Sverige · Skolverket Kursplaner
Gymnasiet 3 Datalogi.
Datalogi för gymnasieskolan årskurs 3 fokuserar på avancerad problemlösning, algoritmer, datastrukturer och mjukvaruutveckling. Eleverna utvecklar en djupare förståelse för datorsystemens teoretiska grunder och praktiska tillämpningar.
01Algoritmer och Datastrukturer
En djupdykning i hur data organiseras och hur algoritmer kan optimeras för att lösa komplexa problem effektivt.
Undersökning av listor, köer, stackar, träd och grafer. Hur valet av datastruktur påverkar programmets prestanda.
Analys och implementering av avancerade algoritmer som Quicksort, Mergesort och binärsökning.
Introduktion till tid- och rumskomplexitet för att matematiskt kunna utvärdera algoritmers effektivitet.
02Mjukvaruutveckling och Systemdesign
Metoder och principer för att designa, utveckla och underhålla storskaliga mjukvarusystem.
Användning av designmönster (Design Patterns) för att skapa återanvändbar och underhållbar kod.
Genomgång av agila ramverk som Scrum och Kanban för effektivt teamarbete inom mjukvaruutveckling.
Strategier för att skriva enhetstester och använda testdriven utveckling för att säkerställa kodkvalitet.
03Databaser och Informationshantering
Teori och praktik kring hur data lagras, modelleras och hämtas i moderna relationsdatabaser.
Processen att översätta verkliga krav till en konceptuell datamodell med hjälp av Entity-Relationship-diagram.
Principer för att strukturera data i tabeller och tillämpa normaliseringsregler för att undvika redundans.
Skapande av komplexa databasfrågor med SQL, inklusive JOINs, subqueries och aggregeringsfunktioner.
04Nätverk och Säkerhet
Grundläggande principer för datakommunikation, nätverksarkitektur och cybersäkerhet i moderna IT-system.
Förståelse för OSI-modellen och TCP/IP-stacken samt hur data överförs över internet.
Introduktion till symmetrisk och asymmetrisk kryptering, hashfunktioner och digitala certifikat.
Diskussioner kring integritet, upphovsrätt, GDPR och de etiska dilemman som uppstår i ett digitaliserat samhälle.
05Artificiell Intelligens och Framtidens Teknik
Utforskning av grunderna i AI, maskininlärning och hur dessa teknologier formar framtidens samhälle.
Introduktion till övervakad och oövervakad inlärning samt hur algoritmer kan tränas på data.
Analys av hur fördomar i träningsdata kan leda till diskriminerande AI-modeller och vikten av ansvarsfull AI.
Praktisk tillämpning där eleverna designar ett koncept eller en enkel prototyp som använder AI för att lösa ett problem.