Bachelor - Datalogi - Syddansk Universitet

I forhold til Adgangsbekendtgørelsen bilag 1 ønskes uddannelsen placeret under det naturvidenskabelige hovedområde (5). Ansøgere skal have en adgangsgivende eksamen samt have bestået følgende fag (specifikke adgangskrav):

• Engelsk B


• Matematik A

Bacheloruddannelsen i Datalogi giver retskrav til kandidatuddannelsen i Datalogi, SDU Vejle

Derudover skal ansøgere: 

• Have et samlet et karaktergennemsnit på 7,0, når de søger optagelse i kvote 1


• Bestå uddannelsens optagelsesprøve, når de søger optagelse i kvote 2

Uddannelsen giver direkte adgang til bl.a. følgende kandidatuddannelser:

• Datalogi (SDU Odense)


• Datalogi (AU, KU)


• Kunstig intelligens (SDU, Vejle og Odense)

Bacheloruddannelsen i Datalogi har primært til formål at kvalificere dimittenden til optagelse på den tilhørende kandidatuddannelse i Datalogi. 
Derudover kan bacheloren varetage erhvervsfunktioner der kræver:

• Viden om et stort udvalg af centrale algoritmer og datastrukturer, samt om anvendelsen af randomisering i design af algoritmer og elementær sandsynlighedsteori til at analysere køretiden af algoritmer.


• Viden om data mining og maskinlæringsteknikker, principper for konstruktion af computerhardware og styresystemer, samt, kendskab til centrale aspekter af netværk og computersikkerhed.


• Kendskab til forskellige beregningsproblemers kompleksitet, beregningsstyrken af forskellige modeller, samt principper for oversættelse mellem formelle sprog.


• Færdigheder i at programmere i flere typer programmeringssprog, konstruere større softwaresystemer, designe og implementere en relationel database og analysere fordele og ulemper ved forskellige algoritmer, især med hensyn til ressourceforbrug


• kompetencer til at forstå og reflektere over teorier, metoder og praksis inden for det datalogiske fagområde samt beskrive, analysere og løse datalogiske problemstillinger.

Bachelor i Datalogi (180 ECTS)
Uddannelsens konstituerende fagelementer er angivet med * og udgør mere end de krævede 90 ECTS.

Uddannelsens opbygning indgår i bilaget under ”Endeligt uddannelsesforslag”.  

  1.semester

Study Introduction for Artificial Intelligence and Computer Science (5 ECTS)
Kursets formål er, at den studerende oplever en faglig identitetsskabende og fastholdende introduktion til sit   studium. Kurset udvikler og styrker den studerendes studiekompetencer gennem indføring i studiets metoder og aktiv deltagelse i faglige læringsaktiviteter.

Discrete Mathematics (10 ECTS)
Kursets formål er at give den studerende evnen til at formalisere udsagn korrekt og logisk, udtrykke sig kort og præcist, samt bevise påstande ved hjælp af metoder som direkte bevis, kontrapositionsbevis, modstridsbevis og induktionsbevis. Derudover skal den studerende kunne anvende faglige begreber, resultater og teknikker på både kendte og nye problemstillinger samt argumentere fyldestgørende for sine løsninger.

Intriduction to Computer Science * (7,5 ECTS)
Kursets formål er at give den studerende evnen til at konvertere tal mellem decimal og binær/floating point, designe logiske kredsløb, programmere i maskinsprog, udføre datamodellering og forespørgsler i relationelle databaser, designe og implementere simple algoritmer og analysere deres egenskaber, herunder korrekthed og køretid. Derudover skal den studerende kunne beskrive RSA-kryptering og lave relaterede beregninger, anvende principper for kunstig intelligens, løse problemer med endelige automater; kontekstfri grammatikker og regulære udtryk, samt modellere kombinatoriske problemer med SAT-solvers.

Introduction to Programming * (7,5 ECTS)
For at opnå kursets formål skal den studerende kunne designe modeller for konkrete problemer, udarbejde en programstruktur baseret på modellen, implementere det planlagte program i et valgt programmeringssprog, planlægge og gennemføre afprøvning af programmet samt designe og implementere rekursive løsninger.

2.semester

Object Oriented Programming * (7,5 ECTS)
Kursets læringsmål er, at den studerende opnår selvstændighed i analyse, design og programmering af komplekse systemer ved hjælp af en objektorienteret tilgang. Efter kurset forventes den studerende at kunne designe objektorienterede modeller, udarbejde et klassehierarki og dermed beskrive og dokumentere det ved hjælp af standardformater som UML og implementere det i et konkret programmeringssprog samt planlægge og gennemføre systematiske tests af klassehierarkiet og objektorienteret program (enhed, komponent, integrationstest).

Database Systems * (7,5 ECTS)
For at opnå kursets formål skal den studerende demonstrere evnen til at designe en konceptuel model for en database ud fra en problembeskrivelse, transformere den til en relationel model, skrive SQL-forespørgsler, optimere databasen ved hjælp af SQL-ækvivalenser og normalformer, tilgå en database fra et applikationsprogram og udnytte forståelsen af databasesystemer til at optimere deres anvendelse. Derudover skal den studerende kunne integrere databasesystemer i realistiske projekter, beskrive arbejdet klart og struktureret, træffe faglige beslutninger og formidle problemstillinger og resultater til både fagfæller og ikke-specialister.

Introduction to Artificial Intelligence * (7,5 ECTS)
Ved kursets afslutning forventes den studerende at kunne gengive grundlæggende logiske principper for problemløsning, ræsonnering og beslutningsprocesser, beskrive de principielle algoritmer for søgning, ræsonnering og beslutning, vurdere anvendeligheden af basalsøgning, ræsonnering og beslutningsteknikker i relevante problemer, samt udtænke og implementere intelligente systemer til at løse konkrete beregningsproblemer.

Algorithms and Data Structures * (7,5 ECTS)
Læringsmålet for kurset er, at den studerende demonstrerer evnen til at anvende algoritmerne på konkrete problemer, argumentere præcist for deres korrekthed, bestemme deres asymptotiske køretid, tilpasse kendte algoritmer og datastrukturer til både specialtilfælde og nye problemer samt designe nye algoritmer til at løse problemer, herunder give en præcis beskrivelse af algoritmen, f.eks. ved hjælp af pseudokode.

3.semester

Computer Architecture and System Programming * (10 ECTS)
Kurset introducerer den studerende til arkitekturen og organisationen af generelt anvendelige computere, fra logikniveauet over mikroprogramniveauet til det konventionelle ISA niveau. Desuden indføres de vigtige komponenter i lagerhierarkiet, kommunikations-arkitekturer og organiseringen af moderne pipelinede processorer. Derudover indføres de fundamentale aspekter af systemprogrammering.
Kurset bygger på kompetencer i programmering, concurrent programmering, algoritmer og datastrukturer, og giver et fagligt grundlag for at udvikle kompetencer i operativsystemer, netværk og sikkerhed, compiler-konstruktion og videregående systemprogrammering

Linear Algebra with Applications (7,5 ECTS)
Læringsmålet for kurset er, at den studerende demonstrerer evnen til at gengive definitioner og resultater fra pensum, anvende disse på eksempler, formulere og præsentere matematiske definitioner og udregninger stringente, udvikle programmer baseret på kursets metoder, lave modeller ved hjælp af lineær algebra til løsning af konkrete problemer, implementere modellerne i et videnskabeligt programmeringsmiljø, finde og bruge relevante elementer fra programbiblioteket samt planlægge og udføre beregningsmæssige tests.

Introduction to Machine Learning * (7,5 ECTS)
Formålet med kurset er, at den studerende opnår evnen til at beskrive de maskinlæringsproblemstillinger, algoritmer, metoder og præstationsevalueringsprocedurer, der præsenteres i et præcist matematisk sprog. Derudover skal den studerende kunne forklare de enkelte trin i de matematiske afledninger, som bliver gennemgået på kurset, og anvende samt tilpasse maskinlæringsmetoder og algoritmer til datavidenskabelige problemer efter behov. Den studerende skal også kunne beskrive fordele og ulemper ved de forskellige metoder, algoritmer og præstationsevalueringsprocedurer i forhold til løsning af et givet datavidenskabeligt problem. Endelig forventes det, at den studerende er i stand til at udvikle computerprogrammer til eksperimentel evaluering af de præsenterede maskinlæringsmetoder

Functional Programming * (7,5 ECTS)
Formålet med kurset er, at den studerende opnår evnen til at løse ikke-trivielle programmeringsopgaver i et funktionelt sprog, herunder at skrive klar og korrekt kode samt anvende sprogets standardbibliotek. Derudover skal den studerende kunne udregne den mest generelle type af et funktionelt udtryk, vurdere tid- og pladsforbruget af funktionelle programmer samt bevise egenskaber ved simple funktionelle programmer.

4.semester

Operating Systems * (10 ECTS)
Kurset giver de studerende viden om strukturering af computersystemer, om sammenspillet mellem hardware og software og operativsystemers rolle heri, og om de ressource-abstraktioner som et operativsystem tilbyder.
Studerende vil få viden om faktiske operativsystemer, planlægnings-algoritmer, sikkerheds- og beskyttelses-mekanismer, filsystemer og proces-kommunikation. Studerende vil lære C-programmering på operativsystemsniveau.

Concurrent Programming * (7,5 ECTS)
Ved kursets afslutning forventes den studerende at kunne identificere brugen af concurrency i programmer, beskrive de anvendte concurrency-mekanismer fra kurset, samt forklare fundamentale problemer, teknikker og løsninger i concurrent programmer. Den studerende skal kunne argumentere for egenskaber ved konkrete concurrent programmer, designe og implementere ikke-trivielle concurrent programmer samt redegøre for almindelige arkitekturer i concurrent programmer.

Data Mining * (5 ECTS)
For at opnå kursets formål er læringsmålet, at den studerende demonstrerer evnen til at beskrive de datamining-opgaver, der præsenteres i kurset, samt de tilhørende algoritmer og metoder. Den studerende skal kunne beskrive emnerne i præcist matematisk sprog, forklare de enkelte trin i de matematiske afledninger og anvende metoderne på både simple problemer og nye situationer. Desuden forventes det, at den studerende kan reflektere over og vurdere designvalg for datamining-systemer samt gennemføre eksperimentel evaluering af datamining og rapportere resultaterne.

Avanced Algorithms * (7,5 ECTS)
Læringsmålet for kurset er, at den studerende demonstrerer evnen til at anvende emner fra diskret sandsynlighedsteori til at estimere den forventede køretid for algoritmer, udvikle og analysere basale randomiserede algoritmer samt anvende teknikker fra universel hashing til at vælge hashfunktioner med god forventet opførsel. Desuden skal den studerende kunne formulere en strømningsmodel for problemer, der ligner dem fra kurset, og anvende teknikker fra kurset til at vurdere den amortiserede tidskompleksitet af operationer på en datastruktur.

5.semester

Software Engineering * (10 ECTS)
For at opnå kursets formål er læringsmålet, at den studerende demonstrerer evnen til at beskrive softwareudviklingsprocessens kerneaktiviteter i detaljer, diskutere og foretage begrundede valg mellem procesmodeller, samt beskrive de værktøjer og modelleringsformalismer, der gennemgås i kurset. Den studerende skal også kunne beskrive og diskutere software patterns og andre arkitektoniske strukturer samt vælge passende løsninger. Derudover skal den studerende kunne anvende viden og metoder fra kurset i konkrete situationer i programmeringsprojekter og diskutere softwares betydning for mennesker, organisationer og samfund, herunder etiske problemstillinger.

Compiler Construction * (5 ECTS)
For at opnå kursets formål er læringsmålet, at den studerende demonstrerer evnen til at designe og implementere scannere og parsere samt opbygge abstrakte syntakstræer i forbindelse hermed. Den studerende skal også kunne designe symboltabeller og redegøre for, hvordan disse anvendes til typecheck og andre semantiske check. Desuden skal den studerende kunne forklare, hvordan udførbar kode genereres ud fra et abstrakt syntakstræ, samt redegøre for forskellige former for kodeoptimering og funktionaliteten af de gennemgåede algoritmer til garbage collection.

Networks and Cybersecurity * (7,5 ECTS)
Læringsmålet for kursets netværksdel er, at den studerende kan forklare grundlæggende netværkskoncepter og internettets struktur, samt beskrive metrikker til måling af netværkets ydeevne. Derudover skal den studerende kunne forklare applikationslag protokoller som HTTP, DNS og SMTP og beskrive funktionaliteten af TCP/IP-applikationslaget og DNS. Den studerende skal også kunne forklare kravene til transportlagsprotokoller, herunder forskellen mellem UDP og TCP samt sikre TCP-forbindelser. Der lægges også vægt på at beskrive netværkslagets funktionalitet, IP, routing og routingsalgoritmer samt linklagets funktioner som fejldetektion og flere adgangskanalsprotokoller. Endvidere skal den studerende kunne forklare forskelle mellem trådløse og ikke-trådløse netværk og bruge et netværkstrafikanalyseværktøj til at inspicere netværkstrafik. For sikkerhedsdelen af kurset er læringsmålet, at den studerende kan forklare grundlæggende cybersikkerhedskoncepter som beskyttelsesmål, angrebskæder, digitale certifikater og kryptografi. Den studerende skal også kunne beskrive alle trin i brugeradgangskontrolproceduren, typer af autentifikation og angreb på autentifikationshemmeligheder. Der vil også være fokus på de menneskelige faktorer i sikkerhed, herunder hvordan de udnyttes i social engineering og phishing-angreb. Desuden skal den studerende forstå privatlivsparadigmer og trusler mod datas fortrolighed og kunne bruge anonymisering og privatlivsdesign til at imødegå disse trusler. Den studerende skal kunne anvende specialiserede værktøjer til at udføre gætangreb på adgangskode-hash-filer og gendanne wifi-adgangskoder. Derudover skal angrebstreer anvendes som modelleringsværktøj i trusselsanalyser, og den studerende skal kunne håndtere underskrevne og krypterede e-mails samt anonymisere datasæt.

Distributed and Web Programming * (7,5 ECTS)
Kursets læringsmål er, at den studerende demonstrerer selvstændighed i analyse, design og programmering af komplekse systemer ved hjælp af en objektorienteret tilgang. Efter kurset forventes den studerende at kunne forklare grundlæggende problemer, teknikker og løsninger til distribuerede applikationer, identificere og anvende arkitektoniske og API-designmønstre samt designe distribuerede applikationer til konkrete problemer. Derudover skal den studerende kunne beskrive og dokumentere de planlagte distribuerede applikationer ved hjælp af standardformater, implementere dem og gennemføre systematisk afprøvning. Endelig forventes den studerende at kunne realisere innovativ informationsbehandling baseret på en forretningsmodel.

6.semester

Complexity and Computability * (10 ECTS)
For at opnå kursets formål er læringsmålet, at den studerende demonstrerer evnen til at vurdere kompleksiteten af (afgørelses)problemer og beregningsstyrken af forskellige modeller for beregning. Den studerende skal kunne konstruere stakautomater og kontekstfrie grammatiker til simple sprog samt vise, at et givet sprog, der ligner dem studeret i kurset, ikke kan genkendes af en endelig automat, stakautomat eller Turingmaskine. Derudover forventes den studerende at kunne bevise nedre grænser for kompleksiteten af algoritmer til et givet problem, designe nye approksimationsalgoritmer og bevise, at et givet afgørelsesproblem er NP-komplet eller uafgørligt. Endelig skal den studerende kunne definere fixed parameterized kompleksitet og forklare et eksempel samt give præcise definitioner og beviser for ovenstående.

Bachelor's Project in Computer Science (10 ECTS)
Bachelorprojektet repræsenterer afslutningen på bacheloruddannelsen i datalogi. Projektet skal således demonstrere, at den studerende har erhvervet den faglige viden og de teoretiske og metodiske kvalifikationer, der gør den studerende i stand til selvstændigt at identificere, formulere, løse og diskutere problemstillinger indenfor et afgrænset emne inden for datalogi.

Valgfag (10 ECTS)
Den studerende kan vælge fra et udbud af relevante valgfrie kurser, og herunder lave et projekt i samarbejde med en virksomhed.

Kompetenceprofil
En dimittend med en bachelorgrad i Datalogi har viden om et stort udvalg af centrale algoritmer og datastrukturer udviklet inden for datalogi samt om anvendelsen af randomisering i design af algoritmer og anvendelse af elementær sandsynlighedsteori til at analysere køretiden af algoritmer.
Dimittenden har desuden viden om data mining og maskinlæringsteknikker, principper for konstruktion af computerhardware og styresystemer, herunder distribuerede og parallelle systemer, samt, kendskab til centrale aspekter af netværk og computersikkerhed, herunder metoder til at forhindre og opdage sikkerhedsproblemer.
Dimittenden kender også forskellige beregningsproblemers iboende kompleksitet, beregningsstyrken af forskellige modeller for beregning, samt principper for oversættelse mellem formelle sprog. Dimittenden kan forstå og reflektere over teorier, metoder og praksis inden for det datalogiske fagområde og kan beskrive, analysere og løse datalogiske problemstillinger ved anvendelsen af metoder og modelleringsformalismer fra fagets kerneområder og dets matematiske støttediscipliner.
Dimittenden kan programmere i flere typer programmeringssprog, konstruere større softwaresystemer,  designe og implementere en relationel database og analysere fordele og ulemper ved forskellige algoritmer,  specielt med hensyn til ressourceforbrug, og endelig kan dimittenden træffe og begrunde fagligt relaterede beslutninger.

Takst tre i lighed med øvrige naturvidenskabelige IT-uddannelser i Danmark.

Som beskrevet i covernotatet er der helt generelt et stort behov for IT-kompetencer i Danmark. Dette både på nationalt plan og i særdeleshed regionalt udenfor de større byer, hvor det grundet den meget lave mobilitet er svært at tiltrække den eftertragtede IT-arbejdskraft. På landsplan viser IT-Branchens seneste IT-barometer at 32% af virksomhederne helt har opgivet rekrutteringen, da der slet ikke var ansøgere til stillingerne. En udfordring der i høj grad også er til stede i Trekantområdet grundet fraværet af lokale hårde IT-uddannelser.
SDU har været i tæt dialog med lokale virksomheder og organisationer i Trekantområdet, der bekræfter:

• Der er et aktuelt behov for IT-uddannelser i Trekantområdet. Uddannelserne i Datalogi er især efterspurgte grundet kompetencemanglen inden for bl.a. programmering og softwareudvikling.


• Der er mangel på IT-specialister med avanceret teknisk viden. Dette ses bl.a. også i de vedlagte støtteerklæringer, hvor flere virksomheder angiver, at det er svært at rekruttere attraktive kandidater i Trekantområdet.  

Dertil søges uddannelsen som engelsk udbud for at kunne give dimittenderne de internationale kompetencer, som det lokale erhvervsliv efterspørger.

Se covernotat og behovsundersøgelsen for yderligere redegørelse om behovet.

SDU forventer at uddanne 60 dimittender om året. Der forventes en stor efterspørgsel efter dimittenderne, da uddannelserne i Datalogi er udviklet i samarbejde med erhvervslivet, og dermed imødekommer det specifikke kompetencebehov for erhvervslivet i Trekantområdet, hvilket også bekræftes i de vedlagte støtteerklæringer (Bilag). Flere af virksomhederne har allerede dataloger fra SDU ansat og har givet udtryk for, at det er svært at rekruttere dimittender med tilsvarende IT-kompetencer til området.
På dialogmøderne gav flere af aftagerne udtryk for, at de gerne vil samarbejde med SDU samt tilbyde studiejobs til de studerende. Derudover vil flere af virksomhederne gerne inviteres ind i undervisningen for at skabe synlighed på virksomheden og for at sikre efterfølgende fastholdelse i området og erhvervslivet. Det store engagement fra virksomhederne tydeliggør blot yderligere den store efterspørgsel på kandidaterne.

Behovet blev i første omgang klarlagt af UFM via en kortlægning af behovet for fremtidige udbud af STEM- og IT-uddannelser i Trekantområdet. 
Efterfølgende har SDU konkretiseret behovet med Vejle kommune til fire uddannelsesretninger indenfor IT – herunder en uddannelse indenfor Datalogi. Behovet for disse uddannelsesretninger blev herfra undersøgt via en samlet proces, så nødvendige sammenhænge og forskelle kunne identificeres fra start. 
I august ’24 blev oplægget efterprøvet og konkretiseret af en række nøgleaktører fra området, hvilket mundede ud i et stort dialogmøde med alle relevante aftagere i nærområdet. Mødet blev afholdt i oktober måned, hvor fokus var på at identificere det egentlige kompetencebehov. 
I november ’24 bliver der afholdt endnu et stormøde for alle aftagere og interessenter. Fokus for dette møde var de egentlige uddannelsesforslag og tilpasningen heraf, samt det fremtidige samarbejde omkring SDU Vejle og læringsmiljøet. 
Efter en tilpasning af uddannelsesforslagene fik alle involverede aftagere afslutningsvis mulighed for at sende skriftlige kommentarer til det udarbejdede uddannelsesforslag. 
En samlet oversigt over inddragede aftagere er i bilaget. 

Udviklingen af uddannelsen og aftagernes udtrykte behov er uddybet i behovsundersøgelsen, herunder også de efterspurgte generelle kompetencer, der skal være tværgående for den samlede uddannelsespakke til SDU Vejle.
For uddannelsen i datalogi imødekommer uddannelsen således aftagernes udtrykte behov:

• Det faglige indhold: Uddannelsens grundlæggende viden inden for algoritmer, datastrukturer og programmering, der bl.a. giver de studerende en solid teknisk til at udvikle, teste og vedligeholde software.


• Det faglige fokus inden for bl.a. machine learning og deep learning, der giver de studerende stærke kompetencer inden for maskinlæring og cloud-baseret softwareudvikling er efterspurgte.


• Kunstig intelligens som datalogisk værktøj: Koblingen mellem datalogi og kunstig intelligens er gennemgående i SDUs uddannelser i datalogi.


• Kombinationen af datalogi og kunstig intelligens, hvoraf kunstig intelligens bruges som datalogisk værktøj vil være tværgående gennem uddannelserne


• Anvendelsesorienteret undervisning, der bl.a. har fokus på at teste hypoteser i praksis.

Der findes ingen bacheloruddannelser i Datalogi i Trekantområdet, og i regionen findes kun tilsvarende uddannelse udbudt i SDU Odense på dansk.
På nationalt plan findes en række uddannelser, der er beslægtet eller delvist beslægtet med SDUs uddannelse i datalogi. Da bacheloruddannelsen i Datalogi udbydes på engelsk, er de nærmeste beslægtede uddannelser AU’s bacheloruddannelser i hhv. Datalogi og Data Science.
SDUs uddannelse i Datalogi har et særligt fokus på bl.a. kunstig intelligens og datamining, samt et større fokus på hardwaresystemer og distribuerede arkitekturer. SDUs studerende får derudover kompetencer til at bruge kunstig intelligens som et værktøj i datalogiske projekter.
Uddannelsen er udviklet målrettet til og med de lokale aftagere i Trekantområdet, som ligeledes forventes at indgå i et samarbejde om læringsmiljøet omkring SDU Vejle. Bacheloruddannelsen i Datalogi uddanner som udgangspunkt til optag på kandidatuddannelsen i Datalogi, men skulle dimittender alligevel søge job efter endt bachelor, så forventer SDU, at dimittenderne som udgangspunkt vil finde beskæftigelse i selv samme geografiske område. 

Beslægtede uddannelser med fagligt overlap:
Datalogi (AU): SDUs uddannelse i datalogi indeholder faglige elementer, der ikke findes i AUs, nemlig kunstig intelligens, datamining og maskinlæring (20 ECTS) samt har et større fokus på hardwaresystemer og distribuerede arkitekturer; (42,5 ECTS, hvor AUs indeholder 20 ECTS). AU har derimod et større fokus på matematik. SDUs uddannelse giver dermed de studerende en særlig mulighed for at fordybe sig i en computers indre detaljer, og hvordan man udnytter dem bedst for at udvikle software. SDUs studerende får derudover kompetencer til at bruge kunstig intelligens som et værktøj i datalogiske projekter.
Data science (AU) fokuserer mere på data og er en mere matematisk uddannelse. Der er kun fokus på programmering som værktøj til databehandling og ikke til almindelig softwareudvikling. Der er heller ingen kurser i algoritmer, computerarkitektur eller computerteori.

Delvist beslægtet med fagligt overlap:
Datalogi (AAU): Undervisningsmodellen er problem-based-learning, som giver et helt andet perspektiv for hele uddannelsen. Der er meget fokus på at løse konkrete problemstillinger, men giver derimod færre muligheder for at fordybe sig i de teoretiske detaljer, som SDUs uddannelse.
Datalogi (KU) har en profil i datalogi (generel), som er tæt på SDUs uddannelse. KUs uddannelser indeholder dog bl.a. interaktionsdesign (30 ECTS), som ikke er en del af SDUs uddannelse. Derimod indeholder SDUs uddannelse emner om kunstig intelligens og distribueret systemer og har bl.a. fokus på computerteori, som udgør ca. 40 ECTS på uddannelsen.

Derudover findes følgende uddannelser med et begrænset fagligt overlap:

• Computer Science (RUC): Der læses sammen med et andet bachelorfag og CS-modulet udgør kun 35 ECTS. Uddannelsen er mere projektorienteret og med fokus på tværfaglighed.


• Datavidenskab og machine learning (AAU), Data Science (ITU), Machine learning og datavidenskab (KU) har mere fokus på data end programmering.


• Data Science og management (DTU) har mere fokus på management-delen og som ovenstående uddannelser fokuserer mere på data science end programmering.


• Kognitions- og datavidenskab (KU): Computer Science og datavidenskab fylder lidt i uddannelsen. Der er derimod mere fokus på de psykologiske aspekter.

Derudover findes der i Trekantområdet erhvervsakademi- og professionsbacheloruddannelser, men disse vurderes til at have et begrænset fagligt overlap.
Sammenhængen mellem den samlede uddannelsespakke til SDU Vejle er angivet i covernotat (bilag).

Som beskrevet i covernotatet betyder det store behov for IT- og STEM kompetencer kombineret med de faldende ungdomsårgange, at rekrutteringsgrundlaget ikke udelukkende kan udgøres af danske studerende. Et rent dansk optag vil således være udfordrende, samt ikke mindst kunne få konsekvenser for øvrige relaterede uddannelser i nærområdet.
Skal rekrutteringen af studerende til uddannelsen både kunne sikre nok dimittender til lokalmiljøet og ikke mindst til at den nye uddannelse og campus som helhed rent økonomisk kan hænge sammen, samtidigt med at det ikke skal påvirke relaterede eksisterende udbud, er uddannelsen og SDU Vejle som helhed derved afhængig af, at kunne tilbyde de ansøgte uddannelser på Engelsk.
Uddannelsen i datalogi forventes at tiltrække danske og internationale studerende med interesse inden for programmering og softwareudvikling, og som finder det attraktivt at studere på en international campus med IT-uddannelser.
Uddannelsen forventes at have en begrænset negativ konsekvens for beslægtede uddannelser.

Bacheloruddannelsen i Datalogi giver mulighed for at fortsætte på en kandidatuddannelse i Datalogi og Kunstig intelligens. Kandidatuddannelserne i Datalogi og Kunstig Intelligens forventes fra 2028, udover at blive udbudt som en kandidat på 120 ECTS, også at blive udbudt som kandidat på 75 ECTS og erhvervskandidat.

Vi forventer et optag på 30 studerende det første år, 45 det andet år og derefter 60 studerende om året.

Høringssvar vedr. prækvalifikation af nye uddannelser til SDU’s nye campus i Vejle.
Den 17.december 2024 har SDU udsendt høringsmateriale vedr. prækvalifikation af nye bachelor- og kandidatuddannelser til SDU's kommende campus i Vejle. Høringsbrevet er udsendt til hhv. Aarhus Universitet (AU), Aalborg Universitet (AAU), VIA University College og UCL University College, der er udbydere af beslægtede eller delvist beslægtede uddannelser.
AU og AUU har ikke indsendt høringssvar til det ansøgte uddannelsesbud til SDU Vejle.
VIA og UCL har indsendt høringssvar (Se bilag). Da VIAs høringssvar konkret omhandler softwareingeniøruddannelsen henvises til ansøgningen i Software Engineering.
UCLs høringssvar omhandler muligheden for meritmodeller til datamatikere og er dermed kun relevant for de ansøgte bacheloruddannelser i datalogi og kunstig Intelligens.
På baggrund af høringen konkluderer SDU således, at de hørte institutioner ikke har bekymringer vedr. de ansøgte kandidatuddannelser i Datalogi og Kunstig Intelligens.

For bacheloruddannelsen i Datalogi
Som det er angivet i UCLs høringssvar ser UCL positivt på, at SDU ønsker at styrke STEM-uddannelserne i Trekantområdet samt at styrke uddannelsesmiljøet i Vejle med universitetsuddannelser.
UCL udtrykker bekymring for, at de nye uddannelser kan have en negativ indvirkning på søgningen til UCLs datamatikeruddannelse i Vejle, trods der er tale om en akademisk bacheloruddannelse, er der sammenfald i fagindhold mellem flere af de ønskede uddannelsesudbud og det eksisterende udbud af datamatikeruddannelsen.
For at imødegå denne bekymring finder UCL det væsentligt, at der etableres meritmodeller, som gør det muligt for datamatikere at blive meriteret ind ift. relevante bacheloruddannelser hos SDU.
Dette ønske vil SDU imødekomme og for bacheloruddannelserne i Datalogi og Kunstig Intelligens vil SDU gå i dialog med UCL for at udarbejde særlige meritmodeller, der er attraktive for datamatikere. På SDU Odense findes allerede et konkret tilbud til datamatikere på bacheloruddannelsen i Datalogi, og der udarbejdes et lignende tilbud med henblik på optagelse på bacheloruddannelsen i Kunstig Intelligens.
SDU vil dermed være med til at sikre, at UCLs datamatikerstuderende har mulighed for at bygge videre på deres uddannelse og kompetencer i et sammenhængende uddannelsesforløb.