stellen conform landelijke afspraken. De masteropleiding voldoet hiermee aan de criteria die aan de eindkwalificaties van zo’n opleiding kunnen worden gesteld. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. F2: Niveau: Bachelor en Master De eindkwalificaties van de opleiding sluiten aan bij algemene, internationaal geaccepteerde beschrijvingen van de kwalificaties van een Bachelor of een Master.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Hieronder is weergegeven hoe de eindtermen aansluiten bij de Dublin-descriptoren: F1. 1. Kennis en inzicht De Dublin-descriptoren geven aan dat er op bachelorniveau sprake moet zijn van kennis van en inzicht in een vakgebied die het niveau van het voortgezet onderwijs overtreft; en dat – met behulp van gespecialiseerde handboeken – enkele laatste ontwikkelingen in het vakgebied daarbij in beschouwing kunnen worden genomen. De eindtermen Relevante disciplines, Cognitie, Methoden en technieken, Paradigma’s en Filosofie (zie Facet 1) refereren naar deze aspecten van kennis en inzicht. F2. 2. Toepassen kennis en inzicht De Dublin-descriptoren behelzen dat kennis en inzicht op professionele wijze kunnen worden toegepast, dat argumentaties kunnen worden opgesteld en verdiept en dat er een bijdrage geleverd kan worden aan het oplossen van problemen op het vakgebied. Vooral de eindtermen Analytisch vermogen, Onderzoeksvaardigheid en Praktijkgerichtheid hebben betrekking op deze vaardigheden, daarnaast ook Relevante disciplines en Paradigma’s. F3. 3. Oordeelsvorming De Dublin-descriptoren houden in dat de bacheloropleiding oordeelsvorming bevordert waarin relevante maatschappelijke, wetenschappelijke en ethische aspecten zijn verdisconteerd. In de eindtermen Filosofie en Kritisch vermogen komt dit tot uitdrukking. De wetenschappelijke aspecten komen vooral aan de orde in de eindterm Filosofie, waar het gaat om de verschillende fundamentele paradigma’s en wijsgerige (waaronder ethische) aspecten van de KI. De eindterm Kritisch vermogen verwijst naar de academische attitude waarmee een academisch opgeleide KI-student wordt toegerust. Oordeelsvorming, als kritische evaluatie van alternatieven, maakt hiervan deel uit. F4. 4. Communicatie Volgens de Dublin-descriptoren dient een bachelor in staat te zijn om informatie, ideeën en oplos singen over te brengen op een publiek bestaande uit specialisten of niet-specialisten. Dit wordt weerspiegeld in de eindtermen Relevante disciplines en Communicatie. Bij de in de eindtermen beoogde communicatievaardigheden wordt geen onderscheid gemaakt tussen een publiek van specialisten en niet-specialisten. De student dient veeleer in staat te zijn tot heldere beschrijving en argumentatie in algemene zin, waarbij aanpassing aan de doelgroep in woordkeus en mate van detail een meer graduele kwestie is. 264
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
F5. 5. Leervaardigheden Ten slotte stellen de Dublin-descriptoren dat de student de leervaardigheden moet ontwikkelen om een vervolgstudie op een hoog niveau van zelfstandigheid aan te gaan. Deze kwalificatie vloeit voort uit de centrale doelstelling van de opleiding: het voorbereiden op een masteropleiding in de KI of een aanverwante discipline. Er zijn geen eindtermen die specifiek refereren aan leervaardigheden; binnen alle eindtermen is het ontwikkelen van leervaardigheden aan de orde, zowel qua inhoud als qua vaardigheden en attitude. Master In Facet 1 staat een overzicht van de eindtermen in elf punten opgesomd. Daarachter is telkens vermeld bij welke Dublin-descriptoren deze eindtermen aansluiten. Oordeel van de commissie Bachelor De zelfstudie geeft per Dublin-descriptor aan welke eindterm(en) daarbij aansluit(en). Deze eindtermen staan uitvoeriger onder Facet 1 vermeld. In de zelfstudie is het bovenstaande ook nog in een tabel samengevat. De commissie heeft veel waardering voor deze heldere beschrijving en heeft er met instemming kennis van genomen. De Dublin-descriptoren worden alle gedekt. Zo komt bijvoorbeeld het toepassen van kennis en inzicht vooral naar voren in de eindtermen Analytisch vermogen, Onderzoeksvaardigheid en Praktijkgerichtheid, daarnaast ook in Relevante disciplines en Paradigma’s. Er zijn geen eindtermen, aldus de zelfstudie, die specifiek refereren aan leervaardigheden; binnen alle eindtermen is het ontwikkelen van leervaardigheden aan de orde, zowel qua inhoud als qua vaardigheden en attitude. De commissie stelt vast dat de beschrijving een helder beeld geeft van de aansluiting van de eindtermen op de Dublin-descriptoren. De commissie constateert op grond van de tabel en de bijbehorende beschrijving dat de eindkwalificaties voldoen aan het niveau dat van een bacheloropleiding KI verwacht kan worden, zoals vastgelegd in de Dublin-descriptoren. Master In Facet 1 geeft de zelfstudie een overzicht van de eindtermen gerangschikt volgens de Dublindescriptoren. De commissie heeft vastgesteld dat dit een helder beeld geeft en er met instemming kennis van genomen. Wat het toepassen van kennis en inzicht betreft, bijvoorbeeld, stelt de zelfstudie dat de afgestudeerde in staat is tot, onder begeleiding, het analyseren van een abstract probleem zodanig dat door middel van een werkend computerprogramma een oplossing kan worden gezocht en van daaruit eventueel een theoretische generalisatie plaats kan vinden. Hij/zij is ook in staat om een theorie in een algoritme te vertalen of in een computermodel, modelvoorspellingen af te leiden en die te toetsen. De commissie constateert op grond van de geleverde beschrijving dat de eindkwalificaties voldoen aan het niveau dat van een masteropleiding KI verwacht kan worden, zoals vastgelegd in de Dublin-descriptoren. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
265
F3: Oriëntatie WO De eindkwalificaties van de opleiding sluiten aan bij de volgende beschrijvingen van een Bachelor en een Master in WO: • De eindkwalificaties zijn ontleend aan eisen vanuit de wetenschappelijke discipline, de internationale wetenschapsbeoefening en voor daarvoor in aanmerking komende opleidingen de relevante praktijk in het toekomstige beroepenveld. • Een WO-bachelor heeft de kwalificaties voor toegang tot tenminste één verdere WO-studie op masterniveau en eventueel voor het betreden van de arbeidsmarkt. • Een WO-master heeft de kwalificaties om zelfstandig wetenschappelijk onderzoek te verrichten of multien interdisciplinaire vraagstukken op te lossen in een beroepspraktijk waarvoor een WO-opleiding vereist is of dienstig is.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor In de bacheloropleiding KI maakt de student kennis met het interdisciplinaire onderzoek dat kenmerkend is voor de kunstmatige intelligentie als interdisciplinaire wetenschap. Methoden en technieken van onderzoek uit de eigen en uit de aangrenzende disciplines zijn aan de orde. Hier wordt de basis gelegd voor de toekomstige beroepsuitoefening. In die beroepsuitoefening kan de kunstmatige intelligentie bedreven worden als fundamenteel wetenschappelijk onderzoek of als een toegepaste discipline. Met betrekking tot de wetenschappelijke aspecten leert de student de twee benaderingswijzen van KI kennen: technologische verbetering en cognitieve modelvorming. Wat betreft de toegepaste aspecten is er meer sprake van een synthese waarin beide vormen tot uitdrukking komen: KI stelt zich ten doel intelligente software te ontwikkelen die mensen op een psychologisch adequate wijze kan ondersteunen in hun handelen. Het zwaartepunt van de Nijmeegse KI-opleiding ligt uiteindelijk bij de cognitie, zowel in de cognitieve modelvorming als de toegepaste synthese. Dit zwaartepunt wordt weerspiegeld in de afzonderlijke eindterm Cognitie (naast Disciplines), en komt verder onder andere tot uiting in een evenredige aandacht voor computersimulatie en kennistechnologie, die grofweg overeenkomen met de twee masterspecialisaties Cognitive Research en Cognitive Engineering. Master The MSc programme follows the requirements of the KION. The domain-specific aspects of the final qualifications for the Master programme are essentially a development of the final qualifications of the previous undivided 4-year programme that, over the years, have evolved in conformance with perceived academic and professional requirements. A trend is observed in recent and upcoming research initiatives, where researchers and professionals are expected to cooperatively work in an interdisciplinary way on problems in the domains of ICT (Information and Communication Technology), AI and cognitive science. Consider for example the national and international research programmes Smart Mix, IOP/MMI, bSIK, FP6 and FP7, or ‘Hersenen en Cognitie’. Many of these initiatives are partly financed by parti cipating commercial partners. The integration of Artificial Intelligence with specifically Cognitive Psychology (and Cognitive Neuroscience) is considered as the identifying orientation of the Nijmegen AI programme, and it forms the general theme underlying both MSc specializations in Nijmegen. With regard to academic requirements, students that have graduated in the previous undivided doctoral programme have been able to make successful careers as (initially) PhD students in internationally renowned research institutions such as NICI, MPI and FCD. Graduates who have chosen for a career abroad have been successfully employed by, e.g., the universities of Geneva and Texas. Articles and papers of graduated (and sometimes even not yet graduated) 266
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
students have been accepted for internationally acknowledged AI-related journals and AI-related conferences, such as Cognitive Science and BNAIC. In dit verband is het zeer positief te noemen dat het Frame of Reference in KION-verband is vastgesteld door de gezamenlijke Nederlandse KI-opleidingen. Dit feit alleen al waarborgt dat de eindkwalificaties zijn ontleend aan eisen vanuit de wetenschappelijke discipline. Ook de internationale vergelijking wordt in het Frame of Reference voldoende aan de orde gesteld. Oordeel van de commissie Bachelor De beschrijving van de oriëntatie geeft uitvoerig aan hoe de studenten in aanraking komen met onderzoek. De bacheloruitstroom naar de arbeidsmarkt krijgt weinig aandacht in de bachelor; dat is, zo heeft de commissie vernomen, algemeen beleid van de Radboud Universiteit. De afgestudeerden kunnen in aanmerking komen voor masteropleidingen, ook bij zusteropleidingen. Die mogelijkheid heeft de commissie ook vastgesteld. De vertaling van de wetenschappelijke kennis naar de praktijk, in het licht van eisen die bijvoorbeeld een gebruikersgroep stelt, is, aldus de zelfstudie, een kenmerkende kwalificatie in de beroepsuitoefening van KI. Abstracte probleemanalyse en theorievorming zijn wetenschappelijke kwalificaties die in de KI onontbeerlijk zijn bij de overgang van onderzoek naar ontwerp, en vice versa. De eindkwalificaties Analytisch vermogen, Paradigma’s, Filosofie, Communicatie, Onderzoeksvaardigheid en Praktijkgerichtheid geven uitdrukking aan deze wetenschappelijke kwalificaties van een universitair opgeleide KI’er. De ontwikkeling van verdere wetenschappelijke kwalificaties is verdisconteerd in de eindterm Kritisch vermogen. Op grond van de beschrijving concludeert de commissie dat de eindtermen zijn ontleend aan de eisen van de (internationale) wetenschappelijke discipline c.q. wetenschapsbeoefening. Zij baseert zich ook op de overweging dat bij de inrichting van de opleidingen is gekeken naar opleidingen in het buitenland (ook via KION). De commissie stelt vast dat wat oriëntatie op het wetenschappelijk onderwijs betreft de opleiding voldoet aan de gestelde eisen, ook gezien de verwijzing naar het KION-Frame of Reference. Master De opleiding is aangesloten bij het landelijk overleg KION. Dat heeft onder andere geleid tot het gezamenlijk opstellen van het referentiekader. De commissie verwijst naar het onder de Facetten 1 en 2 gestelde. De afgestudeerden kunnen in aanmerking komen voor een promotieplaats, ook bij zusteropleidingen. De zelfstudie vermeldt dat afgestudeerden (het gaat dan om het doctoraalprogramma) als promovendus zijn gaan werken bij de eigen en andere instellingen en bij internationaal erkende onderzoeksinstituten als NICI (Nijmegen Institute for Cognition and Information), MPI (Max Planck Institute for psycholinguistics) en FCD (F.C. Donders Centre for Neuro-imaging). In de taakomschrijving van de nieuwe hoogleraar staat dat het onderwijs nog meer zal moeten aansluiten bij het onderzoek. De commissie stelt vast dat de afgestudeerde master de kwalificaties heeft om zelfstandig wetenschappelijk onderzoek te verrichten.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
267
De zelfstudie vergelijkt de masteropleiding met de programma’s van Edinburgh en van Stanford en constateert toch ook grote verschillen. De eindtermen zijn naar het oordeel van de commissie ontleend aan de eisen van de (internationale) wetenschappelijke discipline. Zij baseert zich op de overweging dat bij de inrichting van de opleidingen is gekeken naar opleidingen in het buitenland (ook via KION). Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende.
Oordeel over het onderwerp ‘Doelstellingen opleiding’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Doelstellingen opleiding’. Voor de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding luidt dat oordeel voldoende.
6.2.2. Programma Beschrijving van de programma’s per september 2005: cursusnaam Bachelor 1 (propedeuse) Introductie cognitiewetenschap A: cognitieve psychologie Introductie cognitiewetenschap B: AI Inleiding mens-machine interactie Inleiding robotica Wiskunde-1 voor KI Logica-1 voor AI Algoritmiek Datastructuren Biologische psychologie Methoden 1 Literatuurvaardigheden Statistiek 1 Bachelor 2 Kennissystemen Computationele modellen in de taalpsychologie Structuur en interpretatie van LISP-programma's Neurale netwerkmodellen Validiteit van modellen voor cognitieve processen Artificiële Intelligentie 1: basisbegrippen Filosofie van de Cognitiewetenschap Statistiek 2 Taal Keuzevak 268
EC 4 4 6 6 6 6 6 6 5 2 3 6 60 6 6 6 8 5 6 6 6 6 5 60
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
Bachelor 3 Oriëntatie op de arbeidsmarkt Colloquium Cognitiewetenschap Embodied Embedded Cognition Presentatievaardigheden Wiskunde 2 voor KI Systematisch ontwikkelen van eenvoudige informatiesystemen Toegepaste logica Algemene Neuropsychologie Bachelorscriptie Keuzevak Master The Master programme consists of the following parts: Obligatory to all students are: • the three courses: • Design of multi-agent systems 6 EC • Pattern recognition 6 EC • Information retrieval 6 EC • Internship 31 EC • Thesis 17 EC
3 1 6 2 6 6 6 6 12 12 60
Students with specialization Cognitive Engineering have to do six obligatory courses (Lab design of multi-agent systems; Cognitive approaches to Information Retrieval; Advanced Human Computer Interaction; Knowledge acquisition for expert systems; Object-oriented design; User modelling and support) with a total of 36 EC. Students with specialization Cognitive Research have to do seven obligatory courses (Cognitive aspects of multilingualism; Applied research methods; Psychology of perception; Signal processing and instrumentation; Psychophysiological techniques; Goal-directed action; Lab cognitive psychology and ergonomics) with a total of 36 EC. All students have to choose elective courses for 18 EC. These courses can be chosen freely, with the restrictions that the level should be high enough and that the content fits to the programme. The examining board has to approve the choice.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
269
F4: Eisen WO Het programma sluit aan bij de volgende criteria voor het programma van een WO-opleiding: • Kennisontwikkeling door studenten vindt plaats in interactie tussen het onderwijs en het wetenschappelijk onderzoek binnen relevante disciplines. • Het programma sluit aan bij ontwikkelingen in de relevante wetenschappelijke discipline(s) door aantoonbare verbanden met actuele wetenschappelijke theorieën. • Het programma waarborgt de ontwikkeling van vaardigheden op het gebied van wetenschappelijk onderzoek. • Bij daarvoor in aanmerking komende opleidingen heeft het programma aantoonbare verbanden met de actuele praktijk van de relevante beroepen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor De interactie tussen onderwijs en onderzoek ontstaat op natuurlijke wijze doordat de docenten internationaal actief zijn als onderzoeker in de relevante disciplines. Ze blijven daardoor voor hun eigen research op de hoogte van de literatuur, en nemen via congresdeelname en in hun rol van peer reviewer de verschuivende trends waar. Als gevolg daarvan lichten ze de leerstof toe met actuele voorbeelden uit eigen onderzoek. Bovendien brengen ze aan de hand van recente ontwikkelingen in hun vakgebied waar nodig accenten aan in de gebruikte leerboeken. Daarnaast heeft de diversiteit van de bijdragende disciplines docenten bij elkaar gebracht met gevarieerde wetenschappelijke achtergrond en methodologie. Door zowel de overeenkomsten als de verschillen in de achtergrond van docenten leren de studenten hoe ogenschijnlijk eenduidig gedrag van een computer of van de mens vanuit verschillende gezichtspunten kan worden bekeken. De veldgeoriënteerde vorming en het grootste deel van theoretische vorming wordt gegeven door docenten met een onderzoeksaanstelling bij het onderzoeksinstituut NICI. Deze docenten publiceren in de actuele internationale forums, houden hun kennis bij met het bezoeken van de relevante conferenties. Tevens participeren ze in nationale en internationale wetenschappelijke projecten. De docenten leggen in hun onderwijs een verbinding met de professionele praktijk door voorbeelden van (in opdracht van bedrijven uitgevoerde) casestudies en in het bedrijfsleven gebruikte KI-technieken. Dit gebeurt in cursussen zoals Kennissystemen, Introductie cognitiewetenschap B: AI, Artificiële intelligentie 1: basisbegrippen, Systematisch ontwikkelen van eenvoudige informatiesystemen, Computationele modellen in de taalpsychologie, Toegepaste logica en Neurale netwerkmodellen. In het onderwijs sluiten de docenten aan bij de relevante ontwikkelingen op hun vakgebied, zoals simulatiemodellen van tweetaligheid, en bij actuele paradigma’s, zoals de embedded-embodied benadering van de KI en ‘agentgebaseerde’ architecturen. De methodische vorming is toegespitst op het kunnen begrijpen en kunnen uitvoeren van actueel onderzoek. Binnen de groep van docenten wordt een aantal promovendi begeleid die waar mogelijk betrokken worden bij het onderwijs. Master During the Master programme, interaction between education and research becomes more intense, less formal, and eventually more individualized. Students with a Master degree will possess the theoretical background, methodological experience, and domain knowledge that are necessary to conduct AI research at a more advanced level. The teaching staff is employed at the NICI, and the Master courses they teach are intimately linked to their own research projects. Examples are legion in the areas of human computer interaction (e.g., the use of cases from handwriting recognition), psycholinguistics (research on bilingualism), and information retrieval. The same holds for the PhD students that frequently participate in teaching. 270
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
It is typical for researchers to introduce the state of the art of developments in the field by using examples from their own research as class material. In doing so, they also share their knowledge about on-going research and make the link with actual scientific theories. In practice, assignments will often be miniature versions of parts of the research being done within the actual research projects. Students are trained in the critical reading of papers, that is, not just acquiring the information presented therein, but actively and constructively inquiring about the value of the information (i.e. by investigating the basic presuppositions, the methods used in research, the validity of the conclusions achieved, etc.). Moreover in several courses (e.g., Knowledge acquisition for expert systems, Advanced Human Computer Interaction, User modelling and support) they engage in actual research practice. The contact with actual research also helps students to make an informed decision about their thesis work. Of course the thesis work is the opportunity par excellence for the students to optimize their research capabilities. Several thesis supervisors aim at writing at least a conference paper together with the students about their thesis work. This helps the students acquire another important skill, namely of preparing a publication, and defending their scientific work for an international forum. Oordeel van de commissie Bachelor De commissie heeft vastgesteld dat vrijwel alle docenten zelf onderzoek verrichten; veelal is dat relevant voor het deelgebied waarin zij onderwijs verzorgen. De zelfstudie licht dit toe, aan de hand van concrete vakken. De zelfstudie geeft ook uitvoerig aan hoe de drie programmapijlers Theoretische vorming, Veldgeoriënteerde vorming en Methodische vorming, de kennisontwikkeling in de bacheloropleiding structureren. De commissie heeft hiervan met waardering kennisgenomen. De zelfstudie geeft aan hoe het programma aansluit bij ontwikkelingen in de relevante wetenschappelijke disciplines door aantoonbare verbanden met actuele wetenschappelijke theorieën. Hierboven staan enkele voorbeelden. De commissie heeft ook hiervan met instemming kennisgenomen. De zelfstudie legt ook uitvoerig en met voorbeelden uit dat in de hele bachelorfase aandacht wordt besteed aan het ontwikkelen van onderzoeksvaardigheden en een wetenschappelijke attitude. In het eerste jaar zijn dit voor het experimentele paradigma de cursussen Statistiek 1 en Methoden 1. Hierin wordt de basiskennis onderwezen over het formuleren van een toetsbare probleemstelling en evalueren van elementaire kwantitatieve onderzoekstechnieken. Voor het ontwikkelen van computermodellen wordt vaardigheid in programmeren bijgebracht evenals kennis van algoritmen, datastructuren en logica. Docenten leggen verbinding met de professionele praktijk door middel van voorbeelden van casestudies en in het bedrijfsleven gebruikte KI-technieken. Dit gebeurt onder andere in de cursus Kennissystemen. Als voorbeeld van onderzoek dat de docent in het onderwijs inbrengt noemt de zelfstudie de cursus Neurale Netwerkmodellen. De commissie heeft vastgesteld dat de banden met onderzoek stevig zijn. Er zijn verbanden met de actuele praktijk via bijvoorbeeld simulatieopdrachten die aansluiten bij de praktijk, maar de opleiding richt zich vooral op een vervolg in de masterfase.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
271
De commissie heeft vastgesteld dat autonome systemen weinig aan bod komen, gezien het standaard KION-programma. In het nieuwe programma (de geïntegreerde opleiding Artificial Intelligence van het Onderwijsinstituut Informatica en Informatiekunde en het de opleiding Kunstmatige Intelligentie van het Onderwijsinstituut Psychologie), waarvan de propedeuse in september 2007 van start is gegaan, is dit verbeterd. Van de afgestudeerden heeft de commissie vernomen dat er inmiddels meer wiskunde en logica in het curriculum is opgenomen dan voorheen. De commissie heeft hier met instemming kennis van genomen. De opleiding zou graag een minor willen invoeren, dan zouden studenten bijvoorbeeld robotica in Osnabrück kunnen volgen. De commissie waardeert het zeer dat de mogelijkheden hiertoe worden overwogen. De samenwerking met Informatica zal enkele nieuwe elementen brengen die tot een verbetering leiden van het programma (zoals een betere opzet van de programmeerlijn). De commissie constateert dat het programma stevig in elkaar zit en dat kennisontwikkeling bij studenten plaatsvindt in interactie tussen het onderwijs en het wetenschappelijk onderzoek en dat er verbanden zijn met actuele wetenschappelijke theorieën en de actuele beroepspraktijk. Master De opleiding van de master richt zich nog scherper en intensiever op onderzoek. Onderzoekers gebruiken voorbeelden uit hun eigen werk in hun onderwijs. In verschillende cursussen krijgen de studenten te maken met de praktijk van onderzoek, bijvoorbeeld in Advanced Human Computer Interaction. De zelfstudie geeft hier enkele voorbeelden van. De commissie heeft hier met instemming kennis van genomen. Studenten komen op één van de volgende twee manieren in aanraking met de actuele praktijk van de beroepswereld. Ze zijn actief als wetenschapper of ze lopen stage in een bedrijf. Vanwege de kleinschaligheid hebben de studenten intensief contact met hun docenten en lopen de studenten gemakkelijk mee met de nieuwste ontwikkelingen in onderzoek. Het programma sluit aan bij ontwikkelingen in relevante disciplines en studenten ontwikkelen vaardigheden op het gebied van wetenschappelijk onderzoek. De commissie constateert dat kennisontwikkeling bij studenten plaatsvindt in interactie tussen het onderwijs en het wetenschappelijk onderzoek en dat er verbanden zijn met de actuele beroepspraktijk. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Aanbeveling De studenten volgen Statistiek gezamenlijk met de studenten van Psychologie. Die cursus zou beter apart voor de KI-studenten gegeven kunnen worden, zo constateert de commissie aan de hand van gesprekken met de opleidingscommissie, omdat het niveau dan kan worden verhoogd en de stof toegespitst op kunstmatige intelligentie. Overleg daarover is gestart met oog op invoering in het jaar 2008-2009, zo heeft de commissie vernomen. Wel zitten de studenten KI apart bij statistiekonderwijs in de werkgroepen.
272
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
De commissie beveelt de opleiding aan om deze aparte cursus zo snel mogelijk te realiseren en heeft er vertrouwen in dat dit gebeurt, mede op grand van de reactie in het kader van de hoor- en wederhoorprocedure. De commissie benadrukt dat het oordeel over de bacheloropleiding voldoende is. Bovengenoemde aanbeveling doet daar niets aan af.
F5: Relatie tussen doelstellingen en inhoud programma Het programma is een adequate concretisering van de eindkwalificaties, qua niveau, oriëntatie en domeinspecifieke eisen. De eindkwalificaties zijn adequaat vertaald in leerdoelen van (onderdelen van) het programma. De inhoud van het programma biedt studenten de mogelijkheid om de geformuleerde eindkwalificaties te bereiken.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Hieronder bespreekt de zelfstudie eerst de gehanteerde uitgangspunten, met aandacht voor inhoud, niveau en oriëntatie van de gedoceerde cursussen. Vervolgens gaat de zelfstudie in op de samenstelling van de programmapijlers theoretische vorming, veldgeoriënteerde vorming en methodische vorming, die direct uit de uitgangspunten voortkomen. Opbouw studieprogramma: inhoud In de propedeutische fase is de bacheloropleiding gericht op het aanbrengen van theoretische basiskennis en inzichten aangaande kerndisciplines uit de KI. Deze kennis betreft enerzijds menselijke cognitieve functies en vaardigheden (zoals problemen oplossen, taalgebruik, waarneming en motoriek) en anderzijds benaderingen uit de informatica en de KI (zoals mens-machine-interactie). Ter voorbereiding op later uit te voeren empirisch onderzoek, leert de student in het eerste en tweede studiejaar het hanteren van basisgereedschappen uit de wiskunde, statistiek en logica. Ter voorbereiding op de latere ontwikkeling van modellen, wordt uitgebreid aandacht besteed aan verschillende in de literatuur voorhanden modeltypen (in cursussen zoals Neurale netwerkmodel len, Kennissystemen, en Validiteit van modellen voor cognitieve processen). Verworven kennis wordt vervolgens in het tweede en derde studiejaar ingezet bij het onder begeleiding formuleren van een eigen model of het uitvoeren van een experiment (zoals in de cursussen Computationele modellen in de taalpsychologie, Systematisch ontwikkelen van eenvoudige informatiesystemen, en in de bachelorscriptie). Tegelijkertijd wordt aandacht besteed aan de wijsgerige grondslagen en implicaties van het vakgebied en de praktijkgerichte toepassing ervan (Filosofie van de Cognitie wetenschap; Embodied Embedded Cognition). Expliciet wordt in het derde studiejaar gewerkt aan het verbeteren van het schriftelijke en mondelinge uitdrukkingsvermogen, onder andere via referaten in cursussen en via de eindpresentatie van het uitgevoerde bacheloronderzoek. Het communicatieve vermogen en de vaardigheden vereist voor teamwork worden geoefend in diverse practica (PR) en werkcolleges (WC zie F10), zoals bij de propedeutische cursus Inleiding robotica. Vanaf het begin van de studie wordt hier een systematische, top-down georiënteerde wijze van probleembenadering en planmatig werken aangewend ter bevordering van de leervaardigheid. De uiteindelijke test voor het succes hierin vormt de afrondende bachelorscriptie, waarin verworven kennis en vaardigheden worden geïntegreerd.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
273
Opbouw studieprogramma: niveau Het niveau van de cursussen in het programma is nauwkeurig afgestemd op de voorkennis van de studenten in de verschillende jaren van de bacheloropleiding. In het propedeutische jaar wordt een gemeenschappelijk kennis- en vaardigheidsfundament aangebracht dat eventuele verschillen in vwovooropleiding van de studenten gelijk trekt. Dit gebeurt met name in cursussen zoals Wiskunde-1 voor KI en Statistiek 1 en in de cursus Introductie cognitiewetenschap B: AI, waarin onderwerpen uit de verschillende subdisciplines van de KI worden samengebracht en geïntegreerd. In het tweede en derde studiejaar gedoceerde cursussen bouwen voort op eerdere cursussen; om deze reden kan een aantal latere cursussen slechts dan gevolgd worden indien eerdere met goed gevolg zijn afgelegd. Dit geldt bijvoorbeeld voor Statistiek 2 (na Statistiek 1), Kennissystemen (na Artificiële Intelligentie 1: basisbegrippen) en Computationele modellen in de taalpsychologie (na Taal). Opbouw studieprogramma: oriëntatie Ook de gekozen oriëntatie van de cursussen in de bacheloropleiding is afgestemd op de eind kwalificaties van die opleiding. De oriëntatie weerspiegelt de verschillende doelen die de opleiding wil bereiken betreffende de verwerving van kennis, vaardigheden en inzicht op het gebied van de KI en cognitiewetenschap én de academische vorming van de student. Rekening houdend met het voortschrijdende kennis- en vaardigheidsniveau van de student, wordt in de bacheloropleiding systematisch een in toenemende mate complexe visie op de KI geïmplementeerd, totdat de studenten uiteindelijk aan de eindtermen kunnen voldoen. In het tweede en derde studiejaar vindt meer diepgaande conceptuele integratie van verschillende kennisdomeinen plaats. Voorbeelden hiervan zijn de cursussen Artificiële Intelligentie 1: basisbegrippen en Neurale netwerkmodellen. De diepste integratie vindt uiteindelijk plaats tijdens het onderzoek voor de bachelorscriptie. In de wijze waarop kennisontwikkeling aan de orde is, kunnen drie aspecten worden onderscheiden: (1) welke kennis is er binnen de discipline, en dus welke theoretische vorming is van belang, (2) hoe wordt die kennis toegepast, ofwel met welke veldgeoriënteerde kennis moet worden kennisgemaakt, en (3) hoe verwerft men nieuwe kennis, dat wil zeggen welke methoden staan daartoe ter beschikking. Deze aspecten zijn de programmapijlers die de ontwikkeling gedurende het bachelorprogramma structureren: Pijler 1: Theoretische vorming Het vakgebied der KI heeft een sterk interdisciplinair karakter. In het studieprogramma worden daarom domeinspecifieke kennisvakken aangeboden die basiskennis verschaffen met betrekking tot de constituerende disciplines van de KI. Wiskunde en logica opgenomen als ondersteunende vakken bij de methodische vorming, maar zij zijn vanzelfsprekend ook als algemeen theoretisch vormende vakken van belang. De theoretische ondergrond met betrekking tot de disciplines die samen KI vormen, wordt vooral in de eerste twee jaren van de bacheloropleiding aangebracht. Pijler 2: Veldgeoriënteerde vorming Toepassing en integratie van de aangeleerde basisbegrippen en een verdieping van inhoudelijke kennis treedt op in veldgeoriënteerde kennisvakken. Deze vakken reflecteren tevens de theoretische invalshoeken en lijnen van onderzoek van het docententeam van KI in Nijmegen. Een speciaal vak is hier het vak Oriëntatie op de arbeidsmarkt, waarin het maatschappelijke veld aan de orde komt. In de propedeutische fase wordt het vak Inleiding robotica gegeven. In deze cursus leren de studenten op speelse wijze basisbegrippen uit de KI (over bijvoorbeeld modellen en representaties) op praktische wijze toe te passen bij de bouw van robots. Een basis voor teamgericht werken en onderlinge 274
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
communicatie wordt in deze cursus gelegd. De cursus ‘Inleiding mens-machine interactie’ integreert cognitief-psychologische kennis over menselijke functies met kennis over de eigenschappen en beperkingen van computers. In het tweede studiejaar komt de modellering van menselijk gedrag aan de orde als een belangrijk thema. Dit thema wordt verhelderd en uitgediept in cursussen zoals Neurale netwerkmodellen en Validiteit van modellen voor cognitieve processen. Pijler 3: Methodische vorming Om onderzoek op het gebied van de KI goed te begrijpen en zelf op te kunnen zetten, is een gron dige methodische vorming nodig. Vanaf het eerste studiejaar wordt daarom systematisch aandacht besteed aan methodische vaardigheden in theorievorming, experimentatie en ontwerp. Wiskunde en Logica kunnen, behalve als inhoudelijk constituerende disciplines binnen de KI, ook beschouwd worden als methodische vakken voor theorievorming. In het propedeutische jaar maken studenten zich onderwerpen uit deze disciplines zodanig eigen dat ze er vlot mee kunnen werken. In het vak Literatuurvaardigheden verwerven de studenten een methodische aanpak van literatuuronderzoek. Wat betreft experimentele methodiek zijn Statistiek en Methodenleer essentieel. Vaardigheden op deze gebieden zijn overigens niet alleen van belang voor het begrijpen en produceren van empirisch onderzoek, maar ook voor ontwerp en evaluatie in het algemeen (waaronder computerprogramma’s). Programmeervaardigheden worden aangeleerd in cursussen zoals Algoritmiek, Datastructuren en LISP (tweede jaar). Vertaling van eindkwalificaties in leerdoelen In de eindtermen is sprake van een gelaagde opbouw: eindtermen die met grondslagen te maken hebben (1 t/m 3) komen aan de orde vóór die welke differentiatie en specificatie inhouden (4 t/m 6 en 8). Deze opbouw is ook terug te vinden in het studieprogramma. Cursussen die fundamentele kennis aanbieden komen voor zover mogelijk aan de orde voor cursussen die veldgeoriënteerde kennis aanbieden. Cursussen die methodische vaardigheden aanbrengen met als doel onder begeleiding empirisch onderzoek of modellering op te zetten zijn terug te vinden in alle jaren van het bachelorprogramma. Mondeling en schriftelijk uitdrukkingsvermogen wordt getraind in een cursus zoals Literatuurvaardigheden, bij het schrijven en presenteren van de bachelorscriptie en in diverse practica en werkgroepen waarin teamwork, referaten en verslaglegging een rol spelen (bijvoorbeeld in de cursus Inleiding robotica). Master The Master programme aims at a combination of beta and gamma aspects, though with a different emphasis for both specializations. The combination can also be estimated on the basis of the origin of the courses (AI, Psychology, Computing Science). Students specialize in one of the two fields, Cognitive Engineering or Cognitive Research. A student in Cognitive Engineering learns how to write computer programs that formalize complex cognitive tasks and can perform these efficiently and effectively, for instance by developing intelligent agentbased systems that can be embedded in organizations. A student in Cognitive Research learns to formulate theories and hypotheses pertaining to human cognitive processes, and is able to test these in well-designed experiments, e.g., by using reaction time measurements, psycho-physiological, or neuro-imaging methods and/or by developing computational models, e.g., classical (symbol-rule), connectionist, or robotic models. Thus, the MSc programme leads to a further deepening and broadening of the student’s knowledge of AI.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
275
Armed with basic and specialized knowledge in AI in general and their specialization in particular, all students are ready to begin their internship, which can be internal in a department associated with AI (e.g., NICI, MPI, FCD) or external outside the Radboud University. Examples of research done during the internship are (i) for CE: the design, implementation, and testing of intelligent systems for, e.g., image, text, and video retrieval, novel interaction styles (gesture recognition and multimodal interaction), or forensic writer identification, (ii) for CR: the analysis of a cognitive theory (e.g., concerning the development of a collective vocabulary, or the non-representational origins of apparently cooperative behaviour), followed by psychological experimentation or computational modelling (e.g., ‘talking heads’, simulation of reactive robots). The research can be concerned with computer programmes, models, experiments, and conceptual analysis. Both internships and externships adhere to written guidelines and criteria. Performing the ‘internship’ requires the integration of various skills acquired in earlier phases of the study and their application to a complex, real-life problem often necessitating the application of knowledge and understanding of a multi-disciplinary nature. In general, the MSc thesis is concerned with the research performed in the internship (or externship). Writing the thesis is an important exercise in expressing thoughts about theoretical views that are important to AI, and proceeds in different cycles of interactions between student and tutor. The relation between targets and final qualifications is indicated in a table. Upon graduation, the students are thoroughly familiarized with the scientific state of affairs in the domain of AI as a whole and the application domains of their specialization in particular. In the first year of the MSc programme, some courses are followed that extend and finalize the knowledge acquired in the BSc programme (design of multi-agent systems, pattern recognition, and information retrieval). In addition, the Master student acquires more specialized knowledge about Cognitive Engineering or about Cognitive Research, allowing him/her to conduct empirical research and cognitive modelling in one of these specializations at the level of a beginning PhD student. All information is integrated and applied to a ‘real-life’ problem during the internship; the Master’s thesis then constitutes the scientific product of the research activities; the report itself must conform to the criteria as formulated, for example, by IEEE or APA. As can be seen from a table, the contents of the courses of the Master programme are based upon the final qualifications as listed in F1. It shows that all final qualifications are sufficiently represented in the obligatory part of the program. It also shows that, as can be expected, the Master programme is more oriented towards skills in applying domain specific knowledge than to theoretical knowledge. Throughout the Master programme, students systematically integrate their knowledge and understanding of the field (final qualifications 1-4: in all courses) as well as their capacity to apply this (final qualifications 5-7: specifically in courses such as Design and Lab design of multi-agent systems and Applied research methods in combination with Signal processing and/or Psychophysiological techniques), to take a critical scientific attitude and judge the value of basic types of approaches and models (final qualifications 7-9 e.g., in User modelling and support and Cognitive aspects of multilingualism), to communicate about their ideas in a scientifically acceptable way (final qualification 10: e.g., in Information retrieval) and learn for themselves about new and relevant developments in the field (e.g., in Pattern recognition, User modelling and support and Applied research methods). Oordeel van de commissie Bachelor De zelfstudie geeft uitvoerig aan hoe de eindkwalificaties met het aangeboden programma kunnen worden bereikt. 276
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
De gehanteerde uitgangspunten, die hierboven niet volledig maar wel grotendeels zijn overgenomen, worden helder uitgelegd, zowel op het gebied van de inhoud, niveau en oriëntatie. Wat de inhoud betreft geeft de zelfstudie aan de hand van voorbeelden aan hoe kennis eerst wordt verworven en vervolgens ingezet, met als uiteindelijke test de bachelorscriptie. Wat het niveau betreft wordt aangesloten bij vwo-voorkennis. Cursussen van het tweede en derde jaar bouwen voort op eerdere cursussen. De diepste integratie vindt uiteraard plaats in de bachelorscriptie. Ten aanzien van de oriëntatie geeft de zelfstudie aan dat er in de propedeuse kruisverbanden tussen disciplines worden gelegd in verschillende cursussen. In het tweede en derde jaar vindt meer diepgaande conceptuele integratie van verschillende kennisdomeinen plaats. In overeenstemming met deze uitgangspunten kunnen de cursussen in het bachelorprogramma qua inhoud, niveau en oriëntatie in termen van drie pijlers worden geclassificeerd. Er zijn cursussen waarin theoretische kennis wordt aangebracht en inzicht wordt gegeven in het vakgebied. Daarnaast zijn er domein- of veldgeoriënteerde cursussen waarin deze kennis wordt toegepast en inhoudelijk verdiept. Ten slotte zijn er methodische cursussen waarin de methoden voor de verwerving van nieuwe kennis worden aangeleerd. Daarnaast geeft de zelfstudie in tabellen aan welke cursussen bijdragen aan de programmapijlers theoretisch vorming, welke aan veldgeoriënteerde en welke aan methodische vorming. De commissie heeft geconstateerd dat de beschrijving uitvoerig en helder is en heeft er met instemming kennis van genomen. De commissie concludeert op grond van de beschrijving dat met de aangeboden vakken de doelstellingen gerealiseerd kunnen worden. Daarmee is voldoende aan de eisen van dit facet voldaan. Master In een tabel is de relatie aangegeven tussen de cursussen van het verplichte deel enerzijds en de eindtermen anderzijds, waarbij wordt verwezen naar de lijst die is opgenomen in Facet 1. De commissie heeft met instemming van dit overzicht kennisgenomen. De zelfstudie beschrijft hoe gewerkt wordt aan voortzetting van de kennis tot aan de masterscriptie. De eindtermen zijn vertaald in leerdoelen van de cursussen. Ook hier wordt uiteengezet hoe cursussen voortbouwen op de bachelorkennis en op elkaar volgen. De opgenomen tabel geeft aan dat met het programma van het verplichte deel de eindtermen kunnen worden bereikt. De commissie heeft tot haar genoegen vastgesteld dat in de variant Cognitive Research de component computationeel modelleren is versterkt. De commissie concludeert dat met de aangeboden vakken de doelstellingen gerealiseerd kunnen worden. Daarmee is voldoende aan de eisen van dit facet voldaan. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
277
F6: Samenhang programma Studenten volgen een inhoudelijk samenhangend studieprogramma.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor De laatste jaren is bij opleidingen KI binnen en buiten Europa een vrij algemene consensus ontstaan over de zogenaamde ‘agentmetafoor’. In deze vruchtbare didactische metafoor staat het begrip ‘agent’ voor elke entiteit die waarnemingen kan doen in een omgeving en op basis van die waarnemingen acties kan ondernemen die een effect hebben op die omgeving. Deze metafoor is met name voor de Nijmeegse opleiding vruchtbaar, omdat deze definitie het gedrag van zowel natuurlijke als artificiële intelligenties omvat. Voor de theoretische vorming is deze metafoor als bindende factor tussen de vakken duidelijk te zien. Bij Introductie cognitiewetenschap A wordt ingegaan op de waarnemingen en acties van natuurlijke agenten, meer specifiek de mens; de ‘omgeving’ kan daarbij bestaan uit alledaagse omstandigheden of uit een experimentele setting. Biologische psychologie beschrijft hoe de verwerking van waarneming bij natuurlijke agenten is geïmplementeerd in de vorm van neurale structuren. Introductie cognitiewetenschap B laat zien hoe de implementatie plaats kan hebben bij een ander soort agent, de intelligente machine. In de cursus ‘Artificiële intelligentie: basisbegrippen’ wordt de agentmetafoor zelfs consequent gehanteerd over het hele gebied van de klassieke KI. Hierdoor kan de student zulke diverse onderwerpen als zoekalgoritmen, beredenering, planning en leren herkennen als verschillende manieren waarop een waarneming uit de omgeving wordt omgezet in actie. Bij dat vak ligt juist minder de nadruk op de waarneming zelf (die bij Introductie cognitiewetenschap A aan bod is gekomen). De cursus Taal is uiteraard de consequentie van een omgeving waarin zich meerdere agenten bevinden die communiceren. Bij de cursus Filosofie van de Cognitiewetenschap ten slotte, is de agentmetafoor een uitstekend middel voor het vergelijken van de menselijke agent met de geprogrammeerde agent. Master Students specialize in one of the two fields, Cognitive Engineering or Cognitive Research. Specialization Cognitive Engineering. Here the focus on human cognition is used as a basis for applications. For example, the course on information filtering explains how knowledge about the way people structure information (Cognitive approaches to information retrieval) can be used to improve search results in large databases and on the World Wide Web. The courses on human computer interaction (Advanced human-computer interaction) and user modelling (User modelling and support) show e.g., how the understanding of human planning about devices can be explored and modelled to make programs more cooperative towards the user. Knowledge acquisition (Knowledge acquisition for expert systems) teaches the student how to elicit expertise to build systems that act more proficiently. To build systems based on these different insights, two courses are included that provide implementation tools (Lab design of multi-agent systems, and Object-oriented design). In short the connecting principle between the various courses is the issue of how to use knowledge about human cognition to improve applications that, often in combination with human users, solve complex tasks. Specialization Cognitive Research. The focus here is on discovering new cognitive principles to deepen the understanding of natural cognition, rather than on discovering or applying known principles for improving the performance of applications. In terms of its contents, the research orientation covers the important range of the278
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
mes from traditional experimental psychology: language (Cognitive aspects of multilingualism), perception (Psychology of perception), and intention, action, and motor control (Goal-directed action: intention, action and movement control). An important accent is put on computational and implemented models in these different areas. In terms of its methods, in Cognitive Research psycho-physiological (Psychophysiological techniques) and psycho-physical (Signal processing and instrumentation, Lab cognitive psychology and ergonomics, and Applied research methods) methods are paramount, whereas in Cognitive Engineering the programming skills prevail. Although the practical computational modelling aspect could be strengthened, the internal coherence of this specialization is based on the combination of modelling and experimental approaches to understanding human cognition. Oordeel van de commissie Bachelor De opleiding zet uitvoerig uiteen hoe de agentmetafoor als bindend element wordt gehanteerd om de samenhang te bewerkstelligen. De commissie heeft hier met belangstelling en instemming kennis van genomen. Daarnaast wordt in de beschrijving van Facet 5 overtuigend aangegeven hoe opbouw en samenhang in het programma worden gerealiseerd aan de hand van de begrippen inhoud, niveau en oriëntatie. Ook de in Facet 5 genoemde drie pijlers dragen aan het realiseren van samenhang bij. Studenten brachten bovendien naar voren dat zij ook zelf verbindingen tussen de vakken weten te creëren. De commissie constateert op grond van bovenstaande gegevens dat de studenten een samenhangend programma volgen. Master Bij Cognitive Engineering is het verbindende element het uitgangspunt hoe kennis over de menselijke cognitie te gebruiken valt om applicaties te verbeteren die, vaak in combinatie met menselijke afnemers, ingewikkelde problemen oplossen. Bij Cognitive Research is de coherentie gebaseerd op de combinatie van ontwerpen en experimentele benaderingen om de menselijke geest te begrijpen. In de beschrijving van Facet 5 wordt op enkele plaatsen uiteengezet hoe de leerlijn tot stand wordt gebracht (in dit visitatierapport summier overgenomen) en hoe de samenhang daarmee wordt bereikt. De commissie heeft met instemming kennisgenomen van de beschrijving hoe de samenhang wordt gerealiseerd bij beide specialisaties. De commissie constateert op grond van bovenstaande gegevens dat de studenten een samenhangend programma volgen. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
279
F7: Studielast Het programma is studeerbaar doordat factoren, die betrekking hebben op dat programma en die de studievoortgang belemmeren zoveel mogelijk worden weggenomen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Er moet voor 48 EC aan propedeusevakken zijn voltooid voordat tweedejaarscursussen kunnen worden gevolgd. De propedeuse moet volledig zijn afgerond voordat derdejaarscursussen mogen worden gevolgd. Geen enkele verplichte cursus in de bacheloropleiding heeft overlappende contacturen met een andere verplichte cursus, ook niet als die cursussen tot verschillende jaren van het programma behoren. Dit vermijdt de situatie dat het moeten inhalen van een cursus het volgen van een volledig jaarprogramma onmogelijk maakt. De studiebelasting voor tentamens wordt zo veel mogelijk gespreid. Enerzijds gebeurt dat door de roostering in kwartalen, waarbij normaliter niet meer dan drie cursussen tegelijkertijd worden gevolgd, en anderzijds doordat de toetsing voor de meeste cursussen is opgesplitst in deeltentamens. Bovendien worden studenten door regelmatige opdrachten gestimuleerd om de studiebelasting over de gehele cursusperiode te spreiden. Voor iedere cursus wordt minstens één herkansing geboden voor tentamen en/of eindopdracht. Bij een aantal cursussen is een herkansing per deeltentamen mogelijk. De opleiding beschikt over een evaluatie-instrumentarium waarin onder andere aan studenten vragen worden gesteld die betrekking hebben op de gerealiseerde studielast (zie Facet 17 en Facet 18). Daaruit blijkt dat gemiddeld genomen de gerealiseerde studielast overeenkomt met de geprogrammeerde 420 uren (15 EC) per kwartaal, met uitzondering van het eerste kwartaal van de propedeuse dat te licht uitpakt. Jaar- en cursusevaluaties ondersteunen het gezichtspunt dat de studeerbaarheid voldoende is gewaarborgd. Indien er door gewijzigde roostering of inhoud van cursussen van binnen of buiten KI onevenwichtigheden ontstaan in de relatieve studiebelasting over het hele jaar heen, wordt dit spoedig opgemerkt in studie-evaluaties of door de student-leden van de OLC, waarna bijstelling van het programma gerealiseerd wordt. Over het algemeen zijn studenten positief over de relatieve belasting over de semesters in de verschillende jaren van de bacheloropleiding. Een andere indicator van de gerealiseerde studielast is het daadwerkelijk behaalde aantal EC in het propedeusejaar. Over de drie studentcohorten sinds de invoering van de propedeuse blijkt dat reguliere studenten (exclusief vroegtijdig stoppende studenten en studenten met bijzondere omstandigheden) in het propedeusejaar gemiddeld 47.2 EC haalden. Dat wil zeggen dat 79% van de geprogrammeerde studielast in de propedeuse daadwerkelijk binnen één jaar wordt gerealiseerd. Voor jaar B2 en B3 zijn er tot dusver te weinig cohorten voor een kwantitatief betrouwbaar beeld; de indruk is dat de studievoortgang in die jaren voornamelijk wordt belemmerd door vertraging in de bachelorscriptie. Master In view of a balanced distribution of the study load over the year, the curriculum uses a division of the academic year in two semesters with two quarterly periods each. Each quarterly period has an extent of about 15 EC. Generally courses have a fixed size of 6 EC, run for either a full quarter 280
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
period or a full semester, and start/end at the quarterly period limits. This means that a student usually follows two-and-one-halve course in parallel during a quarterly period, usually two quarterlength full courses and half of a semester-length course. So not more than three courses are followed at the same time Overlap between contact hours of compulsory courses is avoided. Since all compulsory courses are scheduled in the first year of the Master programme, there cannot be any overlap between contact hours of compulsory courses in different years. However, overlap with Bachelor courses and elective courses cannot always be avoided. The study load for the examinations is distributed as much as possible. Also course testing is usually split up in a few partial examinations and one final examination. For each course there is at least one second opportunity to do the final examination and/or the final assignment. Several courses allow a second opportunity for each partial examination separately. The curriculum has a set of evaluation instruments with which students are questioned about their (perceived) actual study load. However, the current short run-time of the Master programme (started in September 2005) and the limited number of Master students has provided little opportunity for evaluating the curriculum in this way. Experiences with the previous undivided 4-year programme are not very informative, as this programme was significantly shorter. Evaluations of both students and staff have led to the conclusion that, especially in the Cognitive Research specialization, study load can be increased somewhat, and the course content can be improved by including more technically oriented courses. These changes will be effectuated from September 2006 onwards. Oordeel van de commissie Bachelor De zwaarte van de vakken wordt via zelfevaluatierapporten en enquêtes gecontroleerd. In de gesprekken met de studenten zijn geen problemen naar voren gekomen betreffende de studeerbaarheid. Lastige vakken zijn, volgens deze studenten, Programmeren en Wiskunde. Verplichte bachelorcursussen overlappen elkaar niet in de tijd. Wie een vak moet inhalen wordt dus niet gehinderd in het volgen van een ander verplicht vak. De commissie waardeert deze aanpak. De studielast wordt goed gespreid over het jaar; er worden niet meer dan drie vakken tegelijk aangeboden. De punten behaald in de propedeuse vervallen na twee jaar; dus na twee jaar moet de propedeuse behaald zijn. Dat vindt de commissie een goede, doorstroombevorderende maatregel. Bij probleemgevallen kan de examencommissie afwijken van deze regel. De commissie stelt vast dat factoren die de studievoortgang belemmeren zo veel mogelijk worden weggenomen. De opleiding is studeerbaar. Master De zwaarte van de vakken wordt via zelfevaluatierapporten en enquêtes gecontroleerd. In de gesprekken met de studenten zijn geen problemen naar voren gekomen betreffende de studeerbaarheid. De studielast wordt goed gespreid over het jaar; er worden niet meer dan drie vakken tegelijk aangeboden. De commissie waardeert deze aanpak.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
281
De commissie stelt vast dat de opleiding studeerbaar is. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. F8: Instroom Het programma sluit qua vorm en inhoud aan bij de kwalificaties van de instromende studenten: WO-bachelor: VWO, HBO-propedeuse of daarmee vergelijkbare kwalificaties, blijkend uit toelatingsonderzoek. WO-master: bachelor en eventueel (inhoudelijke) selectie.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Aansluiting programma bij de kwalificaties van de instroom De meerderheid van de studenten bestaat vanaf het studiejaar 2002-2003 uit instromers met een vwo-getuigschrift. Dat zijn de studenten die het reguliere driejarige bachelorprogramma KI volgen. De opleiding stelt als eis dat studenten tijdens hun vooropleiding voldoende wiskundekennis hebben opgedaan (minimaal wiskunde A1 plus A2 en/of B1). De ervaring opgedaan tijdens onder andere colleges en practica waar die kennis ingezet dient te worden, leert dat de vereiste wiskundekennis op vwo-niveau onvoldoende actieve beheersing garandeert. Vandaar dat sinds 2002 een speciale verplichte cursus ‘Wiskunde-1 voor KI’ in het propedeusecurriculum is opgenomen, vanaf het jaar 2005-2006 in een intensiever begeleide vorm. Studenten krijgen bovendien in het derde jaar een vervolgcursus wiskunde en de docenten van de opleiding KI proberen via op hun vakken toegesneden hands-on oefeningen de wiskundekennis verder operationeel te maken en te houden. Deze aanpak is zeer succesvol gebleken. Zo zijn de resultaten voor sommige ‘moeilijke cursussen’ zoals ‘Neurale netwerkmodellen’ en ‘Artificiële intelligentie 1: basisbegrippen’ aanzienlijk verbeterd. De docenten van andere technisch moeilijke vakken, zoals Patroonherkenning en Machine Learning zijn ook zeer te spreken over de vakkencombinatie Wiskunde-1 voor KI en Wiskunde-2 voor KI. Door de opgedane of ververste wiskundekennis, zijn onze studenten in staat om met succes deze vakken te volgen. Ook de resultaten voor de cursussen uit het curriculum die door Informatica worden verzorgd, zijn ruim voldoende. De opleiding constateert dat een steeds groter gedeelte van de studentenpopulatie behoefte heeft aan sturing, voorlichting en begeleiding. Dit is geconstateerd door de stafleden zelf en in kaart gebracht door een werkgroep van de OLC. Naar aanleiding van dit onderzoek zijn een aantal actiepunten opgesteld met als doelen de actieve werkhouding van studenten te verbeteren en ze meer begeleiding en sturing te geven. Dit is onder andere verwezenlijkt door het invoeren van meer practica, het geven van meer opdrachten bij de lopende colleges en het in individuele gesprekken en tijdens bijeenkomsten benadrukken, beoordelen en sturen van die werkhouding. Master Two groups of students are granted access: the regular intake and the flexible intake. The first group, the so-called regular intake, consists of students with a Bachelor (BSc) AI from one of the six associated AI institutes in the Netherlands, or students that have received permission of the CvB (delegated to the examining board). For the latter case, the examining board judges whether: (i) the former education of a candidate student has resulted in a degree of similar level as the BSc degree AI in the Netherlands, (ii) a candidate with a ‘hbo Bachelor’ has followed the appropriate 282
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
deficiency programme, or (iii) it is required that the candidate has successfully followed relevant additional courses. The Master programme is tailor-made for the regular intake consisting of students with a BSc degree in AI. Hence, these students are optimally prepared for the Master AI. The examining board judges whether other students from the regular intake are sufficiently educated before admitting them (if needed they have to follow some extra courses). So, these students are well prepared as well. The second group, the so-called flexible intake, allows candidates that are registered as BSc-AI student in Nijmegen to participate in Master courses and corresponding exams. This rule holds for students that have not completed their Bachelor yet, but who did earn more than 160 EC. Since students from the flexible intake have almost finished their Bachelor, also these students are well prepared to follow the Master programme. Intake numbers for the Master AI Nijmegen The MSc AI was launched in September 2005. Three students finished their BSc programme AI before September 2005 and received their BSc AI in November 2005. Two of these regular students now follow the MSc AI. Both have opted for the specialization in Cognitive Engineering. The third student started a career at a business company. There was no intake from students of other programmes. Information The staff of AI organizes information meetings about the Master at least once per year. These meetings are visited by potential Master students from the regular and flexible intake categories. Throughout the year staff-members are available for student’s questions regarding the Masters programme and its courses. Oordeel van de commissie Bachelor Nogal wat studenten hebben onvoldoende wiskundevaardigheden om met succes aan de opleiding te kunnen beginnen. Studenten van de bacheloropleiding hebben dit bevestigd. Er is een speciale verplichte cursus Wiskunde ingevoerd. Dat heeft geleid tot betere resultaten voor de vakken waarbij wiskundekennis van belang is. Studenten hebben gemeld dat de studievoorlichting hier duidelijk over is. In de voorlichting wordt tegenwoordig meer nadruk gelegd op het bètakarakter van de opleiding. De commissie noteert dat de aansluiting met de vwo-wiskunde een voortdurend punt van aandacht blijft, maar constateert ook dat dit facet in orde is, mede omdat de opleiding daadwerkelijk voortdurend aandacht aan deze aansluiting besteedt. Master Rond de aansluiting op de masterfase heeft de commissie geen onvolkomenheden waargenomen. In het gesprek met de masterstudenten is van problemen niets gebleken. Er is een instroomprogramma voor hbo-studenten. Maar er waren ten tijde van de visitatie nog geen hbo-studenten in de masterfase ingestroomd. De commissie constateert dat de aansluiting bachelor-master in orde is.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
283
Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. F9: Duur De opleiding voldoet aan formele eisen m.b.t. de omvang van het curriculum: WO-bachelor: in de regel 180 studiepunten. WO-master: minimaal 60 studiepunten, afhankelijk van de opleiding.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Het programma van de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie omvat 180 EC en voldoet daarmee aan de formele eisen met betrekking tot de omvang van het curriculum. Master Het programma van de masteropleiding Kunstmatige Intelligentie omvat 120 EC en voldoet daarmee aan de formele eisen met betrekking tot de omvang van het curriculum. Oordeel van de commissie Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. F10: Afstemming tussen vormgeving en inhoud Het didactisch concept is in lijn met de doelstellingen. De werkvormen sluiten aan bij het didactisch concept.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Het didactische concept legt een nadruk op de combinatie van theoretische, veldgeoriënteerde en methodische vorming en is erop gericht studenten het vermogen bij te brengen om soepel over te gaan van onderzoek naar ontwerp (en weer terug). Dit gebeurt niet op ad-hocbasis, maar door middel van een abstracte probleemanalyse, waarover zowel schriftelijk als mondeling helder gecommuniceerd moet kunnen worden. Om bij studenten deze capaciteiten zo goed mogelijk tot ontwikkeling te laten komen is gekozen voor studentactiverend onderwijs (SAO) als uitgangspunt voor het didactische concept. Voor de opleiding geldt dat er grote nadruk wordt gelegd op een actieve studiehouding en een concrete (toepasbare, bruikbare) beheersing van de in de eindtermen genoemde kennis, vaardigheid en inzicht. Dit heeft geleidt tot de opname van veel activerende werkvormen in de cursussen. Studenten worden gestimuleerd zelf leerstof op te nemen, te analyseren, en toe te passen. Er is veel aandacht voor oefening in denk-, onderzoek-, modelleer-, schrijf-, en presentatievaardigheden. Per cursus zijn specifieke speerpunten voor interactie, i.c. specifieke werkvormen, gekozen met het oog de kennis en vaardigheden die aan de orde zijn. Producten van studenten worden van feedback voorzien door docenten. Daarbij wordt gebruikgemaakt van digitale leeromgevingen zoals Blackboard en vanuit KI zelf opgezette webpages.
284
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
Didactisch concept en vormgeving programma In verband met de relatie tussen het didactische concept en de vormgeving van het programma zijn de volgende aspecten kenmerkend: de opbouw van het programma (i.c. de hierboven vermelde verschuiving van theorie naar methodiek), het inspelen op de toenemende complexiteit van de stof en zelfstandigheid van de studenten en de wijze waarop de academische vaardigheden gedurende het programma ontwikkeld worden. Didactisch concept en inrichting van het leerproces Het leerproces is zodanig ingericht dat studenten na een eerste oriëntatie op het onderwerp door oefening een concrete beheersing daarvan kunnen verwerven. Daarna zorgt feedback op de geleverde producten voor een kritische (zelf )-evaluatie van de mate waarin de stof beheerst wordt. De leercyclus die de student doorloopt start bij een oriëntatie op het onderwerp, gevolgd door oefening in het uitwerken of toepassen van de theorie op problemen. De cyclus eindigt met terugkoppeling van de docent op de uitwerkingen van de oefeningen, waarna een nieuwe cyclus ingezet kan worden. Realisatie van didactisch concept in het programma Door de toenemende complexiteit van integratie van inhouden en de daarop afgestemde werkwijze en aansturing van het leerproces van de studenten, zijn de studenten aan het einde van de bacheloropleiding in staat om de dwarsverbanden tussen theorie, toepassing en uitbouw evenals de wisselwerking tussen formalisatie en psychologie tot stand te brengen en dit in concrete toepassingen tot uiting te laten komen. Verhouding tussen contacturen, zelfstudie en andere studieactiviteiten De tabel geeft een overzicht van de verschillende werkvormen en hun aandeel per studiejaar. De volgende werkvormen komen voor in het programma: interactieve hoorcolleges (IHC), werkcolleges (WC), responsiecolleges (RC), practicumbijeenkomsten (Pr). Tabel: Uurverdeling over de verschillende werkvormen per studiejaar en aandeel werkvormen in de contacttijd Jaar 1 Jaar 2 Jaar 3
Verplicht Verplicht Keuze Verplicht Keuze
IHC 271 322 ? 170 ?
WC 98 34 ? 96 ?
RC 55 25 ? 4 ?
Prac. 158 57 ? 32 ?
Scriptie 0 0 222
Zelfstudie 1098 1202 ? 1008 ?
Totaal 1680 1680 1680
Master In comparison to the Bachelor programme, the emphasis in the Master programme is more on the combination of theoretical insight, making judgements, practical application and methodical acquisition of knowledge. Students are trained in their ability to analyse and model aspects of natural and artificial cognition, and solve related problems by use of computational means in a more integrated and autonomous way. They perform their scientific research independently or in small teams. Guided by their theoretical knowledge and acquired scientific attitude, they are applying the various methodologies in order to analyse problems and produce applications that implement their solutions. At this phase in their development, a basic capacity to formulate their ideas verbally and in writing is expected, and attention is devoted to the finer details of presentation. The didactic concept of ‘active autonomy’ aims to stimulate students to develop these abilities.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
285
The didactic concept of active autonomy clearly comes to the fore in the large amount of time reserved for the internship and thesis that constitute the culmination point of the entire programme: students can show their knowledge and understanding of AI, their capacity to analyse a problem, to perform an experiment and/or build a programme or computational model, draw relevant theoretic conclusions on the basis of this work, and present it in a clear and concise way, verbally and in writing. The courses in the Masters programme help to prepare the student for their active and autonomous work during the internship and thesis by presenting theoretical and practical challenges of a high level. All except two of the obligatory courses of CE involve tutorials, and the majority of them explicitly involve computational models). The obligatory courses of CR deal with psychological experimentation and modelling, or a combination thereof, and are characterized by interactive lectures as the dominant work form. The learning activities involve interactive lectures (IL), working sessions (WS) including response classes and lab sessions, self study (self study), and of course internship (Internship) and thesis work (Thesis). All these forms are explained in the section about the Bachelor programme. The courses follow the didactic concept of active autonomy, and deal with more advanced topics, building forth on the skills acquired in the Bachelor programme. Students are trained not only in finding solutions to problems, but also in trying for themselves to locate the essence of the problem and formulate this precisely. Moreover, they are expected to connect specific solutions for a particular problem with general theoretic issues in order to generalize the learning experience. At the end of the Master programme, students are capable of connecting theory with practice in a more autonomous way. They can engage in scientific research, combining formal analysis with empirical (experimentation and/or modelling) work. They can report on a level that, in the best cases, allows them to submit papers to refereed international journals and conferences. Regarding this latter point, the quality of products of the previous undivided 4-year programme (corresponding to a one-year Master), shows that this level is reached regularly, as is evident from several papers, based on the work in the internship and thesis, published in conference proceedings and international journals. Oordeel van de commissie Bachelor De commissie heeft vastgesteld dat er in het didactische concept nadruk wordt gelegd op een combinatie van theoretische, veldgeoriënteerde en methodische vorming binnen studentactiverend onderwijs. Hoorcolleges worden interactief vormgegeven. In de loop der jaren neemt de contacttijd af en de zelfstudie toe. De zelfstudie geeft uitvoerig aan hoe het programma is vormgegeven in de lijn van het didactische concept. In het eerste jaar cursussen met nadruk op theoretische vorming, in het tweede jaar versterking en uitbreiding daarvan en in het derde jaar wordt toegewerkt naar de bachelorscriptie. Hierbij geeft de zelfstudie ook veel voorbeelden van de cursussen waarin dat gebeurt. Het leerproces is zodanig ingericht dat het begint met een eerste oriëntatie en eindigt met terugkoppeling door de docent.
286
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
De commissie heeft geconstateerd dat er voldoende variatie in werkvormen is. Het hoorcollege wordt interactief vormgegeven. De kleine aantallen studenten maken dit mogelijk. De commissie stelt vast dat het didactisch concept in lijn is met de doelstellingen en dat de werkvormen daarbij aansluiten. Vormgeving en inhoud zijn op elkaar afgestemd. Master De commissie heeft vastgesteld dat in de master-, meer dan de bacheloropleiding, studenten geacht worden zelf de combinatie is van theoretisch inzicht, oordeelsvorming, toepassing en methodische verwerving van kennis tot stand te brengen. Het onderwijs doet een groter beroep op de zelfstandigheid van de student dan in de bachelorfase. Ook hier is er sprake van een leercyclus, die begint met het diepgaand beschouwen van een vraagstuk, en eindigend met het krijgen van feedback. Hiervoor wordt ook van de studenten een bijdrage verwacht. De zelfstudie geeft ook een voorbeeld van hoe studenten wordt geleerd om van een analyse naar integratie te komen. Ook hier worden aan de hand van concrete vakken voorbeelden gegeven. De belangrijkste afrondende elementen zijn de stage en de masterscriptie. De commissie heeft met instemming kennisgenomen van het didactisch concept, dat een aanpak volgt die leidt tot het gewenste resultaat, volgens het beginsel van active autonomy dat hierboven nader is beschreven. De commissie constateert dat het didactisch concept in lijn is met de doelstellingen en dat de werkvormen daarbij aansluiten. Vormgeving en inhoud zijn op elkaar afgestemd. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. F11: Beoordeling en toetsing Door de beoordelingen, toetsingen en examens wordt adequaat getoetst of de studenten de leerdoelen van (onderdelen van) het programma hebben gerealiseerd.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Er zijn verschillende toetsvormen: multiple choice (MC), gesloten boek tentamen (GB), open boek tentamen (OB), mondeling (M), werkstuk (W), presentatie (Pres), demonstratie (D), programmeren (Prog), practicum opdracht (PrO), en de scriptie (Scr). Bekwaamheid in onderzoek en ontwerpen (modellering) wordt getoetst aan de hand van practicum opdrachten en programmeeropdrachten. Tijdens de demonstratie wordt het vermogen van studenten getoetst om onder enige druk (tijd, aanwezigheid van publiek, niet 100% van te voren vaststaande omstandigheden) een model werkend te presenteren. Het merendeel van de toetsingen is individueel. Bij enkele cursussen worden teams van studenten beoordeeld op hun product en verslag. Verder kan nog worden opgemerkt dat de studenten zelf in toenemende mate worden betrokken bij de terugkoppelingsfase, zoals door peer reviews bij werkstukken en bij de beoordeling van presentaties (zie ook Facet 10).
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
287
De ultieme toetsing van de beoogde eindtermen vindt plaats aan de hand van de bachelorscriptie. De toetscriteria zijn: de mate waarin de student blijk geeft van kennis over en inzicht in het op te lossen probleem, de grondigheid van formele analyse, de (logische) kwaliteit van argumentatie en de helderheid waarmee dit gecommuniceerd wordt. Daarnaast wordt vanzelfsprekend het functioneren van het product (computationeel model) getoetst. Er is een webpage voor studenten met aanwijzingen / richtlijnen bij de scriptie. Op basis van de scriptie vindt een eindgesprek plaats van tien minuten waarin de student enkele vragen moet beantwoorden. Vervolgens geeft de student een presentatie voor medestudenten en docenten. Master In most cases students are not tested on their capacity to reproduce knowledge but are asked to apply their knowledge and understanding in the production of models or small applications (especially CE) and/or papers or small-scale experiments (CR). This way, students are properly tested regarding the objectives of the programme. Note that various forms of examination are often combined, e.g., in the course Psychophysiological techniques students receive assessments of lab work as well as on their written report about it. The ultimate evaluation point is of course formed by the substantial work on the internship project and the thesis. The main criteria for evaluating the work and thesis are the following: the extent to which the student shows to have the knowledge and understanding necessary for producing original work (in collaboration with the supervisor) while dealing with complex topics. Moreover, the work requires acquiring new knowledge, necessary to become acquainted with the domain, in a largely autonomous way, thus allowing the student to demonstrate the capacity to work and learn independently, with a critical scientific attitude. Finally, the content of the work as well as its context, its basic presuppositions and conclusions have to be communicated clearly and unequivocally in writing, and during a presentation for fellow students and staff members. At the final thesis defence the student has to explain, for a forum of three scientists (the supervisor, and a second and third reader of the thesis) the general outlines of his work in a time frame of about 10 minutes, after which he/she has to answer questions from the committee for about an hour. At the end of the defence, the committee awards two marks (one for the project work, one for the thesis), based on a proposal by the supervisor and the suggestions regarding this proposal of the two other readers. Oordeel van de commissie Bachelor Aan de opleiding is gevraagd om van de verplichte vakken van de bacheloropleiding het volledige onderwijsmateriaal (boek, syllabus, hand-outs, eventuele andere instructies en tentamens met opgaven, correctieformulier, uitwerkingen van enkele studenten en behaalde cijfers) klaar te leggen. De commissie heeft dit materiaal ter plaatse bekeken en via een steekproef ook enkele tentamens, met opgaven en uitwerking bestudeerd. Daarbij heeft zij speciaal het niveau bestudeerd en de terugkoppeling. De commissie heeft geconstateerd dat het niveau en de beoordeling van de tentamens in orde zijn. Dit geldt ook voor de hertentamens. De scriptie wordt beoordeeld door de scriptiebegeleider en twee meelezers. De beoordeling geschiedt op basis van de scriptie en het eindgesprek. De presentatie, die na het eindgesprek wordt gegeven door de student, wordt niet meegewogen in de eindbeoordeling. Er worden beoordelingsformulieren gebruikt. 288
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
De uniformiteit van de scriptiebeoordelingen dient echter beter te worden bewaakt, dat wil zeggen dat één persoon of instantie de beoordelingen van de scripties onderling zou moeten vergelijken. De commissie waardeert de uitvoerige beschrijving van de verschillende vormen van toetsing die de zelfstudie biedt. Zij constateert dat beoordeling en toetsing in orde zijn. Master De beoordeling vindt hier plaats op basis van tentamens, papers, modellen en experimenten. De commissie heeft via een steekproef enkele tentamens, met opgaven en uitwerking bestudeerd. Zij heeft ook gekeken naar het niveau en de terugkoppeling. De commissie constateert dat de beoordeling van de tentamens in orde is. Ook de hertentamens (via een steekproef bekeken) zijn in orde. De beoordeling geschiedt zorgvuldig, zo heeft de commissie vastgesteld. De beoordeling van de scriptie geschiedt door de begeleider en twee meelezers. Er worden aparte cijfers gegeven voor de scriptie en voor de stage (project). Er is nu een beoordelingsformulier, dat heeft de commissie nog voor het bezoek ontvangen. Met dit formulier wordt ook de uniformiteit beter bewaakt. Er waren overigens nog geen masterscripties beschikbaar; de eerste mastercohort was nog niet zo ver. De commissie heeft wel doctoraalscripties uit de ongedeelde opleiding bestudeerd en beoordeeld. De commissie constateert al met al dat beoordeling en toetsing in orde zijn. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende.
Oordeel over het onderwerp ‘Programma’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Programma’. Voor de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding luidt dat oordeel voldoende.
6.2.3. Inzet van personeel F12: Eisen WO De opleiding sluit aan bij de volgende criteria voor de inzet van personeel van een WO-opleiding: Het onderwijs wordt voor een belangrijk deel verzorgd door onderzoekers die een bijdrage leveren aan de ontwikkeling van het vakgebied.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master In de tabel is aangegeven hoe de personele inzet voor het onderwijs in het studiejaar 2005-2006 is verdeeld, voor zover dat onderwijs niet wordt afgenomen bij andere faculteiten of bij andere opleidingen binnen de faculteit. In een bijlage staat een lijst van deze medewerkers waarbij zowel de formele als de feitelijke omvang van hun onderwijsaanstelling is vermeld. De feitelijke bijdrage, QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
289
zoals samengevat in tabel F12.1, is gebaseerd op een gentlemen’s agreement, waarbij bijna ieder gepromoveerd staflid 50% van de werktijd besteedt aan het onderwijs. Van de gepromoveerde medewerkers zijn er zes in vaste dienst, en een in tijdelijke dienst. Vijf van hen hebben naast hun onderwijsaanstelling een onderzoeksaanstelling bij de divisie Cognitive Artificial Intelligence (CAI), en één bij de divisie Psycholinguïstiek van het (door de KNAW erkende) onderzoeksinstituut NICI. Één medewerker heeft alleen een onderwijsaanstelling. Inzet personeel in de bachelor-masteropleidingen KI (peildatum 1 december 2005) Categorie Hl Uhd Ud Promovendi Totaal
Man aantal 1 5 4 10
Vrouw fte ow. aantal fte ow. 1 0.5 0.25 3.0 0.4 3.65 1 0.5
Totaal aantal 1 1 5 4 11
fte ow. 0,5 0.25 3.0 0.4 4.15
gepromoveerd 100% 100% 100% 0% 90%
Hl: hoogleraar; uhd: universitair hoofddocent; ud: universitair docent
Studenten krijgen vanaf het begin van hun studie onderwijs van docenten die gezichtsbepalend zijn wat betreft hun onderzoek. De inzet van de promovendi bij werkcolleges geeft de studenten de kans om kennis te maken met jonge onderzoekers in hun eigen vakgebied. Sinds 1 september 2004 heeft de onderzoeksgroep CAI, die grotendeels overeenkomt met de docentenstaf van de opleiding, een eigen leerstoel. Oordeel van de commissie De meeste leden van de staf die onderwijs geven zijn betrokken bij het onderzoek in hun vakgebied. De commissie heeft geconstateerd dat veel docenten een bijdrage leveren aan de ontwikkeling ervan. De docenten verrichten hun onderzoekstaken in het onderzoeksinstituut Nijmeegs Instituut voor Cognitie en Informatie (NICI) en meer specifiek daarbinnen in de onderzoeksgroepen CAI en Psycholinguïstiek. De commissie heeft tot haar genoegen vastgesteld dat ook in het eerste jaar colleges door hoogleraren worden gegeven. De commissie concludeert dat de opleidingen aansluiten bij het criterium dat het onderwijs voor een belangrijk deel wordt gegeven door onderzoekers die een bijdrage leveren aan de ontwikkeling van hun vakgebied. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. F13: Kwantiteit personeel Er wordt voldoende personeel ingezet om de opleiding met de gewenste kwaliteit te verzorgen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en Master In tabel is voor de afgelopen drie jaar de studenten-docentenratio gespecificeerd op het niveau van de opleiding. In de tabel zijn de cijfers van de oude ongedeelde opleiding gecombineerd met die van 290
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
de nieuwe bachelor-masteropleiding. Hierbij moet bedacht worden dat de laatste inschrijvingen voor de ongedeelde opleiding in het studiejaar 2003-2004 plaatsvonden, terwijl de eerste inschrijvingen voor de bachelor-masteropleiding in 2002-2003 plaatsvonden. De feitelijke ratio, zoals weergegeven in tabel F13.1 is gestegen van 1 : 11 (in 2000-2001) naar 1 : 22 (in 2005-2006). Dit is vrij hoog in vergelijking met de bètanorm (1 : 19), waar tegenover staat dat de staf relatief hooggekwalificeerd is. Tabel: De studenten-docentenratio (peildatum december 2005) Aantal ingeschreven studenten
Aantal diploma’s
Aantal studenten per fte onderwijs
Aantal afgestudeerden per fte onderwijs
2005-2006 2004-2005 2003-2004 2002-2003 2001-2002 2000-2001
Aantal fte onderwijs
Jaar
4.15 4.01 3,51 3.51 3.26 3.26
93 92 74 58 33 37
9 8 7 7 7 8
22.4 22.9 21.1 16.5 10.1 11.3
2.2 2.0 2.0 2.0 2.1 2.5
De docenten-studentenratio in de tabel correspondeert overigens niet helemaal met de feitelijke: niet al het onderwijs van de opleiding wordt door de eigen staf verzorgd, en omgekeerd verzorgt de eigen staf ook onderwijs voor andere opleidingen, waaronder een vak dat door KI speciaal voor de opleiding Psychologie gegeven wordt. Aangezien deze twee factoren grotendeels compenseren geeft de tabel toch een goede indicatie van de onderwijsinspanning. De opleiding tracht de hoge werkdruk van de staf te verminderen door waar mogelijk op vakniveau samen te werken met de verwante bètaopleidingen Informatica en Informatiekunde binnen de Faculteit Natuurwetenschappen, Wiskunde en Informatica. Naar verwachting in de toekomst ook op het gebied van voorlichting. Daarnaast worden meer student-assistenten ingezet voor het begeleiden van werkcolleges en practica en het nakijken van opdrachten onder supervisie van de verantwoordelijke docent. Ten slotte wordt gewerkt aan het vergroten van de instroom en het verbeteren van het rendement, waardoor het in de toekomst mogelijk moet worden een extra docent aan te stellen. Daarom wordt vanaf 2005-2006 extra in voorlichting geïnvesteerd. Oordeel van de commissie De staf-studentratio per fte is gestegen tot 1 : 22 (93 ingeschreven studenten in 2005-2006 en 4.15 fte onderwijs) en het aantal afgestudeerden per fte bedraagt 1 : 2.2 in 2005-2006. Afgelopen jaren was er duidelijk een tekort aan stafleden, mede als gevolg van ziekte en het vertrek van een hoogleraar. Dankzij de grote inzet van de staf is dit adequaat opgevangen. De commissie heeft geconstateerd dat de stafbezetting nog steeds krap is en heeft dan ook tot haar tevredenheid vernomen dat er binnenkort een nieuwe hoogleraar wordt aangesteld ter vervanging van degene die vertrokken is. Maar dan is er nog steeds sprake van slechts één hoogleraar. Dat vindt de commissie wel erg mager. Wel wordt door hoogleraren van andere, aanpalende domeinen college gegeven. De commissie heeft nog achteraf vernomen dat een staflid KI QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
291
een persoonlijke leeropdracht heeft gekregen. Overigens hebben studenten niet geklaagd over gebrek aan stafleden, ook niet ten aanzien van bijvoorbeeld scriptiebegeleiding. De opleiding streeft een grotere instroom van studenten na en gaat ervan uit dat als dit streven gerealiseerd wordt, dan ook meer docenten aangesteld kunnen worden. Meer docenten en de samenwerking met Informatica kunnen een en ander op een werkbaarder niveau brengen. De commissie heeft geconstateerd dat er wel veel functies in één persoon samenkomen. Zij vindt het niet wenselijk dat de functie van studie coördinator, studieadviseur, voorzitter opleidingscommissie van de bacheloropleiding, voorzitter van de opleidingscommissie van de masteropleiding, en secretaris examencommissie, in één persoon verenigd zijn. De aanstelling van een nieuwe hoogleraar biedt een gelegenheid om de combinatie van te veel verschillende verantwoordelijkheden in één persoon te verminderen, maar kan het probleem niet oplossen. Over dit probleem heeft de commissie uitvoerig met de decaan en de onderwijsdirecteur gesproken. De commissie heeft in de procedure van hoor- en wederhoor vernomen dat thans één van de andere stafleden nu als onderwijscoördinator fungeert een dat een ander staflid voorzitter is van de examencommissie. De commissie stelt vast dat de opleiding zich inspant om de staf-studentratio te verbeteren, en dat er ondanks een krappe stafbezetting, voldoende personeel wordt ingeschakeld om de opleidingen met de gewenste kwaliteit aan te bieden, hetgeen ook blijkt uit het feit dat studenten hierover geen klachten hebben geuit. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. F14: Kwaliteit personeel Het personeel is gekwalificeerd voor de inhoudelijke, onderwijskundige en organisatorische realisatie van het programma.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master De cursusevaluaties van het afgelopen jaar laten zien dat volgens de studenten de onderwijskundige kwaliteiten van de docenten goed zijn. Alle cursussen werden op dit onderdeel door studenten als ruim voldoende tot zeer goed beoordeeld. In het meest recente tevredenheidsonderzoek van de RU (waarin het aantal participerende KI-studenten onder de tien lag) worden de docenten van KI in het jaar 2003-2004 gewaardeerd met een score van 3.3 (op een vijfpuntsschaal). Door het kleine aantal respondenten is de waarde die aan dit resultaat kan worden gehecht discutabel. De inhoudelijke expertise van de docenten sluit goed aan bij de doelstellingen en eindkwalificaties van het programma. Voor veel van de curriculumonderdelen zijn één of meer docenten verantwoordelijk die onderzoek doen op het betreffende terrein. De kwaliteit van de docenten wordt op de volgende manieren bewaakt. De evaluatieresultaten worden besproken in de OLC en in het stafoverleg van de opleiding. De actiepunten en maatregelen die uit het stafoverleg voortvloeien worden teruggekoppeld aan de OLC. Als er in het voorgaande jaren actiepunten en/of maatregelen voor een cursus genomen zijn, dan controleert de OLC of die actiepunten en/of maatregelen daadwerkelijk zijn uitgevoerd. 292
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
De kwaliteit van het personeel wordt gewaarborgd door een structureel personeelsbeleid. Bij de aanstelling van hoogleraren, uhd’s en ud’s worden schriftelijk vastgestelde onderwijscriteria gehanteerd en getoetst naast de onderzoekscriteria. Deze criteria hebben betrekking op doceerkwaliteiten, op ervaring met beleidsontwikkeling en planning van onderwijs, alsmede op ervaring met de kwaliteitszorg en de vernieuwing van onderwijs, en op ervaring met de productie van leer- en studiemateriaal. Kandidaat-hoogleraren moeten een proefvoordracht verzorgen. Bij het aanstellen van nieuwe staf wordt gestreefd naar het verhogen van het percentage vrouwelijke en jonge docenten, waarbij uiteraard de onderwijs- en onderzoekskwaliteiten het eerste criterium zijn. De gezamenlijke staf overlegt regelmatig met elkaar over het onderwijs. De verantwoordelijke hoogleraar voert jaarlijks functioneringsgesprekken met alle medewerkers, waar aandacht wordt besteed aan de uitvoering van de onderwijstaken. Hierbij worden ook de resultaten van cursusevaluaties betrokken. Indien wenselijk worden daarin ook afspraken gemaakt over scholing en training. Onderwerpen die tijdens functioneringsgesprekken aan de orde worden gesteld zijn de volgende: aantal verzorgde cursussen, oordeel studenten over de cursus, kwaliteit van de toetsing, bijdrage aan cursusontwikkeling, kwaliteit van leermiddelen en gebruik van ICT. Van elk functioneringsgesprek wordt een schriftelijk verslag gemaakt dat door de medewerker wordt ondertekend voor akkoord. Verder zijn er scholingsmogelijkheden voor docenten wat betreft didactiek en ICT. Junioren, die naast hun onderzoekstaak ook een onderwijsaanstelling hebben, zijn verplicht de basiskwalificatie onderwijs te behalen door middel van een cursus van 260 uur. Junioren die geen onderwijsaanstelling hebben, maar wel een onderwijstaak op zich hebben genomen, worden in de gelegenheid gesteld een cursus didactiek te volgen (80 uur). Oordeel van de commissie De commissie heeft met waardering geconstateerd dat er veel aandacht wordt gegeven aan onderwijskwalificaties en -kwaliteit bij de docenten. Docenten dienen een basiskwalificatie onderwijs te behalen. Ten minste eenmaal per jaar vindt een functioneringsgesprek plaats waarin deze kwaliteiten ook besproken worden. Hierbij worden ook afspraken gemaakt, zo nodig, voor scholing en training. De commissie heeft vastgesteld dat er voldoende mogelijkheden tot (bij-) scholing worden aangeboden. Door de krapte binnen het personeelsbestand kan daarvan echter niet altijd gebruik worden gemaakt. De commissie constateert dat het personeel gekwalificeerd is voor de inhoudelijke, de onderwijskundige en de organisatorische realisatie van de studieprogramma’s en dat er aan gewerkt wordt om die kwalificaties op peil te houden. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende.
Oordeel over het onderwerp ‘Inzet van personeel’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Inzet van personeel’. Voor de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
293
6.2.4. Voorzieningen F15: Materiële voorzieningen De huisvesting en materiële voorzieningen zijn toereikend om het programma te realiseren.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master In het Spinoza-gebouw zijn drie grote collegezalen, voorzien van computers (met internetaansluiting) en beamers. Voor KI is vooral de beschikbaarheid van kleinere ruimten relevant. In het Spinoza-gebouw zijn er op de eerste verdieping acht onderwijsruimten met een capaciteit van twintig tot zestig personen. Daarnaast kunnen ook in het B-deel en elders op de campus kleinere onderwijsruimten gereserveerd worden. Deze ruimten beschikken over een overheadscherm en -projector, maar doorgaans niet over internetaansluiting en beamer. Beamers kunnen worden geleend bij de Computer Ondersteunings Groep (COG) van de faculteit. De studievereniging van KI, 'CognAC', heeft een eigen kamer in het Spinoza-gebouw. Computervoorzieningen Studenten KI kunnen voor ICT-doeleinden gebruikmaken van facultaire ruimten en twee speciaal ten behoeve van de KI-opleiding ingerichte computerzalen. In totaal zijn er ruim 300 goed functionerende pc’s beschikbaar voor alle studenten van de FSW (dit is inclusief de gebouwen Thomas van Aquinostraat 2 en 4 waar het onderwijsinstituut der maatschappijwetenschappen is gevestigd). De facultaire capaciteit is in 2004-2005 met in totaal honderd computers uitgebreid. Ook zijn alle verouderde pc’s door nieuwe vervangen (met flatscreen). Ten opzichte van voorgaande jaren is dat een aanzienlijke verbetering. Studenten KI gebruiken deze faciliteiten regelmatig voor het maken van werkstukken. Vanaf 2006 wordt op de gehele campus een draadloos netwerk aangelegd, voor het Spinoza-gebouw staat dit gepland op voorjaar 2007. In de specifiek voor studenten KI ingerichte computerruimte zijn twaalf Macintosh-computers beschikbaar met OS-X. Aan deze systemen is een printvoorziening gekoppeld. Digitale informatievoorziening voor studenten is er in de vorm van het al langer bestaande studenteninformatiesysteem KISS, alsmede de eigen internet homepage van de opleiding. De Bibliotheek Gedragswetenschappen bevat de collecties van psychologie, kunstmatige intelligen tie, pedagogische wetenschappen en onderwijskunde. Deze collectie omvat ongeveer 42.000 boeken en 13.000 tijdschriftbanden. De bibliotheek heeft een abonnement op circa 500 tijdschriften. Een toenemend aantal tijdschriften binnen de RU is elektronisch, full text beschikbaar. Informatie daarover is te vinden op de website van de universiteitsbibliotheek (www.ru.nl/ubn). In de bibliotheek zijn circa honderd werkplekken om te studeren. Verder is er een werkplaats met zestien computers, waar studenten tijdens de openingsuren in stilte kunnen werken. Daarnaast zijn er twaalf publieke pc's voor het raadplegen van de catalogus, andere zoeksystemen en internet. Studenten tonen zich in het Tevredenheidsonderzoek heel tevreden over de voorzieningen en diensten van de bibliotheek gedragswetenschappen.
294
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
Oordeel van de commissie De commissie heeft geconstateerd dat de voorzieningen in orde zijn en dat is in de gesprekken met de studenten bevestigd. De commissie heeft tijdens de rondleiding geconstateerd dat de huisvesting in het huidige gebouw adequaat is. De studenten met wie de commissie gesproken heeft waren tevreden over de beschikbaarheid van computers. De commissie concludeert dat de materiële voorzieningen toereikend zijn om het programma te realiseren. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. F16: Studiebegeleiding De studiebegeleiding en de informatievoorziening aan studenten zijn adequaat met het oog op studievoortgang. De studiebegeleiding en de informatievoorziening aan studenten sluiten aan bij de behoefte van studenten.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en Master In de studiebegeleiding staat voorop dat eigen verantwoordelijkheid en initiatief van studenten bevorderd worden. Daartoe worden de contacten binnen de opleiding zo informeel mogelijk gehou den, zijn docenten (waaronder de studiebegeleider) in principe altijd bereikbaar, en kunnen stu denten met vragen en problemen in eerste instantie terecht bij iedere docent. Zonodig kan een student door een docent verwezen worden naar de studiebegeleider. De meeste vragen en problemen waarvoor studenten bij de studiebegeleider komen liggen op het gebied van studieplanning en studievertraging. De studiebegeleider verwijst studenten met specifieke leervaardigheidsproblemen naar de universitaire Dienst Studentenzaken, die gerichte cursussen en trainingen op dat terrein aanbiedt. In sommige gevallen is het noodzakelijk om een aangepaste planning te maken en de student door te verwijzen naar de studentendecanen om de eventuele studievertraging te laten registreren. Daarnaast onderhoudt de studiebegeleider contact met de docenten, in het bijzonder over vakspecifieke problemen. Studiemonitoring en -begeleiding op initiatief van de studiebegeleider vindt plaats op de volgende wijzen: Jaarlijkse studievoortgangsgesprekken, waarvoor alle tweede- en ouderejaars studenten in juni een uitnodiging ontvangen. De studiebegeleider rapporteert via een overzicht van de gesprekken aan de OLC. Studenten met specifieke studieproblemen (medisch, relationeel, enzovoort) worden frequenter via voortgangsgesprekken gemonitord. Zonodig verzoekt de studiebegeleider relevante docenten om specifieke voorzieningen (zoals meer tijd voor tentamens) en/of verwijst naar hulpverlenende instanties (zoals studentendecanen). Op universitair niveau wordt de studiebegeleiding ondersteund door de Dienst Studentenzaken waar studenten terecht kunnen voor algemene (niet opleidingsspecifieke) informatie, begeleiding en advies. In 2004 is het Academisch Schrijfcentrum Nijmegen (ASN) van start gegaan. Deze universitaire voorziening is zowel bedoeld voor studenten die behoefte hebben aan hulp bij de structurele verbeQANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
295
tering van schrijftaken, als voor docenten die advies wensen over het begeleiden van het schrijfproces van studenten en het inzetten van schrijfopdrachten als didactisch hulpmiddel. Uit een onderzoek door de studievereniging CognAC (januari/februari 2005) blijkt dat studenten de studiebegeleiding in het algemeen voldoende vinden aansluiten bij hun behoeften. De aanspreekbaarheid van docenten en studiebegeleider wordt als goed beoordeeld, er worden geen drempels ervaren bij vragen en problemen. De studievoortgangsgesprekken als gecombineerde vorm van studiemonitoring, studiebegeleiding en opleidingsevaluatie, worden door studenten gewaardeerd. Studenten wensen dergelijke gesprekken ook in de propedeuse (bijvoorbeeld na vier maanden en aan het eind van het jaar); zie hiervoor hieronder onder ‘propedeuseadvies’. Propedeuseadvies Eind januari ontvangen alle eerstejaars studenten schriftelijk een voorlopig studieadvies. Dit voor lopige advies is bedoeld als hulpmiddel ter ondersteuning van het eigen beslissingsproces van de student. Het advies is deels geformaliseerd, dat wil zeggen: tenzij er bijzondere omstandigheden zijn wordt een positief advies uitgebracht bij 70% of meer van de mogelijk te behalen EC op dat moment. Een werkelijk negatief advies wordt op dat moment nog niet uitgebracht, bij minder dan 70% studieresultaat is het advies om contact op te nemen met de studiebegeleider voor advies over doorgaan, stoppen of veranderen van studie. In juli ontvangen alle eerstejaars studenten schriftelijk een studieadvies, gebaseerd op alle studie resultaten in het propedeusejaar. Het studieadvies kan zijn 'doorgaan', ‘twijfelachtig: overleg met studiebegeleider’ of ‘stoppen’. Voor hen die dan geen advies ‘doorgaan’ ontvangen is dit een voorlopig advies tot na de herkansingen. In september volgt voor deze categorie een definitieve versie. Ook deze adviezen zijn deels geformaliseerd: afgezien van bijzondere omstandigheden wordt een positief advies gegeven bij 45 EC of meer behaalde studieresultaten, een negatief advies bij minder dan 30 EC. Deze adviezen zijn conform RU-beleid niet bindend, maar wel dringend: bij negatief of twijfeladvies worden serieuze gesprekken gevoerd over de vraag of de student wel de juiste opleiding heeft gekozen. Op basis van de ervaringen met de eerste drie studentcohorten sinds de invoering van de propedeuse KI kan geconcludeerd worden dat de begeleiding in de propedeuse te extensief en te afstandelijk was. Met ingang van het studiejaar 2005-2006 zijn daarom het halfjaarlijkse en eindejaars studie advies aangevuld met een studievoortgangsgesprek. Voor het halfjaarlijkse advies is dat verplicht bij niet-positief advies, voor het eindejaars advies algemeen verplicht. Overwogen wordt om aan iedere instromende student een mentor toe te wijzen. Om de relatief kleine staf niet nog verder te belasten, zullen dit ouderejaarsmentoren worden die een signalerende en verwijzende functie krijgen. Studievoortgangsregistratie De studievoortgangsregistratie wordt verzorgd door het facultaire ODC. Dit gebeurt via een centraal registratiesysteem waarin studenten via het studenteninformatiesysteem KISS te allen tijde hun eigen voortgangsresultaten kunnen opvragen. Ook studiebegeleiders hebben voor de uitoefening van hun begeleidings- en adviestaak de beschikking over een overeenkomstig systeem (ISIS+) voor toegang tot deze gegevens. Informatievoorziening De voorlichting over het aanbod van de bachelor- en masteropleidingen aan de RU wordt op universitair niveau verzorgd. In 2004 is daartoe het 'Informatiecentrum Bachelor Master' opgericht.
296
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
De huidige informatievoorziening is wel adequaat voor de studievoortgang als zodanig, maar voldoet verder slechts marginaal aan de behoeften van studenten. Dat blijkt ook uit voornoemd onderzoek van de studievereniging CognAC. Met name informatie over keuzen in de studie (keuzecursussen, onderwerpen voor bachelorscriptie, masteropleidingen) is te verbeteren. Gedurende het studiejaar 2005-2006 is een begin gemaakt met een duidelijke verbetering van de informatievoorziening. Hiervoor zullen enerzijds informerende activiteiten standaard opgenomen te worden in het rooster, en moet anderzijds menskracht worden vrijgemaakt voor het onderhouden van actuele gegevens, met name op de internetsite. Zie echter voor de belasting van de staf Facet 13. Oordeel van de commissie De commissie heeft geconstateerd dat de studiebegeleiding adequaat is, maar dat deze op een aantal punten verbeterd kan worden. De studieadviseur is goed beschikbaar bij problemen maar riep niet proactief alle studenten op, alleen de probleemgevallen. Wel worden sinds vijf jaar alle postpropedeuse studenten uitgenodigd voor een voortgangsgesprek en sinds een jaar ook de eerstejaars. Daarmee is dus ook een element van preventie in het systeem van begeleiding ingebracht. Sinds kort is er bovendien een mentorensysteem ingevoerd waarbij student-leden van de opleidingscommissie als mentor optreden. De commissie waardeert dit initiatief dat aanmoediging verdient. De studenten met wie de commissie gesproken heeft brachten geen klachten naar voren op het gebied van dit facet. De commissie concludeert dat de studiebegeleiding in orde is, zeker met inachtneming van de recente verbeteringen. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende.
Oordeel over het onderwerp ‘Voorzieningen’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Voorzieningen’. Voor de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende.
6.2.5. Interne kwaliteitszorg F17: Evaluatie resultaten De opleiding wordt periodiek geëvalueerd, mede aan de hand van toetsbare streefdoelen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master De kwaliteitsbewaking van de opleiding wordt op een systematische manier uitgevoerd. Universiteitsbrede onderzoeken bevragen studenten en alumni naar hun tevredenheid over de opleiding. Op facultair niveau vindt de monitoring plaats van instroom, uitstroom, rendementen, algemene studententevredenheid. Op opleidingsniveau worden de uitkomsten hiervan geanalyseerd en in de QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
297
kwaliteitszorgsystematiek meegenomen. Daarnaast vindt op opleidingsniveau monitoring en analyse plaats van het programma als geheel, van delen daarvan en van cursussen. Op verschillende momenten worden bij de studenten enquêtes afgenomen: na afloop van de cursus, per kwartaal/semester en bij het verlaten van de studie. Op opleidingsniveau vindt ook de monitoring en analyse plaats van de mening van de docenten en in principe ook van potentiële werkgevers over het programma. Streefdoelen De opleiding streeft er naar bij alle evaluaties een 3 of hoger te scoren op een vijfpuntsschaal. Een score hoger dan 4 wordt als goed beschouwd. Een score lager dan 3 wordt opgevat als een negatief resultaat en is voor de opleidingscommissie aanleiding tot actie. Bij een negatieve cursusevaluatie worden door de voorzitter van de commissie met de betrokken docent afspraken gemaakt voor verbetering van de cursus. Actie van de opleidingscommissie kan ook betekenen dat er verder onderzoek gedaan wordt naar de reden van achterblijvende scores. Daarnaast zijn er streefdoelen met betrekking tot instroom, uitstroom en rendementen. De opleiding streeft naar een instroom van 45 studenten of meer in de loop van de komende jaren. De propedeuse moet een hoog selectieve werking hebben, dat wil zeggen, dat een hoog percentage studenten dat de propedeuse haalt (streefcijfer 85% overeenkomstig de facultaire streefdoelen) het bachelordiploma haalt. Eveneens in overeenstemming met de facultaire streefcijfers streeft de opleiding ernaar dat 75% van de instromers na twee jaar de propedeuse heeft behaald. Bovendien streeft de opleiding ernaar dat van de studenten die afhaken 80% dat binnen het eerste semester van het eerste jaar doet. Evaluatieprocedures en -instrumenten De kwaliteit van de opleiding wordt gemonitord met verschillende instrumenten: Cursusevaluaties; Teacher report; Kwartaalgesprekken; Eerstejaarsenquête; Exitenquête; Docentenvragenlijst; Loopbaanonderzoek; Tevredenheidsonderzoek; Loopbaanonderzoek; Werkveldenquête; Onderwijskengetallen. Al deze instrumenten worden volgens een vaste cyclus ingezet. Jaarlijks gaat de opleidingscommissie aan de hand van de ‘Jaarcirkel kwaliteitszorg’ na of alle activiteiten naar behoren zijn uitgevoerd. De resultaten van evaluaties worden in de opleidingscommissie besproken. Deze stelt naar aanleiding daarvan een document op met bespreekpunten, adviezen en complimenten. Dit commentaar wordt gecommuniceerd naar de staf van de opleiding. De staf bespreekt de evaluatieresultaten met het commentaar van de opleidingscommissie, en meldt actiepunten ter verbetering terug. Na een realistische uitvoeringstermijn worden de voorgenomen actiepunten op hun implementatie gecontroleerd door de opleidingscommissie. Dit kan leiden tot een vervolgoverleg met de staf. Voor alle rapporten over het programma als geheel wordt in gezamenlijk overleg tussen de staf en de opleidingscommissie een definitieve lijst opgesteld van voorgenomen aanpassingen in het curriculum, de voorzieningen of de organisatie. De besluitenlijst wordt door de staf geïmplementeerd. De opleidingscommissie monitort de uitvoering en resultaten van de besluiten, de studentenfractie verzorgt terugkoppeling naar de studenten. In het opleidingsjaarverslag worden de resultaten van de hiervoor besproken evaluaties samengevat. Er worden relevante punten besproken met betrekking tot de onderwijsinhoud, -organisatie, -voorzieningen en resultaten. Er worden de onderwijskengetallen gepresenteerd van het betreffende jaar en de jaren daarvoor. Bovendien wordt er door de opleidingscommissie, staf van de opleiding en de onderwijsdirecteur teruggeblikt op het gevoerde onderwijsbeleid. Het jaarverslag bevat ook de voorgenomen verbeteracties voor de komende tijd. Het opleidingsjaarverslag speelt een belangrijke rol in de jaarlijkse wederzijdse afspraken tussen de directeur van het onderwijsinstituut en de facul298
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
teit, de zogenaamde managementcontracten. Deze managementcontracten vormen de basis voor de halfjaarlijkse controlegesprekken tussen enerzijds faculteit en college van bestuur en anderzijds de faculteit en de onderwijs- (en onderzoeks-) directeuren. Op deze wijze wordt de cyclus van de interne kwaliteitszorg gesloten met het afleggen van verantwoording daarover. Oordeel van de commissie De commissie heeft met instemming geconstateerd dat er toetsbare streefdoelen zijn ingesteld. Als het om landelijke en universitaire evaluaties gaat wil de opleiding hoger dan het gemiddelde scoren. Bij cursusevaluaties wordt ernaar gestreefd voor alle elementen minstens een 3 op de vijfpuntsschaal te behalen. Op cursusniveau is er een voldoende werkend evaluatieproces, mede vanwege de grote inzet van studenten, die ook tot uitdrukking komt in de regelmatig verschijnende publicatie OKKI (Onderwijs Kwaliteit Kunstmatige Intelligentie). Dat is het overzicht uitgegeven door de studievereniging CognAC met verslagen over de verschillende cursussen van individuele studenten. De docenten kunnen hierop een reactie schrijven die eveneens wordt gepubliceerd in OKKI. De commissie waardeert deze vorm van kwaliteitszorg. Bij Facet 18 gaat de zelfstudie uitvoerig in op de aanbevelingen van de vorige visitatiecommissie. Aan al deze punten is gewerkt en tegemoetgekomen (verdeling zwaarte, aanleren vaardigheden, beoordeling scripties, voorzieningen, inbedding, alumnibeleid). Zie ook het door de commissie gestelde hieronder bij Facet 18. Er is sprake van een jaarcyclus. In een tabel wordt aangegeven welke instrumenten door wie en hoe frequent worden ingeschakeld bij de evaluaties. De commissie heeft ook het onderwijsjaarverslag 2005-2006 dat in maart 2007 is verschenen bekeken. De commissie heeft geconstateerd dat de evaluatie van onderwijsresultaten actief wordt gevolgd. Ook de zorgvuldige en uitvoerige zelfstudie ten behoeve van onderhavige visitatie geeft aan dat de opleidingen aan de kwaliteit van het onderwijs veel aandacht besteden. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. F18: Maatregelen tot verbetering De uitkomsten van deze evaluatie vormen de basis voor aantoonbare verbetermaatregelen die bijdragen aan realisatie van de streefdoelen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master In het visitatierapport 2002, de jaarverslagen 2002–2005, en de verslagen van de OLC in de jaren 2002–2005 komen verbeterpunten naar voren. Hierin zijn ook de verbeterpunten verwerkt die uit de resultaten van de overige evaluaties (zie Facet 17) in die periode zijn voortgekomen. In dit facet is een overzicht van alle verbeterpunten opgenomen, geordend naar vier thema’s, namelijk curriculum, organisatie, interactie en kengetallen. Vervolgens worden de maatregelen beschreven die naar aanleiding van deze verbeterpunten genomen. • Versterking van het curriculum van de opleiding: Bètaprofiel versterken; KI-component en samenhang tussen cursussen vergroten; Zwaarte van het programma en thema’s beter verdelen over de semesters en over bachelor- en masteropleiding; Vaardigheden van de studenten en beoordeling van hun werk verbeteren. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
299
• Verbetering van de organisatorische inbedding: Staf uitbreiden; Onderwijs- en practicumruimten verbeteren; Computervoorzieningen verbeteren; Samenwerking met de opleidingen informatica en informatiekunde verbeteren; Samenwerking binnen het onderwijsinstituut verbeteren; Internationalisering verbeteren; Evaluatie professionaliseren. • Verbetering van de interactie met studenten en beroepenveld: Studiebegeleiding intensiveren (met name in eerste jaar); Inzet studenten vergroten; Alumnibeleid verbeteren; Ontwikkelen van beleid ten aanzien van het afnemend beroepenveld. • Verbetering van instroom, doorstroom en rendement verbeteren: Actiever en gerichter werven. Oordeel van de commissie De commissie heeft met instemming kennisgenomen van de uitvoerige lijst van punten in de zelfstudie die verbeterd zijn en die alle ook uitvoerig worden toegelicht. Het gaat om punten die ook in Facet 17 summier worden genoemd. Wat bijvoorbeeld zwaarte en thematiek betreft is de cursus ‘Artificiële intelligentie 1: basisbegrippen’, die in het verleden een struikelvak vormde, uitgebreid met begeleide oefenopgaven en wordt sinds 2002-2003 vooraf gegaan door zowel een cursus ‘Logica-1 voor AI’ als een cursus ‘Introductie cognitiewetenschappen B: AI’. Bovendien sluit de tentaminering van het vak beter aan bij het oefenmateriaal. Het programmeeronderwijs is nu gelijkmatig verdeeld over de semesters. Ook de cursussen die ter versterking van het bètakarakter zijn toegevoegd zijn op strategische plekken in het curriculum opgenomen. Het curriculum is vanuit drie thematische pijlers ingericht (zie hiervoor de Facetten 5, 6 en 7). Zo bespreekt de zelfstudie al deze verbeterpunten. De commissie waardeert de degelijkheid waarmee die aanbevelingen zijn opgepakt. Zij heeft bovendien geconstateerd dat maatregelen tot verbetering van cursussen vlot worden uitgevoerd. Op curriculumniveau wordt een veelheid van maatregelen genomen om tot een breed basisprogramma te komen dat aan alle eisen van het KION Frame of Reference voldoet en tot een masterprogramma met een duidelijk eigen profiel. De commissie heeft veel waardering voor de genomen maatregelen en voor de wijze waarop ze zijn uitgevoerd. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is goed. Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is goed. F19: Betrekken van medewerkers, studenten, alumni en beroepenveld Bij de interne kwaliteitszorg zijn medewerkers, studenten, alumni en het afnemend beroepenveld van de opleiding actief betrokken.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor en master De studentenpopulatie vormt een belangrijke en actieve informatiebron bij de evaluatie van het studieprogramma. In evaluaties voor elke afzonderlijke cursus en over elk jaar heen geven studenten aan in welke opzichten (een onderdeel van) het programma te wensen overlaat. Ook aan de huidige zelfstudie hebben studenten intensief meegewerkt door het leveren van commentaar op beschikbare stukken. 300
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
De actieve betrokkenheid van studenten bij de interne kwaliteitszorg blijkt echter vooral uit de bijdrage die ze leveren in de bachelor- en masteropleidingscommissies, het organiseren van de kwartaalevaluaties en de uitgave van OKKI (Onderwijs Kwaliteit Kunstmatige Intelligentie, zie Facet 17), voorstellen voor programmawijzigingen en een evaluatie van de studiebegeleiding. Medewerkers zijn betrokken bij de interne kwaliteitszorg via het zorgdragen voor de cursusevaluaties en het adequaat reageren op de evaluatieresultaten. Dit is echter voornamelijk reactief. Meer proactief is de inbreng van een aantal docenten in de OLC, en van alle docenten in het stafoverleg. In deze gremia komen, ook op initiatief van medewerkers, aanmerkingen op en mogelijke verbeteringen van het studieprogramma ter discussie. Tevens hebben alle docenten actief bijgedragen tot de huidige zelfstudie. Voor zowel het academische als het commerciële afnemende beroepenveld geldt dat de contacten vrij informeel en weinig systematisch zijn. Met name voor het academische veld geldt dit zeer sterk, waar echter de intensieve aard van die contacten tegenover staat. De opleiding beraadt zich op manieren om het afnemende veld op meer systematische wijze te betrekken bij de kwaliteitszorg; de gedachten gaan uit naar een vragenlijst over aanwezige en gewenste kwalificaties van stagiairs aan het eind van stageperioden. Ook de wijze waarop alumni systematisch bij de kwaliteitszorg betrokken zouden kunnen worden wordt onderzocht, maar die is op dit moment nog niet duidelijk. Oordeel van de commissie De commissie heeft geconstateerd dat de Opleidingscommissie naar behoren functioneert. Studenten en medewerkers zijn goed bij de opleidingen betrokken. Alumni en het afnemend veld worden echter niet systematisch betrokken bij evaluaties en vernieuwing van onderwijsprogramma’s. Er zijn wel informele contacten. De opleiding is zich aan het beraden over structureler inschakeling van alumni en het afnemend veld. De commissie concludeert dat bij de interne kwaliteitszorg studenten en docenten naar behoren betrokken zijn. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Aanbeveling De commissie beveelt aan om alumni en afnemend veld systematisch bij de opleiding te betrekken. De commissie heeft vernomen dat er wordt gewerkt aan het systematisch betrekken van het afnemende veld, en dat de mogelijkheden daartoe ten aanzien van alumni ook worden onderzocht. De commissie benadrukt dat het oordeel over de masteropleiding voldoende is. Bovengenoemde aanbeveling doet daar niets aan af.
Oordeel over het onderwerp ‘Interne kwaliteitszorg’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Interne kwaliteitszorg’. Voor de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
301
6.2.6. Resultaten F20: Gerealiseerd niveau De gerealiseerde eindkwalificaties zijn in overeenstemming met de nagestreefde eindkwalificaties qua niveau, oriëntatie en domeinspecifieke eisen.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor De bacheloropleiding is opgezet als een fase waarin studenten worden opgeleid voor succesvolle deelname aan aansluitende en verwante masteropleidingen. Op dit ogenblik kunnen nog geen significante uitspraken worden gedaan over de feitelijke aansluiting op de masterfase, daar nog slechts een beperkt aantal studenten de bachelorfase heeft voltooid en de masteropleiding KI in Nijmegen net haar eerste jaar is ingegaan. De eerste drie studenten hebben hun bachelordiploma eind november 2005 gehaald. In bijlage 12 is een lijst van hun bachelorscripties opgenomen. Twee van die studenten volgen nu zowel de masteropleiding KI als de masteropleiding Cognitive Neuroscience. Gezien de niet geringe toelatingseisen die voor deze masteropleiding gehanteerd worden, is dit een goed teken. De derde bachelorafgestudeerde (die voorafgaand al een hbo-studie had afgerond) is nu in het bedrijfsleven werkzaam. Daarnaast volgt inmiddels een aantal studenten cursussen uit de masterfase. Dit is volgens de OER toegestaan indien studenten minstens 160 EC’s aan bachelorcursussen hebben gehaald. Sommige studenten zijn aan hun bachelorscriptie begonnen. De ervaring van de opleiding is dat bachelorstudenten goed zijn voorbereid op het afstudeertraject. Ze beschikken over voldoende theoretische en praktische vaardigheden voor het volbrengen van hun scriptie. Daarnaast slagen studenten er voldoende in om integrerende cursussen uit de masteropleiding KI te behalen. Master The first Master students enrolled in the MSc AI in the course year 2005-2006. They are expected to graduate at Spring/Summer 2007. Therefore, no data are yet available concerning the achieved level of the MSc AI. Below, the self -evaluation will focus on the resulting graduation theses of the previous undivided 4-year programme and the experiences with former students, the so-called alumni. Graduation theses are judged by at least two tenured staff members, which ensures a high-quality review and calibration of the resulting grades. The average grade for the past 25 theses was 7.7 (sd=0.9), which is considered as good. Furthermore, selected theses compete in the national KION competition, in which a comparison of the level between institutes can be made. To indicate that the students perform relatively well, the self evaluation mentions that in 2002-’03 AI in Nijmegen ranked second and in 2003-’04, Nijmegen ranked third (out of six). See Appendix 13, for the 25 most recent theses. The Faculty of Social Sciences issues a large alumni career investigation every six years. Based on the last (October 2003) report, it can be concluded that 90% of the Cognitive Scientists get a job within the first three months of their graduation. The number of respondents in this study was 42. Almost 30% start as PhD-student, which is considered as a strong indicator of the quality of their education. The ratio of alumni that are employed on an academic level versus a higher educational level is 74%/26% in their first job, 76%/24% in their second job and 90%/10% in their third job. Approximately half of the alumni think that the knowledge and expertise obtained through 302
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
their education fits well to their job. The other students report that their current job does not directly require this particular knowledge, but that it may be of use in the future. Oordeel van de commissie Bachelor De commissie heeft alle vier de beschikbare bachelorscripties bestudeerd en beoordeeld aan de hand van een eigen beoordelingsformulier. De bachelorscriptie telt 12 EC. De commissie beoordeelde in een aantal gevallen de scriptie lager dan de opleiding had gedaan, maar ook in een aantal gevallen hoger. Gemiddeld ging het om verschillen van 1 punt op de schaal 110. Eén scriptie kreeg van de commissie een pluim vanwege de echte integratie van tijdens de bacheloropleiding opgedane kennis en vaardigheden. Bij één scriptie was de relatie tot KI voor de commissie niet helder. Het niveau van de scripties is echter in orde. De commissie heeft via een steekproef ook enkele tentamens bekeken, zowel de opgaven als de uitwerking, en geconstateerd dat deze van voldoende niveau zijn. De commissie constateert dat de gerealiseerde eindkwalificaties in overeenstemming zijn met de nagestreefde eindkwalificaties. Master De commissie heeft een tiental doctoraalscripties bestudeerd en beoordeeld aan de hand van haar eigen beoordelingsformulier. De mastercohort was ten tijde van de visitatie nog niet aan het schrijven van een masterscriptie toegekomen. In de meeste gevallen kwam het cijfer dat de commissie had gegeven overeen met het cijfer dat de opleiding had gegeven. In één geval oordeelde de commissie iets hoger. In de overige gevallen scoorde de commissie lager. Ook had een aantal scripties meer met Cognitiewetenschap dan met KI te maken. De scripties hebben een goed niveau, maar geven niet altijd gestalte aan het interdisciplinaire karakter van de opleiding; er zijn relatief veel monodisciplinaire scripties. Gezien het oude doctoraalprogramma, en het betrof hier immers doctoraalscripties, vindt de commissie dit begrijpelijk. Naar het oordeel van de commissie dient de opleiding er wel op toe te zien dat dit verbeterd wordt. Zij heeft er het volste vertrouwen in dat dit gebeurt. Het is thans echter niet duidelijk wie hiervoor moet zorgen; de commissie heeft vernomen dat deze taak aan de opleidingscommissie is opgedragen, maar dat acht zij niet juist, ook niet omdat in die commissie ook studenten zitting hebben. Naar het oordeel van de commissie is dit geen zaak voor de opleidingscommissie, maar voor de examencommissie. De opleidingscommissie zou wel kunnen nalopen of de onderwerpen die voor scripties worden aangeboden voldoende interdisciplinair van karakter zijn. De commissie heeft via een steekproef ook enkele tentamens bekeken, zowel de opgaven als de uitwerking en geconstateerd dat deze van voldoende niveau zijn. Afgestudeerden uit voorlopers van dit programma hebben voldoende kwalificaties voor een baan bij universiteit of bedrijf. Dit bleek ook uit het gesprek met de afgestudeerden, die vinden dat het programma na hun vertrek beter is geworden, met meer wiskunde. De commissie constateert dat de gerealiseerde eindkwalificaties in overeenstemming zijn met de nagestreefde eindkwalificaties.
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
303
Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Aanbeveling De commissie trof één, als scriptie aangeboden, aangekleed stageverslag aan, dat te weinig de kenmerken van een scriptie vertoonde. Dat bracht haar tot de aanbeveling dat stageverslag en scriptie gescheiden documenten zouden moeten zijn. De opleiding verwacht echter, zo heeft zij in de procedure van hoor- en wederhoor naar voren gebracht, dat de toegenomen en toenemende controle op de kwaliteit van de stages en scripties reeds voldoende garantie biedt tegen dergelijke uitzonderingen, waardoor een dergelijke algemeen geldende maatregel overbodig is. De commissie acht het wel noodzakelijk hier attent op te blijven, anders zou een generale maatregel als bovenomschreven wel ingevoerd moeten worden. Zij heeft echter, gezien de gesprekken die zijn gevoerd, voldoende vertrouwen in de opleiding om ervan uit te gaan dat zo’n aangekleed stageverslag een uitzondering blijft. De commissie benadrukt dat het oordeel over de masteropleiding voldoende is. Bovengenoemde aanbeveling doet daar niets aan af. F21: Onderwijsrendement Voor het onderwijsrendement zijn streefcijfers geformuleerd in vergelijking met relevante andere opleidingen. Het onderwijsrendement voldoet aan deze streefcijfers.
Beschrijving overgenomen uit de zelfstudie Bachelor Sinds de oprichting van de bachelor- en masteropleiding KI is een stabiele en groeiende instroom van achtereenvolgens 19, 20, 25 en 26 studenten gerealiseerd. Het overgrote merendeel bestaat uit de reguliere vwo-instroom. Totale studentenaantallen De tabel heeft betrekking op alle ingeschreven studenten, dus voor zowel cognitiewetenschap en KI. Hier tellen ook studenten die zich eerder bij een andere opleiding hadden ingeschreven en studenten die op enig moment in het studiejaar actief zijn geweest maar later dat jaar zijn gestopt. Tabel: Aantal ingeschreven studenten. De totalen zijn inclusief doctoraalstudenten Ba Ma Totaal
02/03 24
03/04 39
04/05 61
58
74
92
05/06 73 2 93
Het propedeuserendement dient na twee jaar 75% te bedragen. Van deze 75% dient 90% uiteindelijk haar bachelordiploma KI te behalen. Hoewel de opleiding KI als enige van de opleidingen binnen de FSW een bètastudie behelst, blijken deze streefcijfers niet uitzonderlijk hoog te zijn in vergelijking met andere bètastudies, zoals Informatica, Wiskunde en Natuurkunde.
304
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
De tabel toont deze propedeuserendementsgegevens. Gegeven het streefcijfer van 75% propedeuserendement na twee jaar, lijken deze cijfers teleurstellend. Een analyse laat zien dat de relatief hoge uitval hieraan debet is. Gemiddeld stopt meer dan 25% van de ingeschreven studenten met de opleiding KI, wat het streefcijfer nogal hoog doet uitkomen. Opvallend is dat bijna alle gestopte studenten hun besluit in hun eerste studiejaar hebben genomen. Dit houdt in dat het streven om al in de propedeuse duidelijkheid te krijgen in de haalbaarheid of geschiktheid van de studie, wordt behaald, wat ook actief wordt nagestreefd in de studiebegeleiding (zie Facet 16). In vergelijking tot andere bètaopleidingen aan de Radboud Universiteit is een uitval van 25% betrekkelijk laag. Zo blijkt uit cijfers van het CIF over de afgelopen tien jaar, het propedeuserendement na drie jaar of meer voor Natuur- & Sterrenkunde gemiddeld 60%, voor Informatiekunde 42%, voor Informatica 63%, voor Scheikunde 68% en voor Wiskunde 56%. Tabel: Propedeuse+postpropedeuserendement Prop. cohort jaar
Prop rendement
grootte na 1 jaar 2002 16 19% 2003 17 18% 2004 23 17% Gemiddeld 18%
na 2 jaar 38% 35%
na 3 jaar 44%
36%
44%
na >3 jaar nvt nvt nvt nvt
Postprop. Bachelor cohort rendement jaar grootte na 3 na >3 jaar jaar 2002 8 38% nvt 2003 6 nvt 2004 5 nvt Gemiddeld 38% nvt
Er is een grote uitval van rond de 25%. In vergelijking tot andere bètaopleidingen aan de Radboud Universiteit is dit een realistisch en zelfs betrekkelijk laag cijfer. Het streefcijfer van 75% propedeuserendement binnen twee jaar wordt niet gehaald, mede door die hoge uitval; De vwo-instroom met een profiel met daarin Wiskunde-B heeft een betrekkelijk lage uitval. Bovendien blijken studenten met een dergelijk profiel er aanzienlijk beter in te slagen hun propedeuse binnen twee jaar te halen dan studenten met een andere vooropleiding. Omdat de wiskunde dus kennelijk een beperkende factor is, is de cursus Wiskunde-1 voor AI geïntensiveerd. Verder wordt overwogen om de instroomvereisten met betrekking tot de wiskunde te verhogen naar Wiskunde-B, maar het is niet opportuun om dat als Nijmeegse opleiding eenzijdig in te voeren. Dit punt zal ingebracht worden in het KION-overleg. Bachelorrendementen Van de in 2002-2003 gestarte studenten hebben acht studenten inmiddels (december 2005) hun propedeutisch getuigschrift behaald. Van deze studenten kan het postpropedeutische bachelorrendement na drie jaar dus worden bepaald: drie van de acht studenten hebben hun bachelordiploma behaald, wat een postpropedeutisch bachelorrendement oplevert van 37,5%. Master (Geen gegevens in de zelfstudie)
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
305
Oordeel van de commissie Bachelor De opleiding wil meer studenten werven (in Facet 1 is de samenwerkingsovereenkomst met Informatica/ Informatiekunde reeds genoemd) en de commissie heeft het daartoe opgestelde plan van aanpak ontvangen. Er komt onder andere een intensieve wervingscampagne en het lijkt haar een goed initiatief. De commissie heeft geconstateerd dat de opleiding streefcijfers heeft geformuleerd, maar ook dat ze niet erg ambitieus zijn. Als doel wordt genoemd een propedeuserendement na twee jaar van 75% en daarvan dan weer 90% een bachelordiploma na vier jaar. Dit rendement wordt niet gehaald. De opleiding heeft aanvullende gegevens over de rendementen aan de commissie aangeboden waaruit blijkt dat het gemiddelde propedeuserendement na twee jaar ligt op 41%. De opleiding heeft in de procedure van hoor- en wederhoor naar voren gebracht dat zij ervoor gekozen heeft om streefcijfers te formuleren die een reële kans maken binnen de accreditatieperiode behaald te worden, liever dan meer ambitieuze, maar minder realistische. De recente invoering van de bachelor-masterstructuur maakt een scherpe meting momenteel nog niet mogelijk; vooralsnog beoordeelt de commissie dit facet als voldoende. Master De Faculteit Sociale Wetenschappen heeft de bachelor-masterstructuur gefaseerd ingevoerd en in 2005-2006 is de masterfase voor het eerst uitgevoerd. In 2006-2007 is voor het eerst het tweede masterjaar verzorgd. De eerste masterstudent studeert eind september 2007 af en heeft dan twee jaar en één maand over haar masterstudie gedaan. Er zijn dus nog geen rendementsgegevens bekend. Van de negen studenten die hun bachelordiploma hebben gehaald volgen er vijf de masterspecialisatie Cognitive Engineering en twee de masterspecialisatie Cognitive Research. De zelfstudie geeft geen informatie over het rendement bij de masteropleiding bij dit facet, hetgeen gezien het bovenstaande begrijpelijk is. Maar ook streefcijfers ontbraken. De commissie heeft kort voor haar bezoek de aanvullende gegevens, desgevraagd, gekregen. De opleiding streeft naar een rendement van 90% van de interne instroom en van 80% van de externe instroom. De commissie kan geen uitspraak doen over het behalen van deze streefcijfers. De recente invoering van de bachelor-masterstructuur maakt een scherpe meting momenteel nog niet mogelijk; vooralsnog beoordeelt de commissie dit facet als voldoende. Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende. Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Het oordeel van de commissie is voldoende.
Oordeel over het onderwerp ‘Resultaten’ Op basis van de beoordelingen per facet komt de commissie tot een samenvattend oordeel over het onderwerp ‘Resultaten’. Voor de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie luidt dat oordeel voldoende, voor de masteropleiding luidt dat oordeel voldoende.
306
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
Samenvatting van de oordelen van de commissie Bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie: Onderwerp 1. Doelstellingen van de opleiding 2. Programma
3. Inzet van personeel 4. Voorzieningen 5. Interne kwaliteitszorg 6. Resultaten
Oordeel Facet voldoende 1. Domeinspecifieke eisen 2. Niveau 3. Oriëntatie voldoende 4. Eisen wo 5. Relatie doelstellingen en programma 6. Samenhang programma 7. Studielast 8. Instroom 9. Duur 10. Afstemming vormgeving en inhoud 11. Beoordeling en toetsing voldoende 12. Eisen wo 13. Kwantiteit personeel 14. Kwaliteit personeel voldoende 15. Materiële voorzieningen 16. Studiebegeleiding voldoende 17. Evaluatie resultaten 18. Maatregelen tot verbetering 19. Betrokkenheid van medewerkers, studenten, alumni en beroepenveld voldoende 20. Gerealiseerd niveau 21. Onderwijsrendement
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
Oordeel voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende goed voldoende voldoende voldoende
307
Masteropleiding Kunstmatige Intelligentie: Onderwerp 1. Doelstellingen van de opleiding 2. Programma
3. Inzet van personeel 4. Voorzieningen 5. Interne kwaliteitszorg 6. Resultaten
Oordeel Facet voldoende 1. Domeinspecifieke eisen 2. Niveau 3. Oriëntatie voldoende 4. Eisen wo 5. Relatie doelstellingen en programma 6. Samenhang programma 7. Studielast 8. Instroom 9. Duur 10. Afstemming vormgeving en inhoud 11. Beoordeling en toetsing voldoende 12. Eisen wo 13. Kwantiteit personeel 14. Kwaliteit personeel voldoende 15. Materiële voorzieningen 16. Studiebegeleiding voldoende 17. Evaluatie resultaten 18. Maatregelen tot verbetering 19. Betrokkenheid van medewerkers, studenten, alumni en beroepenveld voldoende 20. Gerealiseerd niveau 21. Onderwijsrendement
Oordeel voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende voldoende goed voldoende voldoende voldoende
Eindoordeel van de commissie over de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie en de masteropleiding Kunstmatige Intelligentie De commissie komt, op grond van haar oordelen voor de onderwerpen en facetten uit het accreditatiekader, tot het volgende eindoordeel: De bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie voldoet aan de eisen voor basiskwaliteit die een voorwaarde zijn voor accreditatie. De masteropleiding Kunstmatige Intelligentie voldoet aan de eisen voor basiskwaliteit die een voorwaarde zijn voor accreditatie.
308
QANU / Kunstmatige Intelligentie, Radboud Universiteit Nijmegen
BIJLAGEN
QANU / Kunstmatige Intelligentie
309
310
QANU / Kunstmatige Intelligentie
Bijlage A: Curricula vitae van de leden van de visitatiecommissie Kunstmatige Intelligentie 2007 Prof. dr. W.A. (Willem Albert) Wagenaar (1941) voorzitter, studeerde, na het behalen van het diploma gymnasium bèta, Psychologie aan de Universiteit van Utrecht en behaalde het doctoraalexamen in 1965. Hij promoveerde in 1972 in Leiden. Werkte van 1965 tot 1973 als onderzoeker bij het Instituut voor perceptieonderzoek van TNO, en was hoofd van de afdeling Psychologie aldaar van 1974 tot 1985. In 1973-1974 was hij visiting professor aan de Pennsylvania State University, State College, Pennsylvania, USA, op basis van een Fulbright Scholarship. Sinds 1985 tot op heden is hij gewoon hoogleraar Experimentele Psychologie aan de Universiteit Leiden. Van 1997 tot 2001 was hij rector magnificus van de Universiteit Leiden. Sinds 1991 is hij lid van de KNAW. In 1991-1992 was hij Overseas Fellow aan het Churchill College te Cambridge. In het jaar 2003-2004 was hij dean van het University College van de Universiteit Utrecht. Sedert 2004 is hij als universiteitshoogleraar verbonden aan de Universiteit Utrecht en als hoogleraar Recht en Psychologie aan de Universiteit Leiden. Professor Wagenaar is (mede)auteur van meer dan tien wetenschappelijke boeken en meer dan 150 wetenschappelijke artikelen. Hij is opgetreden als getuige-deskundige in meer dan duizend juridische zaken, zowel civiel als strafrechtelijk. Het ging om problemen rond perceptie, geheugen, veiligheid in de industrie, illegaal gokken en processen over handelsmerken. Hij trad op als getuige in Nederland en in het buitenland, onder andere in het proces tegen John Demjanjuk in Israël en het Tribunaal van de Verenigde Naties betreffende oorlogsmisdaden in de voormalige republiek Joegoslavië, in Den Haag. Mevrouw F. (Fieke) Boschman (1985), student Kunstmatige Intelligentie aan de UU, student-lid bij het bezoek aan de Rijksuniversiteit Groningen, behaalde in 2003 het vwo-diploma met het profiel Natuur & Techniek aan het College Hageveld te Heemstede. In datzelfde jaar begon zij aan de bacheloropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie aan de Universiteit Utrecht, die zij in 2007 afrondde. Sindsdien studeert zij in de masteropleiding Cognitieve Kunstmatige Intelligentie met als specialisatie AI and its Foundations. Zij was lid van het bestuur van de studievereniging Incognito en hoofdredacteur van het ledenblad. Zij is lid en voorzitter geweest van verschillende onder Incognito ressorterende commissies. Ze is student-lid geweest van het opleidingsbestuur en het dagelijks bestuur van de opleiding CKI van de Universiteit Utrecht. Zij was van september 2005 tot juni 2006 student-lid van de Faculteitsraad Geesteswetenschappen en subfaculteitsraad Wijsbegeerte van de Universiteit Utrecht. Prof. dr. W. (Walter) Daelemans (1960) is gewoon hoogleraar aan de Universiteit Antwerpen (Departement Taalkunde) en directeur van het CNTS (Centrum voor Nederlandse Taal en Spraak), een onderzoekscentrum van dit departement. Hij promoveerde in 1987 aan de K.U.Leuven op een proefschrift over taaltechnologie. Hij doceert Artificiële Intelligentie en Computerlinguïstiek en doet onderzoek naar cognitieve, theoretische en technologische aspecten van de toepassing van automatische leertechnieken op de verwerving en verwerking van natuurlijke taal. Hij is auteur of medeauteur van meer dan tweehonderd publicaties op dit gebied. Hij was eerder docent en hoogleraar Machine Learning and Language Technology aan de Universiteit van Tilburg, waar hij de ILK-onderzoeksgroep oprichtte. Hij startte zijn wetenschappelijke loopbaan eind jaren tachtig als wetenschappelijk medewerQANU / Kunstmatige Intelligentie
311
ker aan de Radboud Universiteit Nijmegen en het AI-LAB van de Vrije Universiteit Brussel. Hij was principal investigator van verschillende Europese, transnationale en nationale projecten over computertaalkunde en was bestuurslid van onder meer de Association for Computational Linguistics (ACL), European Coordinating Committee for Artificial Intelligence (ECCAI), BNVKI, CLIF en de Europese afdeling van ACL. Hij was verkozen voorzitter van de Special Interest Group on Natural Language Learning (SIGNLL) van de ACL en mede-initiator en meervoudig programmavoorzitter van de Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL)-reeks. Sinds 2003 is hij verkozen Fellow van ECCAI. Hij is promotor van tien proefschriften en is redacteur of redactielid (geweest) van onder meer JMLR, JAIR, Computational Linguistics Journal, ROLC, Machine Learning en IEEE Transactions on Speech & Audio Processing. In 1995 was hij lid van de curriculumevaluatiecommissie Computational Linguistics van de Universiteit van Göteborg, Zweden. Prof. dr. A. (Ann) Nowé (1965) is hoofddocent Computer Science aan de Vrije Universiteit Brussel. Samen met haar collega Bernard Manderick staat zij aan het hoofd van het Computational Modeling Lab (COMO). Zij studeerde in 1987 af als Licentiate in de Wiskunde (minor Informatica) aan de Universiteit Gent. In 1994 promoveerde zij aan de Vrije Universiteit Brussel met een proefschrift dat zich situeert in de doorsnede van de Artificiële Intelligentie, Wiskunde en Regeltechniek. Zij doceert Formele Talen Theorie en Berekenbaarheid, Machine Learning en Multi-agent Systemen. Zij is (mede)auteur van meer dan honderd wetenschappelijke publicaties, voornamelijk op het vlak van reinforcement learning en leren in multi-agent-systemen, en is promotor van zeven afgewerkte doctoraten in dit gebied. Zij is voorzitter van examencommissie Computer Wetenschappen aan de VUB, lid van de Facultaire Onderwijscommissie en bestuurslid van het BNVKI. Zij zetelde meermaals in een expertencollege van het IWT-Vlaanderen, het Instituut voor de aanmoediging van Innovatie door wetenschap en technologie in Vlaanderen. Zij is regelmatig reviewer voor internationale conferenties en tijdschriften als ook projecten. Mevrouw E. (Elske) van der Vaart (1984), student Kunstmatige Intelligentie aan de Rijksuniversiteit Groningen, student-lid, behaalde in 2002 haar vwo-diploma met het profiel Natuur & Techniek aan de openbare scholengemeenschap Wolfert van Borsselen in Rotterdam. In datzelfde jaar begon zij aan de bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie aan de Rijksuniversiteit Groningen, die zij in 2005 afrondde. Sindsdien studeert zij in de masteropleiding Kunstmatige Intelligentie en de researchmasteropleiding Behavioral and Cognitive Neurosciences, beide aan de Rijksuniversiteit Groningen. Zij was twee jaar lid van de opleidingscommissie voor Kunstmatige Intelligentie en een jaar voorzitter van een studentenfractie in de universiteitsraad. Ook was zij anderhalf jaar actief als redacteur van het Groningse KI-blad De BrainStorm. Inmiddels is zij in juli 2007 afgestudeerd op een agentgebaseerd model van de evolutie van theory of mind. Prof. dr. F.J.M.M. (Frank) Veltman (1949) is als hoogleraar Logica & Cognitiewetenschap verbonden aan de afdeling Wijsbegeerte van de Faculteit der Geesteswetenschappen van de Universiteit van Amsterdam. Hij is wetenschappelijk directeur van het Institute for Logic, Language and Computation, een interfacultair onderzoeksinstituut waarin logici, informatici, (computationeel) linguïsten en taalfilosofen samenwerken. Veltman studeerde Wiskunde en Filosofie aan Universiteit van Utrecht en werkte aan de Erasmus Universiteit in Rotterdam voordat hij in 1978 naar de Universiteit van Amsterdam kwam. 312
QANU / Kunstmatige Intelligentie
Hij heeft gastdocentenschappen vervuld in Tübingen, Edinburgh en Stanford. Zijn onderzoek betreft de logische analyse van natuurlijke taal. Hij publiceerde over onderwerpen als conditionele zinnen, vuistregels, epistemische modaliteiten, vaagheid en imperatieven. Begin jaren negentig was hij voorzitter van de oprichtingscommissie Kunstmatige Intelligentie aan de Universiteit van Amsterdam. Hij was opleidingsdirecteur van deze opleiding tot 1997 en opnieuw van 2001 tot 2003. Hij was lid van vele beoordelingscommissies bij NWO, laatstelijk voorzitter van de VIDI-commissie van het gebied Geesteswetenschappen. Ir. E. M. (Evert) van de Vrie (1955), is docent Wiskunde en Kunstmatige Intelligentie aan de Open Universiteit Nederland. Hij studeerde Toegepaste Wiskunde aan de Universiteit Twente. Na enkele jaren gewerkt te hebben als wiskundedocent in Mozambique en als onderzoeker aan het Delta Instituut in Yerseke startte hij in 1986 als docent aan de OU. Van de Vrie ontwikkelde cursussen en was actief als docent/begeleider op het gebied van wiskunde (discrete wiskunde, calculus, Fourier en Laplace-transformaties) en kunstmatige intelligentie (kennistechnologie en kennismanagement). De laatste twee cursussen waren het resultaat van het project Landelijk Onderwijsweb Kennistechnologie, waarvan hij projectleider was en waarin diverse universiteiten, in het bijzonder de opleidingen Kunstmatige Intelligentie, in Nederland participeerden. Bij het ontwikkelen van onderwijsmateriaal voor de Open Universiteit hield Van de Vrie zich diepgaand bezig met een adequate onderwijskundige opzet. Het onderwijsmodel van de OU is immers afstandsonderwijs met een zwaar beroep op zelfstudie. Binnen een dergelijk model is goed doordacht en uitontwikkeld onderwijsmateriaal een noodzaak. Hij ontwikkelde zowel schriftelijke als interactieve elektronische studiematerialen. Tevens was hij betrokken bij diverse onderwijsvernieuwingsprojecten die door de OU werden uitgevoerd.
QANU / Kunstmatige Intelligentie
313
314
QANU / Kunstmatige Intelligentie
Bijlage B: Referentiekader (KION)
Frame of reference Bachelor and Master programmes in Artificial Intelligence
A Dutch perspective
December 18th, 2006 Status: final
This document is developed by the KION task force on Curricula for Artificial Intelligence and is based on: • Computing Curricula 2001/2005 for Computer Science developed by the Joint Task Force on Computing Curricula IEEE Computer Society Association for Computing Machinery. • The Onderwijs- en Examenregelingen (OER) of the bachelor and master programmes in Artificial Intelligence administered by the Dutch Universities. • Tuning Educational Structures in Europe.
Kunstmatige Intelligentie Opleidingen Nederland http://www.acm.org/education/ (last visited on November 8th, 2006) http://www.unideusto.org/tuning/ (last visited on November 8th, 2006) QANU / Kunstmatige Intelligentie
315
Contents 1 Introduction 1.1 KION: Artificial Intelligence in the Netherlands 1.2 Aim of this document 2 Programme characteristics 2.1 Areas, courses, and topics 2.2 Core and elective courses 2.3 Assessing the time required to cover a course 2.4 Coping with change 3 Shared identity 3.1 Common role 3.2 Common requirements 3.3 Shared background for bachelor programmes 3.3.1 Support courses 3.3.2 Artificial Intelligence courses 3.3.3 Skills 3.3.4 Artificial Intelligence elective courses 4 Bachelor programme Artificial Intelligence 4.1 Objectives 4.1.1 Access to master programmes 4.1.2 Professional career 4.1.3 Academic skills 4.1.4 Place in society 4.2 Final qualifications 4.2.1 Knowledge and understanding 4.2.2 Applying knowledge and understanding 4.2.3 Making judgements 4.2.4 Communication 4.2.5 Learning skills 5 Master programme Artificial Intelligence 5.1 Objectives 5.1.1 Access to PhD programmes 5.1.2 Professional career 5.1.3 Academic skills 5.1.4 Place in society 5.2 Final qualifications 5.2.1 Knowledge and understanding 5.2.2 Applying knowledge and understanding 5.2.3 Making judgements 5.2.4 Communication 5.2.5 Learning skills 6 International perspective 6.1 Comparison of bachelor programmes 6.1.1 The Artificial Intelligence bachelors in Edinburgh 6.1.2 Comparison with the Dutch frame of reference 6.1.3 The Cognitive Science bachelors in Osnabrück and Linköping 6.1.4 Comparison with the Dutch frame of reference 6.2 Comparison of master programmes 6.2.1 Edinburgh 6.2.2 Comparison with the Dutch frame of reference 6.2.3 Stanford 6.2.4 Comparison with the Dutch frame of reference 7 Concluding remarks 316
QANU / Kunstmatige Intelligentie
1. Introduction This document is intended as a frame of reference for all Dutch University programmes that are included in the category Artificial Intelligence of the Dutch register of higher education programmes (CROHO). This frame of reference defines the fields covered by the term Artificial Intelligence as well as the common goals and final qualifications of these programmes. Artificial Intelligence is a relatively young field. The birth of Artificial Intelligence research is often dated in 1959. The history of teaching Artificial Intelligence as a separate discipline is much shorter still, starting in the Netherlands in the early ‘90’s. Consequently, a frame of reference for Artificial Intelligence is still actively developing both in the national and the international context. This document formulates the current Dutch consensus on a national frame of reference for Artificial Intelligence in the Netherlands. Intelligence is often defined as the ability to reason with knowledge, to plan and to coordinate, to solve problems, to perceive, to learn and to understand language and ideas. Originally these are typical properties and phenomena associated with the human brain, but they can also be investigated without direct reference to the natural system. Both ways of studying intelligence either can or must use computational modelling. The term Artificial Intelligence as used in this document refers to the study of intelligence, whether artificial or natural, by computational means. 1.1.
KION: Artificial Intelligence in the Netherlands
The current Dutch Artificial Intelligence programmes were mostly started in the nineties in an interdisciplinary context. Originally they were known under a variety of names such as Cognitive Science (Cognitiewetenschap), Applied Cognitive Science (Technische Cognitiewetenschap), Knowledge Technology (Kennistechnologie), Cognitive Artificial Intelligence (Cognitieve Kunstmatige Intelligentie) as well as Artificial Intelligence (Kunstmatige Intelligentie). In 1999, the number of recognized labels in the CROHO was reduced, and the aforementioned study programmes were united under the name Artificial Intelligence. Initially, this was an administrative matter that did not influence the content of the curricula. It did mean, however, that from then on cognitive science (as the study of natural intelligence) and artificial intelligence (as a formal approach to intelligence) were shared under the heading of Artificial Intelligence. The above-mentioned definition of Artificial Intelligence as the study of natural and/or artificial intelligence by computational means was then agreed upon. The KION (Kunstmatige Intelligentie Opleidingen in Nederland) was formed as a discussion and cooperation platform for the united programmes. Starting in 2002, all university-level study programmes in the Netherlands were divided into a bachelor and a master phase. KION took this as an opportunity to agree upon a common kernel of subjects that would be constituent of every Dutch Artificial Intelligence bachelor programme, with the aim of advancing an adequate fit of all Dutch bachelor programmes to all Dutch master requirements. Centraal Register Opleidingen Hoger Onderwijs In Dutch: Kunstmatige Intelligentie QANU / Kunstmatige Intelligentie
317
1.2.
Aim of this document
Now that the Dutch Artificial Intelligence programmes are coming up for accreditation in 2006, KION feels it is time to take the specification of the commonality among these programmes a step further. However, this document is not intended purely as a description of the current status quo. Rather, it aims to provide an account of what an Artificial Intelligence programme should provide as a minimum (the communal requirements for every study programme called Artificial Intelligence), and how it can extend this basis to distinguish itself from other Artificial Intelligence programmes. Agreement among the Dutch Artificial Intelligence programmes upon the contents of this document will advance both the equivalence of these programmes, and the understanding on existing and possible profiles within Artificial Intelligence programmes. Moreover, it is hoped that this document will also be a starting point for setting international standards for Artificial Intelligence programmes, which do as yet not exist.
318
QANU / Kunstmatige Intelligentie
2.
Programme characteristics
This section describes some of the definitions regarding the build-up of bachelor and master programs. 2.1.
Areas, courses, and topics
A bachelor programme in Artificial intelligence is organized hierarchically into three levels. The highest level of the hierarchy is the area, which represents a particular disciplinary subfield. Each area is identified by a two-letter abbreviation, such as KT for Knowledge Technology. The areas are broken down into smaller divisions called courses (or units), which represent individual thematic modules within an area. Each course is further subdivided into a set of topics, which are the lowest level of the hierarchy. The courses that implement the particular programme (or curriculum) are together referred as the ‘body of knowledge’. 2.2.
Core and elective courses
By insisting on a broad consensus in the definition of the core, we hope to keep the core as small as possible, giving institutions the freedom to tailor the elective components of the curriculum in ways that meet their individual needs. The core is thus not a complete programme. Because the core is defined as minimal, it does not, by itself, constitute a complete undergraduate curriculum. Every undergraduate programme must include additional elective courses from the body of knowledge. This report does not define what those courses should be, but does enumerate some options. 2.3.
Assessing the time required to cover a course
To give readers a sense of the time required to cover a particular course, a metric must be defined that establishes a standard of measurement. No standard measure is recognized throughout the world, but within the European Community agreement has been reached upon a uniform European Credit Transfer System (ECTS) in which study load is measured in European Credits (ECs). One EC stands for 28 hours of study time and a full year of study is standardized at 60 EC. In this document, we shall use the EC metric as the standard of measurement for study load. 2.4.
Coping with change
An essential requirement of any Artificial Intelligence degree is that it should enable graduates to cope with—and even benefit from—the rapid change that is a continuing feature of the field. But how does one achieve this goal in practice? At one level, the pace of change represents a challenge to academic staff who must continually update courses and equipment. CC2001 uses ‘unit’. However, ‘course’ seems more appropriate for the Dutch system. http://europa.eu.int/comm/education/programmes/socrates/ects/index_en.html (last visited on November 8th, 2006) QANU / Kunstmatige Intelligentie
319
At another level, however, it suggests a shift in pedagogy away from the transmission of specific material, which will quickly become dated, toward modes of instruction that encourage students to acquire knowledge and skills on their own. Fundamentally, teaching students to cope with change requires instilling in those students an attitude that promotes continued study throughout a career. To this end, an Artificial Intelligence curriculum must strive to meet the following challenges: • • • • • • •
320
Adopt a teaching methodology that emphasizes learning as opposed to teaching, with students continually being challenged to think independently. Assign challenging and imaginative exercises that encourage student initiative. Present a sound framework with appropriate theory that ensures that the education is sustainable. Ensure that equipment and teaching materials remain up to date. Make students aware of information resources and appropriate strategies for staying current in the field. Encourage cooperative learning and the use of communication technologies to promote group interaction. Convince students of the need for continuing professional development to promote lifelong learning.
QANU / Kunstmatige Intelligentie
3.
Shared identity
3.1.
Common role
Apart from the roles academics usually perform in society students of Artificial Intelligence are educated to enrich society with the benefits a formalization of intelligence and intelligent phenomena can provide. In particular this entails that an alumnus of Artificial Intelligence can contribute to the understanding and exploitation of natural and artificial intelligence. This may lead to new technologies but it may also enrich designs, products, and services with intelligence so that they are more effective, more reliable, more efficient, safer, and often require less natural resources. This role, in combination with the interdisciplinary nature of the field, requires the Artificial Intelligence alumnus to be able to contribute to interdisciplinary teams and, in many cases function as an intermediate who facilitates the interaction of (other) domain specialists. 3.2.
Common requirements
Artificial Intelligence is a broad discipline and many approaches to the study of intelligent phenomena are justified and fruitful. Curricula are therefore often different from their siblings in emphasis, goals, and capabilities of their graduates. Yet they have much in common. Any reputable Artificial Intelligence program should include each of the following aspects. 1. Essential and foundational underpinnings of the core aspects of intelligence. These must be founded on empirical efforts and based on a formal theory, and they may address professional values and principles. Regardless of their form or focus, the underpinnings must highlight those essential aspects of the discipline that remain unaltered in the face of technological change. The discipline’s foundation provides a touchstone that transcends time and circumstances, giving a sense of permanence and stability to its educational mission. Students must have a thorough grounding in that foundation. 2. A foundation in the core concepts of modelling and algorithms for implementing intelligence. The construction and use of models (simplified, abstracted and dynamic representations of some phenomenon in reality) is common to many sciences. In Artificial Intelligence, however, model building is central: the field of Artificial Intelligence may actually be defined as trying to model aspects of (formal or natural) intelligence and knowledge. Moreover, models within Artificial Intelligence have specific characteristic: they are computational and therefore necessarily formal, and they are “meta-models” in the sense that they model intelligent processes that in their turn use models of reality. Artificial Intelligence-graduates must therefore be able to work with (computational) models at different levels of abstraction and understand the recursive nature of models in Artificial Intelligence. This foundation has a number of layers: a. An understanding of, and appreciation for, many of the diverse aspects of intelligence, models of intelligent phenomena, and of algorithms that describe intelligent processes. b. Skills to model intelligent phenomena and appreciate the abilities and limitation of these models, if appropriate in comparison with a natural example. c. Skills to model and implement intelligent phenomena on a computer, in particular skills to work with algorithms and data-structures in software. QANU / Kunstmatige Intelligentie
321
d. Skills to design and build systems that are robust, reliable, and appropriate for their intended audience. 3. An understanding of the possibilities and limitations of what intelligent systems can and cannot do. This foundation has a number of levels: a. An understanding of what current state-of-the-art can and cannot accomplish, if appropriate in combination with the accomplishment of the natural system that inspired it; b. An understanding of the limitations of intelligent systems, including the difference between what they are inherently incapable of doing versus what may be accomplished via future science and technology; c. The impact of deploying technological solutions and interventions on individuals, organizations, and society. 4. The identification and acquisition of non-technical skills, including interpersonal communication skills, team skills, and management skills as appropriate to the discipline. To have value, learning experiences must build such skills (not just convey that they are important) and teach skills that are transferable to new situations. 5. Exposure to an appropriate range of applications and case studies that connect theory and skills learned in academia to real-world occurrences to explicate their relevance and utility. 6. Attention to professional, legal and ethical issues such that students acquire, develop and demonstrate attitudes and priorities that honour, protect, and enhance the profession’s ethical stature and standing. 7. Demonstration that each student has integrated the various elements of the undergraduate experience by undertaking, completing, and presenting a capstone project. 3.3.
Shared background for bachelor programmes
Similar to alumni of programmes such as Physics, Computer Science, and Psychology, all Artificial Intelligence bachelors are expected to share a certain amount of support knowledge, domain specific knowledge, specialized domain knowledge, and a set of skills. The content mentioned below ensures both a firm common basis as well as a wide range of individual and/ or institute specific specialisation. The list is an update (extension) of the shared programme agreed upon by the KION platform in 2000. 3.3.1. Support courses •
322
Computer science • Programming (logic, imperative, and object-oriented) • Data structures and knowledge representation • Algorithms and search
QANU / Kunstmatige Intelligentie
•
Logic • Set theory • Predicate logic • Modal logic
•
Mathematics • Calculus • Discrete mathematics • Linear algebra • Statistics
3.3.2. Artificial Intelligence courses • • • • • • • • • •
Autonomous systems Cognitive psychology Computational linguistics History of Artificial Intelligence Human-computer interaction Knowledge systems Machine learning, Neural nets and Genetic algorithms Multi-agent systems Philosophy for Artificial Intelligence Reasoning (Diagnosis, Planning)
3.3.3. Skills • • • • • •
Analytic skills Empirical methods Modelling Teamwork Working in Project Write, Report, and Communication
3.3.4. Artificial Intelligence elective courses • • • • • • • • •
Cognitive modelling and Architectures of cognition Data mining and Information retrieval Language and speech technology Neuro-psychology Perception (Computational and Natural) Robotics Uncertainty management Virtual reality and Gaming Web Intelligence
QANU / Kunstmatige Intelligentie
323
4.
Bachelor programme Artificial Intelligence
This section is divided into two parts. Section 4.1 describes the roles that a bachelor ought to be able to perform in society. Section 4.2 describes the final qualifications that bachelors in Artificial Intelligence possess in order to fulfil these roles. 4.1.
Objectives
The objective of the bachelor programme is to provide students with a suitable basis for a further career, both in education as well as in employment. The bachelor must be prepared for a number of different roles and opportunities. 4.1.1. Access to master programmes The bachelor provides the student with the specific knowledge and abilities, exemplified in the form of a bachelor diploma that allows the bachelor access to a master programme in Artificial Intelligence or other national or international masters, particularly in related disciplines. 4.1.2. Professional career The bachelor prepares for a position in which the student can earn his or her own subsistence. In particular it prepares for: • •
Supervised work on an academic level Positions in the modern high-tech society, such as functions in knowledge-intensive companies and knowledge intensive parts of the non-profit sector
4.1.3. Academic skills The bachelor provides sufficient training in (scientific) reasoning, conduct, and communication to reach internationally accepted standards of academic skills at that level. 4.1.4. Place in society The bachelor programme provides the bachelor with the knowledge and tools needed to form an informed opinion of the meaning and impact of Artificial Intelligence, and an informed notion of the responsibilities of a specialist in this area. 4.2.
Final qualifications
The objectives of the bachelor can be specified into final qualifications. To comply with international standards these qualifications are presented below in terms of the Dublin descriptors
324
QANU / Kunstmatige Intelligentie
for the bachelor’s profile. Together these final qualifications must lead to alumni that exemplify the shared identity defined in section 3. 4.2.1. Knowledge and understanding The bachelor demonstrates knowledge and understanding in a field of study that builds upon and supersedes their general secondary education. Knowledge and understanding is typically at a level at which the bachelor, whilst supported by advanced textbooks, is able to include some aspects at the forefront of their field of study. Qualifications: 1. Basic understanding of key areas in Artificial Intelligence in accordance with the shared identity. 2. Advanced knowledge of at least one of the key areas in Artificial Intelligence, up to a level that without further requirements grants access to a master programme in this area. 3. Knowledge of the symbolic approach to Artificial Intelligence. 4. Knowledge of the numerical, non-symbolic, approach to Artificial Intelligence. 5. Knowledge of the most important philosophical theories in the area of knowledge and cognition. 6. Knowledge of the most important theories developed in the area of empirical sciences, particularly psychology. 7. Expertise in constructing and evaluating computational models of cognitive processes. 4.2.2. Applying knowledge and understanding Bachelors can apply their knowledge and understanding in a manner that indicates a professional approach to their work or vocation, and have competences typically demonstrated through devising and sustaining arguments and solving problems and/or designing systems within their field of study. They are able to analyze and model prototypical Artificial Intelligence problems by using known Artificial Intelligence methods and techniques. Qualifications: 1. The ability to understand, apply, formulate, and validate models from the domains of Artificial Intelligence. 2. The ability to apply the symbolic approach to Artificial Intelligence. http://www.jointquality.org/ (last visited on November 8th, 2006) QANU / Kunstmatige Intelligentie
325
3. The ability to apply non-symbolic approaches to Artificial Intelligence. 4. The ability to design, implement, and evaluate knowledge systems. 5. The ability to apply tools from mathematics and logic. 6. The ability to apply important programming languages used in Artificial Intelligence. 7. Analytical approach to problem solving and design: o Ability to comprehend (design) problems and abstract their essentials. o Ability to construct and develop logical arguments with clear identification of assumptions and conclusions. 8. The ability to submit an argument in the exact sciences (or humanities) to critical appraisal. 9. Analytical and critical way of thought and ability to apply logical reasoning. 10. Openness to interdisciplinary cooperation and ability to effectively participate therein as an academic professional. 11. The ability to create an effective project plan for solving a prototypical Artificial Intelligent problem in a supervised context. 12. Manage one’s own learning and development, including time management and organizational skills. 13. The ability to transpose academic knowledge and expertise into social, professional and economic contexts. 14. Readiness to address new problems from new areas. 4.2.3. Making judgements The bachelor has the ability to gather and interpret relevant data (typically within the field of study) and to formulate judgements that include reflection on relevant social, academic or ethical issues. Qualifications: 1. Ability to critically review results, arguments and problem statements from accepted perspectives in the field of Artificial Intelligence. 2. Initial competence in search and critical processing of professional literature in Artificial Intelligence. 3. Acquaintance with the standards of academic criticism.
326
QANU / Kunstmatige Intelligentie
4. Awareness of, and responsible concerning, the ethical, normative and social consequences of developments in science and technology, particularly resulting from Artificial Intelligence. 4.2.4. Communication The bachelor can communicate information, ideas, problems and solutions to audiences of both domain-specialist and a general audience. Qualifications: 1. Academically appropriate communicative skills; the bachelor can: • Communicate ideas effectively in written form, • Make effective oral presentations, both formally and informally, • Understand and offer constructive critiques of the presentations of others. 4.2.5. Learning skills The bachelor has developed those learning skills that are necessary for a successful further study characterised by a high degree of autonomy (typically in the context of a master or a specialist profession). Qualifications: 1. Reflection on one’s own style of thought and working methods and readiness to take the necessary corrective action. 2. Recognize the need for continued learning throughout a professional career.
QANU / Kunstmatige Intelligentie
327
5.
Master programme Artificial Intelligence
This section is divided into two parts. Section 5.1 describes the roles that a master ought to be able to perform in society. Section 5.2 describes the final qualifications that masters in Artificial Intelligence possess in order to fulfil these roles. 5.1.
Objectives
The objective of the master programme is to provide students with a suitable basis for a further career, both in research as well as in the rest of society. The master must be prepared for a number of different roles and careers at key positions in society. 5.1.1. Access to PhD programmes The master programme provides the student with the specific knowledge and abilities, exemplified in the form of a master diploma that allows the master access to a PhD programme in a broad range of disciplines, especially in Artificial Intelligence related disciplines. 5.1.2. Professional career The master programme prepares for a position in which the student can earn his or her own subsistence. In particular it prepares for: • •
Independent work on an academic level, especially at positions where many of the problems have not been addressed before and where solutions require scientific training Key positions in the modern high-tech society, such as higher functions in knowledgeintensive companies and knowledge-intensive parts of the non-profit sector
5.1.3. Academic skills The master programme provides sufficient training in independent scientific reasoning, conduct, and communication to reach internationally accepted standards of academic skills at that level. The master can communicate original ideas in the own language and at least one foreign language to a public of specialists and non-specialists. 5.1.4. Place in society The programme provides the master with the knowledge and tools needed to formulate an informed opinion about the meaning and impact of Artificial Intelligence in society. Masters are able to enrich society with results from contemporary research and oversee the consequences of proposed measures to society and are aware of their responsibility towards society.
328
QANU / Kunstmatige Intelligentie
5.2.
Final qualifications
The objectives of the master can be specified into final qualifications. To comply with international standards these qualifications are presented below in terms of the Dublin descriptors for the master’s profile. Together these final qualifications must lead to alumni that exemplify the shared identity defined in section 3. 5.2.1. Knowledge and understanding The master demonstrates knowledge and understanding in a field of study that builds upon and supersedes their bachelor degree. Knowledge, understanding, and abilities are typically at a level at which the master is able to formulate a feasible research plan in one’s own specialisation. Qualifications: 1. Advanced understanding of key areas in Artificial Intelligence. 2. Specialist knowledge of at least one of the key areas in Artificial Intelligence, up to a level that the master can appreciate the forefront of research in that field. 3. The master is able to judge the quality of his of her work or the work of others from scientific literature. 5.2.2. Applying knowledge and understanding Masters can apply their knowledge and understanding in a manner that indicates a scientific approach to their work or vocation. They are able to handle complex and ill-defined problems for which it is not a priori known if there is an appropriate solution, how to acquire the necessary information to solve the sub-problems involved, and for which there is no standard or reliable route to the solution. Qualifications: 1. The ability to formulate a project plan for an open problem in a field related to Artificial Intelligence in general and the own specialisation in particular. 2. The ability to determine the feasibility of a proposal to lead to a solution or design as specified. 3. The ability to contribute autonomously and with minimal supervision to an interdisciplinary project team and to profit from the abilities, the knowledge, and the contributions of other team members. 4. The ability to choose, apply, formulate, and validate models, theories, hypotheses, and ideas from the domains of Artificial Intelligence. http://www.jointquality.org/ (last visited on November 8th, 2006) QANU / Kunstmatige Intelligentie
329
5. The ability to submit an argument in the exact sciences (or humanities) to critical appraisal and to incorporate its essence in the solution of Artificial Intelligence problems. 6. The ability to translate academic knowledge and expertise into social, professional, economic, and ethical contexts. 7. Awareness of, and responsibility concerning, the ethical, normative and social consequences of developments in science and technology, particularly resulting from original contributions. 5.2.3. Making judgements The master is able to formulate an opinion or course of action on the basis of incomplete, limited and in part unreliable information. Qualifications: 1. Competence in the search and critical processing of all sources of information that help to solve an open and ill-defined problem. 2. The ability to demonstrate a professional attitude conform the (international) scientific conduct in Artificial Intelligence. 3. The ability to provide and receive academic criticism conform the standards in one specialism of Artificial Intelligence-research. 4. The ability to formulate an opinion and to make judgements that include social and ethical responsibilities related to the application of one’s own contributions. 5.2.4. Communication The master can communicate information, ideas, problems and solutions to audiences of specialist in (other) research areas and to a general audience. Qualifications: 1. The master has academically appropriate communicative skills; s/he can: • • •
330
Communicate original ideas effectively in written form, Make effective oral presentations, both formally and informally, to a wide range of audiences Understand and offer constructive critiques of the presentations of others.
QANU / Kunstmatige Intelligentie
5.2.5. Learning skills The master has developed those learning skills that are necessary for a successful further career at the highest professional level. The master is able to detect missing knowledge and abilities and to deal with them appropriately. Qualifications: 1. Being able to reflect upon one’s competences and knowledge and, if necessary, being able to take the appropriate corrective action. 2. The ability to follow current (scientific) developments related to the professional environment. 3. Showing an active attitude towards continued learning throughout a professional career.
QANU / Kunstmatige Intelligentie
331
6.
International perspective
As stated in the introduction, this frame of reference is intended not only for the Dutch national context, but also to put the Dutch Artificial Intelligence programmes into an international perspective, and possibly to serve as a starting point for an internationally agreed frame of reference. The latter possibility is of course dependent upon international debate and agreement, and at this moment it is not clear how to bring this about, or whether it will in fact be possible. What we can and will do in this document is provide a comparison between the frame of reference as developed in the previous sections and a number of known related study programmes in other countries. In doing this, we hope to show that the developed frame of reference is up to par from an international perspective as well as the Dutch national one. Having said this, we must immediately recognize that the Dutch national context appears to be rather special in that we only know of specialized bachelor-level Artificial Intelligence study programmes at one university outside the Netherlands, namely at Edinburgh (United Kingdom), which have a rather different programme structure than the Dutch (and general European) one. In our discussion of the Dutch frame of reference in international perspective, we will therefore add to our comparison with the Edinburgh study programme by a comparison with bachelor programmes of study programmes in a related field, notably Cognitive Science. Furthermore, we will compare the Dutch bachelor qualifications with the requirements for enrolment in Artificial Intelligence master programmes in other countries. A comparison of master programmes is tricky as well. Although, contrary to bachelor programmes, there are several well-known specialized Artificial Intelligence master programmes outside the Netherlands, study programmes at the master level are much more divergent than at the bachelor level. A comparison can therefore only be provided in global, subject-independent, terms. We have drawn up both the bachelor and master comparisons based on the programme descriptions and course lists received from the involved Universities. However, for the purpose of conciseness, we have left out particular details of the programmes that are largely time-dependent and often change from year to year. 6.1.
Comparison of bachelor programmes
6.1.1. The Artificial Intelligence bachelors in Edinburgh Edinburgh University (United Kingdom) offers a range of Artificial Intelligence-related bachelor degrees, one of them in Artificial Intelligence as such, the others in combination with other disciplines (AI & Computer Science, AI & Mathematics, AI & Psychology). An ordinary bachelor degree consists of 3 years, however admittance to the (1-year) master programme can only be obtained by an honours degree, which takes a fourth year of study. In order to compare this system with the European standard of a 3-year bachelor and a 1-2-year master, we will
332
QANU / Kunstmatige Intelligentie
take the honours year of the Edinburgh bachelor programme to be equivalent to the first year of a 2-year master degree in other European countries, and base our comparison of bachelor programmes on the first three years. 6.1.2. Comparison with the Dutch frame of reference It should be pointed out that the (first three years of the) Artificial Intelligence related bachelors in Edinburgh show a large variation between them, and an extensive amount of (usually restricted) choices for particular courses within them. In fact, the communality between the Edinburgh Artificial Intelligence bachelors is smaller than communality within the Dutch framework. It seems that the wide variation in Edinburgh Artificial Intelligence related bachelor degrees actually means that the degrees themselves are much more specialized than the Dutch framework proposes, some of them having little or no (cognitive) psychology, others having no mathematics, etcetera. Areas such as philosophy and empirical methods appear not to be obligatory at all. 6.1.3. The Cognitive Science bachelors in Osnabrück and Linköping Both the University of Osnabrück (Germany) and the University of Linköping10 (Sweden) offer a study programme in Cognitive Science. The discipline of Cognitive Science is related to Artificial Intelligence, and may in fact be seen as a flavour of Artificial Intelligence: somewhat more focused towards Cognitive Psychology, and somewhat less towards Engineering. The same key knowledge and skills apply in Artificial Intelligence and in Cognitive Science. The University of Osnabrück offers a three-year (180 EC) bachelor programme in Cognitive Science (in preparation of a two-year master programme). 6.1.4. Comparison with the Dutch frame of reference Based on studying both programmes, we conclude that the Dutch frame of reference recognizes the same communal Artificial Intelligence-relevant areas as both Cognitive Science programmes outside the Netherlands. The Dutch frame of reference devotes as much or more attention to any of these areas as any of those Cognitive Science programmes, with the exception of Cognitive Psychology in Linköping. Moreover, the recognition, in the Dutch frame of reference, that each individual study programme has a specific profile in addition to the communal areas appears to hold for both inspected study programmes outside the Netherlands as well.
10 The University of Linköping has not yet adopted the European standard of separate bachelor and master programmes. Instead, it offers an undivided four-year study programme in Cognitive Science, the end qualifications of which are claimed to be equivalent to a (one-year) master programme. We take the first three years of this programme to be equivalent to a bachelor programme. QANU / Kunstmatige Intelligentie
333
6.2.
Comparison of master programmes
6.2.1. Edinburgh The Artificial Intelligence master programme in Edinburgh spans a full 12-month period and consists of two parts: taught and research. During the taught part (8 months), lectures, tutorials and group practicals are followed. The research part (4 months) consists of a major individual research project on which a dissertation is written. There is also the option of completing only the taught part, in which case, a Diploma will be awarded. MSc courses in Artificial Intelligence in Edinburgh are grouped in four major areas of specialisation: • • • •
Intelligent robotics Knowledge representation and reasoning Learning from data Natural language and language engineering
6.2.2. Comparison with the Dutch frame of reference Comparing the Edinburgh programmes to the Dutch frame of reference, we can draw the following conclusions: • • • • •
The main Artificial Intelligence topics that are in the Dutch framework are also represented in the Edinburgh programmes (as shown in the four different identified areas of specialisation). The Edinburgh programmes are 1-year, whereas most Dutch Artificial Intelligence master programmes are 2-year programmes. However, the Edinburgh master programme requires a 4-year honours bachelor degree. The Edinburgh system knows a ‘Diploma’ whereas the Dutch system does not. As described above, this Diploma can be awarded after completing only the taught part of the course. The Edinburgh programme knows relatively little study load for practical work. Whereas the minimum length of a Dutch master-thesis (‘afstudeerproject’) is 30 ECs (half a year), the Edinburgh programme has 4 months for doing practical assignments. However, the practical work seems to be more research oriented, whereas in the Dutch programme there is also the option to do a final project in industry.
6.2.3. Stanford Stanford has four majors in computer science: Computer Science, Computer System Engineering, Mathematical and Computational Sciences and Symbolic Systems. As indicated in “De onderwijsvisitatie Kunstmatige Intelligentie (July 2002)”, Symbolic Systems most closely relates to the Artificial Intelligence programmes in the Netherlands. Symbolic Systems is an interdisciplinary program that combines Computer Science, Psychology, Philosophy, and Linguistics in order to better understand cognition in both humans and machines. Viewing people and computers as symbol processors, the Symbolic Systems program explores the ways computers and people reason, perceive, and act. Within the Symbolic Systems major, there is a core set of required classes; beyond this core, students choose an area of concentration in order to gain depth. 334
QANU / Kunstmatige Intelligentie
In the Computer Science major, students can follow courses from: programming languages, graphics, databases, theory of computation, human-computer interaction, robotics, artificial intelligence, and numerical analysis. The courses human-computer interaction and artificial intelligence come close to courses in the Artificial Intelligence programmes in the Netherlands. The MSc degree in Computer Science is intended as a final professional degree and does not lead to the PhD degree. Most students planning to obtain the PhD degree should apply directly for admission to the PhD program. Some students, however, may wish to complete the master’s program before deciding whether to pursue the PhD. 6.2.4. Comparison with the Dutch frame of reference Comparing the Stanford study programme to the Dutch frame of reference, we can draw the following conclusions: •
•
• •
11
It is surprisingly difficult to find programme objectives, final qualifications etcetera in the available information. This information is mainly of subject-independent, administrative nature. For example “This programme prepares for entering a PhD programme”. What adds to the surprise is that the Dutch frame of reference for Computer Science refers explicitly to an American document for objectives, qualifications etcetera (Computing Curricula 200511). It was already mentioned that there is much variety between the master programmes – both in the Netherlands and abroad. This is also the case for the programmes at Stanford. But still, this variety is on the Computer Science level rather than the Artificial Intelligence level. The Stanford programmes seem to have a large freedom in elective courses. In other words, the core of compulsory courses is limited and students have select many elective courses. The Dutch framework has more formal subjects (logic etcetera) than the Symbolic Systems programme.
http://www.acm.org/education/Draft_5-23-051.pdf (last visited on November 8th, 2006)
QANU / Kunstmatige Intelligentie
335
7.
Concluding remarks
Artificial Intelligence is a developing field. Due to its relatively recent start as a coherent field of research, the term Artificial Intelligence does not have the stature of Physics, Psychology, or even Computer Science. Internationally, the study of natural and artificial intelligence with computational means is firmly, but usually not very visibly, embedded in the fabric of modern Universities. Modern topics such as gaming, ambient intelligence, ambient awareness, and believable-agent systems are fashionable manifestations of Artificial Intelligence and these and future fashionable spin-offs of Artificial Intelligence will increasingly affect humans. Future challenges will force products, services, and even societies to react faster but remain reliable, to be both flexible and effective, be both efficient and versatile, and to utilize natural resources with maximal benefit. Making the most of this combination of conflicting demands, which is very much at the core of in the concept of intelligence. The Dutch situation is special because of the existence of Artificial Intelligence bachelor and master programs on most of the general universities. This offers the Netherlands a competitive advantage, consistent with its main economic strategy to remain one of the leading “knowledge intensive” economies. This frame of reference explicates how the bachelor and master programmes in Artificial Intelligence of Dutch universities contribute to educate alumni that will take a leading role in meeting these future challenges.
336
QANU / Kunstmatige Intelligentie
Bijlage C:
Programma visitatie Kunstmatige Intelligentie
Programma visitatie Kunstmatige Intelligentie Bachelor- en masteropleiding Dag 0 19.00 uur 20.30 uur
diner (besloten en vrijblijvend) vergadering commissie
Dag 1 09.00 uur 11.00 uur 12.00 uur 12.45 uur 13.30 uur 14.15 uur 15.00 uur 15.15 uur 16.45 uur 17.30 uur 17.45 uur 18.30 uur 19.30 uur
bespreken zelfstudies, analyse /checklist en scripties gesprek met management en kwaliteitszorgers en opstellers zelfstudie (evt. korte inleiding door decaan, max. 7 minuten) gesprek met studenten bacheloropleiding (waaronder lid opleidingscommissie) lunch gesprek met docenten bacheloropleiding gesprek met studenten masteropleiding theepauze en vergadering commissie gesprek met afgestudeerde masterstudenten, (o.a. scriptieauteurs) gesprek met docenten masteropleiding vergadering commissie gesprek met studieadviseur(s) en eventueel verwante functionarissen kennismaking met vertegenwoordiger CvB, faculteitsbestuur, opleidingsmanagement, visitatiecoördinator besloten diner visitatiecommissie
Dag 2 09.00 uur 09.45 uur 11.00 uur 12.00 uur 12.45 uur 13.00 uur 17.00 uur 17.30 uur
gesprek met delegatie examen- en opleidingscommissie open spreekuur en bezoek aan de onderwijsruimten vergadering commissie gesprek met faculteitsbestuur lunch voorbereiden voorlopige bevindingen voorlopige bevindingen vertrek
QANU / Kunstmatige Intelligentie
337
338
QANU / Kunstmatige Intelligentie
Bijlage D: Beoordelingsformulier scripties Beoordeling scripties Kunstmatige Intelligentie Universiteit en opleiding: ……….…. Bachelor/master (doorhalen wat niet van toepassing is) Naam auteur scriptie: …………………… Titel scriptie: …………………………………. Toegekend cijfer door de opleiding: …… Toegekend cijfer door u: …… Uw naam: ………….. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14.
Is de probleemstelling van de scriptie duidelijk weergegeven? Houdt de auteur zich aan de geformuleerde probleemstelling? Is het betoog logisch en consistent? Volgen de conclusies logisch voort uit het gepresenteerde materiaal? Is de gekozen werkwijze verantwoord? Presenteert de auteur het materiaal zodanig dat zijn onderzoek controleerbaar is? Zijn de kernbegrippen duidelijk gedefinieerd/ geoperationaliseerd? Zijn de gekozen methoden en technieken van onderzoek adequaat gezien de probleemstelling? Zijn de gekozen methoden en technieken correct toegepast? Zijn noten en verwijzingen duidelijk en consistent geredigeerd? Geeft het taalgebruik aanleiding tot kanttekeningen? Geeft de auteur er blijk van op de hoogte te zijn van de literatuur op het gebied van zijn onderwerp? Is de compositie van de scriptie in orde? Is de manier waarop het gegeven cijfer tot stand is gekomen helder? (ook duidelijkheid over de rol van de tweede meelezer/beoordelaar)
ja
nee toelichting
15. Is de student naar behoren begeleid? Toelichting:
QANU / Kunstmatige Intelligentie
339
340
QANU / Kunstmatige Intelligentie
Bijlage E: Lijst met afkortingen AI aio BSc CROHO EC ECTS fte hbo hl ICT KI KION KUO MICC MMC MSc OER QANU RU RUG tUL ud uhd UM UU VU vwo wo
Artificial Intelligence Assistent in opleiding Bachelor of Science Centraal register Opleidingen Hoger Onderwijs European credit European Credit Transfer System Full-time equivalent Hoger beroepsonderwijs Hoogleraar Informatie en communicatietechnologie Kunstmatige Intelligentie Kunstmatige Intelligentie Opleidingen Nederland Kengetallen Universitair Onderwijs Maastricht ICT Competence Centre Mens-machine communicatie Master of Science Onderwijs- en examenregelement Quality Assurance Netherlands Universities Radboud Universiteit Nijmegen Rijksuniversiteit Groningen Transnationale Universiteit Limburg Universitair docent Universitair hoofddocent Universiteit Maastricht Universiteit Utrecht Vrije Universiteit Amsterdam Voorbereidend Wetenschappelijk Onderwijs Wetenschappelijk Onderwijs
QANU / Kunstmatige Intelligentie
341