Kunstmatige Intelligentie Masteropleidingen Artificial Intelligence en Operational Research Transnationale Universiteit Limburg

Transcriptie

1 Kunstmatige Intelligentie Masteropleidingen Artificial Intelligence en Operational Research Transnationale Universiteit Limburg Juni 2007 versie t.b.v. aanvraag accreditatie

2 Uitgave: Quality Assurance Netherlands Universities (QANU) Catharijnesingel 56 Postbus RA Utrecht Telefoon: Fax: Internet: 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. 2 QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg

3 Inhoudsopgave Voorwoord 5 Deel I Algemeen deel 7 1. De visitatie Kunstmatige Intelligentie Transnationale Universiteit Limburg 9 Deel II Opleidingsdeel De masteropleiding Artificial Intelligence en de masteropleiding Operations Research aan de Transnationale Universiteit Limburg 13 Bijlagen 45 Bijlage A: Curricula vitae van de leden van de visitatiecommissie 47 Bijlage B: Referentiekader KION 49 Bijlage C: Programma visitatie masteropleidingen Transnationale Universiteit Limburg 69 Bijlage D: Beoordelingsformulier scripties 71 QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg 3

4 4 QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg

5 VOORWOORD Dit rapport is onderdeel van de kwaliteitsbeoordeling van universitaire bachelor- en masteropleidingen 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 bachelor-masterstructuur. De opleidingen van de Transnationale Universiteit Limburg 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 uitgevoerd. 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 drs. J.G.F. Veldhuis voorzitter bestuur QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg 5

6 6 QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg

7 DEEL I: ALGEMEEN DEEL QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg 7

8 8 QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg

9 1. De visitatie Kunstmatige Intelligentie Transnationale Universiteit Limburg Inleiding In dit rapport brengt de visitatiecommisie Kunstmatige Intelligentie (hierna: de commissie) verslag uit van haar bevindingen ten aanzien van de masteropleidingen Artificial Intelligence en Operational Research aan de Transnationale Universiteit Limburg (tul). Het bezoek vond plaats op 27 en 28 februari 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, Gids voor de externe kwaliteitsbeoordeling van wetenschappelijke bachelor- en masteropleidingen ten behoeve van accreditatie: Doelstellingen (3 facetten); Programma (8 facetten); Personeel (3 facetten); Voorzieningen (2 facetten); Interne kwaliteitszorg (3 facetten) en Resultaten (2 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 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, studentlid 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. 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 tul deelgenomen. 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 aan te houden en maakte zij afspraken over de onderlinge taakverdeling. Het bezoek is georganiseerd volgens het als bijlage C bijgevoegde programma. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg 9

10 De secretaris heeft van tevoren een analyse opgesteld van de opleidingen aan de hand van de zelfstudie. Mede op grond daarvan is aan de opleidingen nog om aanvullende informatie gevraagd. De antwoorden op die vragen 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 is dit aangekondigd. Hiervan is geen gebruik gemaakt. De commissie heeft negentien 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 gezamenlijk 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 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 studentbestuursleden 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 een conceptrapport opgesteld. Dit is voorgelegd aan de leden van de commissie met verzoek waar nodig correcties of aanvullingen aan te brengen en de beoordeling in te vullen. Het aldus bijgewerkte rapport is, nadat de voorzitter er zijn fiat aan had gehecht, naar de betrokken faculteit gestuurd met het verzoek feitelijke onjuistheden aan te geven. De feitelijke onjuistheden zijn vervolgens verbeterd. 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 letterlijk de tekst uit de zelfstudie, zij het niet steeds integraal. In enkele gevallen zijn minder terzake 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 weggelaten. De overgenomen teksten zijn grafisch (door het gebruik van cursieve tekst) herkenbaar. Ook de nagekomen gegevens worden letterlijk weergegeven, tenzij anders vermeld. 10 QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg

11 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 en internationale vergelijking kan doorstaan. De beoordeling goed houdt in dat het niveau van het facet uitstijgt boven de basiskwaliteit en positief opvalt in nationale vergelijking. De beoordeling excellent houdt in dat voor het facet een niveau wordt gerealiseerd waardoor de beoordeelde opleiding ook internationaal als een voorbeeld van opmerkelijk goede praktijk kan functioneren. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg 11

12 12 QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg

13 DEEL II: OPLEIDINGSDEEL QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg 13

14 14 QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg

15 1. De masteropleiding Artificial Intelligence en de masteropleiding Operations Research aan de Transnationale Universiteit Limburg Administratieve gegevens Masteropleiding Artificial Intelligence: Naam opleiding: Artificial Intelligence CROHO-nummer: Niveau: master Oriëntatie: wo Studielast: 60 EC Graad: master of science Variant(en): voltijd Locatie(s): Maastricht Einddatum accreditatie: 31 december 2007 Masteropleiding Operations Research: Naam opleiding: Operations Research CROHO-nummer: Niveau: master Oriëntatie: wo Studielast: 60 EC Graad: master of science Variant(en): voltijd Locatie(s): Maastricht Einddatum accreditatie: 31 december 2007 Het bezoek van de commissie aan de tul vond plaats op 27 en 28 februari 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 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 QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg 15

16 uit de tul. Met ingang van 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 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 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. 16 QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg

17 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 Het beoordelingskader 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 opdrachten 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 QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg 17

18 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. 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 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 18 QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg

19 mee om te gaan. Bij verschillende colleges presenteren en bediscussiëren studenten recente wetenschappelijke AIpublicaties. 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 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 vergaande kennis van de hoofdgebieden van kunstmatige intelligentie en specialistische kennis van ten minste één van de kerngebieden van KI. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg 19

20 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: 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 multi- en 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, 2 nd 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. 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. 20 QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg

21 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 Programma Beschrijving overgenomen uit de zelfstudies De master Artificial Intelligence is geheel Engelstalig. Hij bestaat uit 6 blokken, volgens het 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. 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 In dit programma staan de skills classes nog separaat vermeld. Vanaf het programma zijn de skills classes geïntegreerd in de vakken. Program Master AI EC EC Block1 Multi-Agent Systems 3 5 Machine Learning 3 5 Skills Class 3 - Block 2 Foundations of Knowledge Representation Reasoning 3 5 Situated Agents 3 5 Skills Class 3 - Block 3 Research project 6 6 Block 4 Intelligent Search Techniques 3 5 Knowledge Management and Knowledge-System Development 3 5 Skills Class 3 - Block Games and AI 3 5 Knowledge Retrieval 3 5 Skills Class 3 - Block 6 Master Thesis De master Operations Research is eveneens geheel Engelstalig en bestaat ook uit 6 blokken, volgens het 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 QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg 21

22 van de master OR studiejaar In dit programma staan de skills classes nog separaat vermeld. Vanaf het programma 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. The Master programme Operations Research covers a wide range of research topics, including the following ones: 1. network formation, network maintenance and cost sharing 2. dynamic and evolutionary games 3. production planning 4. scheduling 5. biomedical signal processing for real-time sensing of cardiac signals 6. modelling and identification of gene regulatory networks 7. complex pattern formation in electrophysiological wave propagation on cardiac walls 8. 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 EC EC Block1 Optimization 3 5 Business Intelligence Systems 3 5 Skills Class 3 - Block 2 Simulation 3 5 Combinatorial Optimization 3 5 Skills Class 3 - Block 3 Research project 6 6 Block 4 Bio-Informatics 3 5 Identification 3 5 Skills Class 3 - Block 5 Games and Chance 3 5 Process Control 3 5 Skills Class 3 - Block 6 Master Thesis QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg

23 F4: Eisen WO Het programma sluit aan bij de volgende criteria voor het programma van een HBO- of 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 wetenschappelijk 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 Bioinformatics wordt aandacht besteed aan toepassingen uit de verschillende onderzoeksdomeinen. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg 23

24 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. 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. 24 QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg

25 Bij AI gaan de vakken gedetailleerd in op de onderwerpen gerelateerd aan de vier onderzoeksdomeinen. 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. 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. 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 multi-agent 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. QANU / Kunstmatige Intelligentie, Transnationale Universiteit Limburg 25