Forskningsetikk og kunstig intelligens i forskerutdanning ved NMBU

Forskningsetikk og kunstig intelligens (KI) er integrerte pilarer i forskerutdanningen ved NMBU. Professor Andrew M. Janczak er emneansvarlig for ph.d.-emnene i forskningsetikk og vitenskapsfilosofi (VET400) og praktisk bruk av kunstig intelligens (VET422).

• Om emnene

  Forskerutdanningen ved Veterinærhøgskolen hviler på et sentralt fundament i vitenskapsfilosofi og forskningsetikk. Som supplement tilbyr fakultetet et åpent seminaremne i ansvarlig bruk av kunstig intelligens, som gir kandidatene en praktisk verktøykasse for de digitale utfordringene de møter gjennom hele forskningsløpet. Sammen gir emnene ph.d.-kandidatene et helhetlig grunnlag for å planlegge, gjennomføre og formidle forskning av høy faglig og etisk kvalitet – fra grunnleggende vitenskapsfilosofisk og etisk forståelse til fortrolighet med de nyeste digitale verktøyene.

  Begge emnene er åpne for ph.d.-kandidater og ansatte ved hele NMBU, og samler deltakere på tvers av fakulteter og fagområder. Undervisningen er forankret i seksjonens og fakultetets brede ansvar for forsknings- og metodeopplæring. Emnene knytter forskerutdanningen tett til det aktive forskningsmiljøet innen dyrevelferd, etologi og datadrevet forskning ved Veterinærhøgskolen.

• Forskningsetikk og vitenskapsfilosofi

  VET400 gir ph.d.-kandidater et språk og et rammeverk for å håndtere de etiske og vitenskapsfilosofiske dilemmaene de vil møte som forskere. Gjennom arbeid med vitenskapsfilosofi, forskningsetikk og spørsmål knyttet til dyreforsøk og vitenskapelig redelighet, utvikler kandidatene evnen til å identifisere og begrunne egne standpunkter – slik at de ikke bare kjenner reglene, men forstår hvorfor de finnes. Undervisningsformen er dialogbasert: Kandidatene arbeider med pensum, bringer egne dilemmaer fra pågående prosjekter inn i diskusjonen og presenterer refleksjoner for hverandre. Dette gjør emnet like relevant for kandidater i laboratorieforskning som for dem som arbeider med kliniske data, registerdata eller beregningsmodeller.

  For formell emnebeskrivelse, læringsutbytte og påmeldingsinformasjon, se den offisielle emnesiden for VET400.

• Praktisk bruk av kunstig intelligens i biomedisinsk forskning

  VET422 gir ph.d.-kandidater og ansatte praktisk kompetanse i ansvarlig bruk av kunstig intelligens gjennom hele forskningsløpet. Emnet tar utgangspunkt i de konkrete utfordringene deltakerne møter i eget arbeid – fra litteratursøk og akademisk skriving til dataanalyse, metodeutvikling og administrative oppgaver som søknadsskriving og rapportering. Gjennom månedlige seminarer med åpen deltakelse på tvers av fakultetene bygger deltakerne ikke bare teknisk fortrolighet med generative KI-verktøy, men også evnen til å vurdere når og hvordan de bør brukes, og når de bør unngås. Et gjennomgående tema er de institusjonelle og regulatoriske rammene som gjelder for KI i akademia, inkludert NMBUs egne retningslinjer og EUs forordning om kunstig intelligens (KI-forordningen).

  For formell emnebeskrivelse, læringsutbytte og påmeldingsinformasjon, se den offisielle emnesiden for VET422.

• Forskningsbasert undervisning

  Undervisningen i VET400 og VET422 er tett koblet til et aktivt forskningsmiljø. Professor Janczak leder forskningsgruppen Datadrevet etologi og dyrevelferd (Computational Ethology and Precision Animal Welfare), som kombinerer klassisk etologi og dyrevelferdsvitenskap med datasyn, maskinlæring og digital fenotyping. Særlig undervisningen i kunstig intelligens bygger direkte opp under denne forskningsprofilen innen presisjonsdyrevelferd. Her er målet å omsette kontinuerlige atferds- og sensordata til objektive indikatorer, tidlig varsling av helse- og velferdsavvik, samt praktisk beslutningsstøtte for dyreeiere, produsenter og veterinærer. Denne koblingen sikrer at ph.d.-kandidatene møter en etikk- og KI-opplæring som er godt forankret i forskningsfronten. Kompetansen de bygger, kan dermed tas direkte i bruk – både i egne prosjekter, i etter- og videreutdanning (EVU) og i et perspektiv for livslang læring.

  Se prosjekter, metoder og forskere i forskningsgruppen Datadrevet etologi og dyrevelferd

• Et tverrfaglig læringsfellesskap

  Det som binder de to emnene sammen, er en studentaktiv og dialogbasert undervisningsform der deltakerne selv bidrar aktivt. I VET400 skjer dette gjennom diskusjoner og presentasjoner for medstudentene. I VET422 skapes det et åpent seminarfellesskap der deltakerne bidrar med egne temaer, demonstrasjoner og fagfellevurdering. På denne måten fungerer emnene som en tverrfaglig møteplass. Her kan forskere fra ulike disipliner og på ulike karrieretrinn dele erfaringer og sammen utvikle felles standarder for god og ansvarlig forskningspraksis.

• Oversikt over bidragsytere i VET400

  Feroz Mehmood Shah

  Førstelektor, UiO

  Gerbrand Koster

  Forretningsutvikler, Ard Innovation

• Koordinering på tvers av felt

  Som emneansvarlig for VET400 og VET422 koordinerer professor Janczak fakultetets ph.d.-opplæring i forskningsetikk og ansvarlig bruk av kunstig intelligens. På denne måten knyttes opplæringen direkte til seksjonens aktive forskningsmiljø innen dyrevelferd og etologi. Denne koordineringen sikrer en helhetlig og sammenhengende faglig linje – fra grunnleggende filosofiske og etiske perspektiver, til praktisk bruk av de nyeste digitale verktøyene.

  For en bredere oversikt over seksjonens undervisning i dyrevelferd, se hovedsiden for dyrevelferd i veterinærutdanningen.

• Kilder

  Informasjonen på denne siden er basert på emnebeskrivelsene for VET400 og VET422, samt gjeldende undervisningsplaner for Veterinærhøgskolen ved NMBU.