Hva l?rer du?

Kunnskap

• Ha god konseptuell forst?else av n?kkelprinsipper innen statistikk (for eksempel usikkerhet og variasjon) for ? gj?re solide tolkninger av data og for ? kunne st?tte slutninger og konklusjoner. 
• Vise forst?else for klassisk testteori og m?lingsmetoder, s? vel som ? kunne ta i bruk mer moderne teknikker for testdesign basert p? Item Response Theory.
• Ha innsikt i ulike tiln?rminger til ? analysere og anvende data for ? h?ndtere utfordringer knyttet til m?linger og for ? kunne besvare forskninssp?rsm?l innen samfunnsvitenskapene.
• Vise forst?else for n?v?rende paradigmer og tilknyttede samfunnsdebatter innen vurdering, m?ling og evaluering. 

Ferdigheter

• Kvantitative ferdigheter: anvende moderne statistiske teknikker (for eksempel strukturelle likningsmodeller) for ? analysere og anvende data for ? produsere kunnskap.
• Programvare: beherske programvaremilj?et R for statistisk databehandling og grafikk. 
• Design: kunne implementere god praksis, inkudert pilotstudier og kognitive intervjuer, for ? utforme m?leinstrumenter med h?y kvalitet. 
• Kommunikasjon: kunne skrive vitenskapelige artikler og forskningsrapporter, presentere og holde innlegg i akademiske og profesjonelle kontekster. 

Kompetanse

• Delta og bidra konstruktivt, og kritisk, i diskusjoner om eksisterende vurderings- og evalueringssystemer, s?rlig med hensyn til problemstillinger knyttet til validitet og reliabilitet
• Delta aktivt i utviklingen i nye vurderings- og m?leinstrumenter med et sterkt fokus p? validitet og reliabilitet for det form?let som instrumentene er tenkt ? brukes til.