Finner retningen …
Finner retningen …
Laster botkontroll.
Gjennomsnittlig svar: ingen svar
Gjennomsnittlig svar: ingen svar
Gjennomsnittlig svar: ingen svar
Gjennomsnittlig svar: ingen svar
KARAKTERFORDELING · H 2025
58 kandidater
Alle delene må normalt være bestått. Karakterfordelingen over gjelder emnet samlet.
Ikke et krav, men lærestedet mener du får mer ut av emnet med dette i bunn.
Kilde: Felles studentsystem (FS) via NTNU, slik den var publisert for høsten 2026. NTNU er ikke ansvarlig for innholdet på denne siden.
NTNU sin egen emnebeskrivelse — læringsutbytte, innhold og vurderingsform.
Vil du designe og bygge apper folk faktisk bruker? I dette emnet designer du for små skjermer, kobler deg på sensorer, håndterer ustabile nettverk og lager grensesnitt som føles umiddelbare. Du lærer å holde data trygge, respektfulle og offline-klare, å teste det som betyr noe, og å rulle ut oppdateringer uten å ødelegge for brukerne. Forvent praktiske labber, korte tilbakemeldingssløyfer og en porteføljeklar app som viser at du kan gjøre ideer om til pålitelig, batterivennlig mobilprogramvare. Vi behandler KI og kodegenerering som kraftverktøy: du lærer å spesifisere presist, verifisere resultater med tester og profilering, og bruke KI-verktøy for å nå mer ambisiøse funksjoner—uten å ofre personvern, sikkerhet eller din egen forståelse.
Emnet Mobile Programming utvikler praktisk kompetanse i native mobilapputvikling på tvers av plattformer. Studentene lærer å designe tilgjengelige grensesnitt for ulike formfaktorer, modellere tilstand og navigasjon, og implementere robuste dataflyter som fungerer både på og uten nett. Kjerneemner omfatter interaksjonsdesign for berøring og bevegelse, sensorintegrasjon, energibevisst ytelse, personvernsbevarende datahåndtering og sikre praksiser for tillatelser. Emnet vektlegger pålitelighet gjennom enhets-, UI- og egenskapsbasert testing; observerbarhet og profilering for responsivitet og batteribruk; samt praksiser for kontinuerlig leveranse. Etiske hensyn—inkludert brukersamtykke, tilgjengelighet og ansvarlig analyse—er integrert gjennom hele kurset. Ved slutt kan studentene begrunne arkitekturvalg, måle og forbedre brukeropplevd ytelse, og levere vedlikeholdbar mobilprogramvare under reelle rammebetingelser. Emnet integrerer KI-assistert utvikling og kodegenerering i en verifikasjons-først arbeidsflyt. Studentene lærer å formulere presise spesifikasjoner, avgrense verktøy, og revidere utdata ved hjelp av tester, statisk analyse og profilering. Det legges vekt på personvern, sikkerhet, lisensiering/opprinnelse og reproduserbarhet (prompter som artefakter, deterministiske bygg, CI). Brukt riktig muliggjør disse verktøyene mer ambisiøs rekkevidde, samtidig som ansvarlighet og ingeniørmessig kvalitet beholdes.
Merk: R Husk, U Forstå, A Anvende, An Analysere, E Vurdere, C Skape.
Kunnskap
Ferdigheter
Generell kompetanse
Slutteksamen (skole, 3 timer, 100 %)
Obligatorisk arbeidskrav (må være godkjent for eksamensadgang)
Vi bruker en blended learning-tilnærming der vi kombinerer tradisjonelle forelesninger, veiledninger og lab-/gruppeøvelser med nettforelesninger og digitale læringsressurser.
Tilleggsinformasjon om emnet:
Kilde: Felles studentsystem (FS) via NTNU, slik den var publisert for høsten 2026. NTNU er ikke ansvarlig for innholdet på denne siden.
Hva burde andre vite før de tar dette? Anonymt, ingen innlogging.
Basert på hvor kandidatene til eksamen var registrert (DBH).
Emner som tas i de samme studieprogrammene som PROG2007.
| Semester | Kandidater | Snitt | Stryk |
|---|---|---|---|
| Høst 2025 | 58 | B (3.86) | 0 % |
| Høst 2024 | 51 | B (4.45) | 0 % |
| Høst 2023 | 60 | B (3.98) | 0 % |
| Høst 2022 | 61 | C (3.46) | 8,2 % |
| Høst 2021 | 38 | C (3.32) | 0 % |