DS834: Data Science for the Metaverse

Det Naturvidenskabelige Studienævn

Undervisningssprog: På dansk eller engelsk afhængigt af underviser, men engelsk ved internationale studerende
EKA: N340118102
Censur: Intern prøve, en bedømmer
Bedømmelse: Bestået/Ikke bestået
Udbudssteder: Odense
Udbudsterminer: Efterår
Niveau: Kandidat

STADS ID (UVA): N340118101
ECTS-point: 5

Godkendelsesdato: 03-03-2022


Varighed: 1 semester

Version: Arkiv

Kommentar

Valgfrit for Human Informatics profilen - Datascience.

Indgangskrav

Bestået bachelorgrad fra humaniora eller samfundsvidenskab, eller relevant (professions-)bachelorgrad.

Faglige forudsætninger

Studerende, der følger kurset, forventes at 

  • kunne anvende simple dataanalyse af et givet datamateriale med R.

Formål

Metaverset beskrives ofte som den næste iteration af internettet, et enkelt universelt digitalt miljø, af indbyrdes forbundne nuværende og nye teknologier, der giver en bred mangfoldighed af fordybende realtidsoplevelser til forretning, uddannelse, sundhed, underholdning, sociale aktiviteter, etc.

Kurset giver de vigtigste teoretiske og praktiske principper for dataanalyse og informationsarkitekturer for at understøtte design og optimering af Metaverse-applikationer. Den studerende vil tage fat på spørgsmål om dataindsamling fra flere sensorer, inputenheder og brugeradfærd, samt dataudforskning, analyser og beslutningsprocesser, mens man analyserer et Metaverse-scenarie.

I forhold til uddannelsens kompetenceprofil er det kursets eksplicitte fokus at:

  • give kompetence til at forstå og anvende relevante Data Science-færdigheder til design af forskellige digitale virkelighedsapplikationer.
  • give kompetence til at forstå og anvende af dataanalyse til design og optimering af brugeroplevelser, interaktioner og indholdsforbrug i et givet scenarie.
  • give kompetence til at identificere spørgsmål relateret til databeskyttelse og sikkerhed, og hvordan disse skal adresseres for at sikre design og udvikling af bæredygtige og pålidelige applikationer.

Målbeskrivelse

For at opnå kursets formål er det læringsmålet for kurset, at den studerende demonstrerer evne til at:            

  • at identificere metoder, processer og informationsflow, der er nødvendige for at etablere informationsarkitekturer til applikationer i Metaverset.
  • at identificere relevante dataindsamlingsteknologier, der anvendes i Metaverse-applikationer, såsom sensorer, inputenheder, brugernes adfærd osv.
  • at anvende datavidenskabsfærdigheder, der understøtter det datadrevne design af Metaverse-applikationer.
  • at finde offentligt tilgængelige datasæt indsamlet fra relevante datakilder for at evaluere forskellige dataanalytiske tilgange.
  • have kendskab til moderne teknologier anvendt i implementeringen af Data Driven Design af Metaverse applikationer. 

Indhold

Kurset indeholder følgende faglige hovedområder: 

  • Aktuel og forudsagt tilstand af brugeroplevelser (f.eks. Virtual-, Augmented- eller Mixed- Reality [XR]) og andre applikationer i den digitale virkelighed kendt som Metaverse.
  • Teoretiske og praktiske principper for dataanalyse til Metaverse-applikationer.
  • Datadrevne designprincipper, metoder og processer til at implementere applikationer i et givet Metaverse-scenarie.
  • Værktøjer til identifikation, genfindingsanalyse og styring af offentligt tilgængelige datasæt til proof of concepts
  • Spørgsmål relateret til databeskyttelse og sikkerhed, og hvordan disse skal løses for at sikre design og udvikling af bæredygtige og pålidelige applikationer. 

Litteratur

Se itslearning for pensumlister og yderligere litteraturhenvisninger.

Eksamensbestemmelser

Eksamenselement a)

Tidsmæssig placering

Januar

Udprøvninger

Hjemmeopgave

EKA

N340118102

Censur

Intern prøve, en bedømmer

Bedømmelse

Bestået/Ikke bestået

Identifikation

Fulde navn og SDU brugernavn

Sprog

Følger, som udgangspunkt, undervisningssprog

Varighed

7 dage

Hjælpemidler

Oplyses på kurset.

ECTS-point

5

Uddybende information

Omfang Maks. 10 normalsider ekskl. forside, indholdsfortegnelse, bibliografi og bilag.

Vejledende antal undervisningstimer

26 timer per semester

Undervisningsform

På naturvidenskab er undervisningen tilrettelagt efter trefasemodellen dvs. intro, trænings- og studiefasen.

  • Introfase 8 timer 
  • Træningsfase 18 timer, heraf eksaminatorier 10 timer og laboratorieøvelser 8 timer 

Aktiviteter i studiefasen:

  • Løsning af ugentlige opgaver med henblik på diskussion af disse ved eksaminatorierne
  • Løsning af projektopgaverne
  • Selvstudium af visse emner fra lærebogen
  • Selvstændig opsamling på intro og træningsfasen

Feedback: Studerende får feedback på opgaveløosninger.

Ansvarlig underviser

Navn E-mail Institut
Rocio Chongtay rocio@sdu.dk Institut for Medier, Design, Læring og Erkendelse

Skemaoplysninger

Administrationsenhed

Institut for Matematik og Datalogi (datalogi)

Team hos Uddannelsesjura & Registratur

NAT

Udbudssteder

Odense

Anbefalede studieforløb

Profil Uddannelse Semester Udbuds periode

Overgangsordninger

Overgangsordninger beskriver, hvordan et kursus erstatter et andet kursus, når der ændres i et studieforløb.
Hvis der er lavet en overgangsordning for et kursus vil den fremgå af oversigten.
Se overgangsordninger for alle kurser på Det Naturvidenskabelige Fakultet.