Forskning inom datavetenskap
Det övergripande syfte med forskningen inom ämnesavdelningen för datavetenskap kan beskrivas som att utveckla metoder för effektiv hantering av komplexa data och göra de användbara för den mänsklige beslutsfattaren.
Det övergripande syfte med forskningen inom ämnesavdelningen för datavetenskap kan beskrivas som att utveckla metoder för effektiv hantering av komplexa data och göra de användbara för den mänsklige beslutsfattaren.
Vårt intresse är särskilt riktat på effektiva metoder för analys av komplexa data och den bygger på två huvudinriktningar: Visualiseringsbaserad analys (även kallad för visual analytics) och beslutsteoretisk analys, som står i växelverkan med varandra. Båda dessa inriktningar bygger dessutom delvis på statistisk analys. Gruppens forskning bedrivs idag i ett interdisciplinärt samarbete mellan forskare med expertkunskap inom dessa områden som innefattar:
Forskningen inom visualisering och beslutsanalys bedrivs delvis i tillämpade projekt och i samverkan med forskare inom andra institutioner vid Högskolan. GraphiX Center på campus Gävle är en viktig resurs i vår forskning och erbjuder en plats för möten mellan forskning, näringsliv och vår omgivande samhälle:
Exempel på forskningsprojekt:
Effektiva visualiseringar ger snabbare beslut i processindustrin
Simulering och upplevelse av skog
Bedömning av händelser i tid och geografi
Interaktiv och visuell analys av inomhusklimatet
Visuell analys och planering av underhåll av byggnader
Fil dr, universitetslektor i Datavetenskap
Ulla Ahonen-Jonnarths forskning gäller följande områden:
Automatisering av skogsvårdsåtgärder, i första hand röjning
Beslutsstödssystem
Multikriterieanalys
» Decision, Risk and Policy Analysis
» E-post till Ulla Ahonen-Jonnarth
Universitetsadjunkt i Datavetenskap
Boustedts forskning gäller följande områden:
Vad studenter anser är svårt att lära sig inom programmering och design.
Studenters uppfattningar av begrepp inom objektorienterad programmering och vilka begrepp som studenterna uppfattar som de viktigaste.
Hur studenter uppfattar abstrakta fenomen och hur de representerar dem i olika uttrycksformer och hur de skiftar perspektiv.
Hur studenter lär sig att designa och programmera - hur de närmar sig sitt blivande yrke
Hur vi kan utnyttja forskningsresultat i undervisning.
» Forskarpresentation
E-post till Jonas Boustedt
Universitetsadjunkt i Datavetenskap
Douglas Howies forskningsområde omfattar internet protokoll för överföring av digitala medier mellan mobila terminaler. Det gäller IP-baserade protokoll som gör det möjligt för mobila datorer att kommunicera med varandra på bästa sätt under givna förutsättningar.
» E-post till Douglas Howie
Universitetsadjunkt i Datavetenskap
Visuell programmering "En bild säger mer än tusen ord, så även när det gäller programmering". Det kan man enkelt säga är den bakomliggande tesen till det forskningsområde som går under benämningen "Visuell Programmering" eller VPL (Visual Programming Languages). Totte Jonsson, också knuten till Creative Media Lab, forskar inom detta område och utvecklar just nu en prototyp till sitt visuella programmeringsverktyg som han kallar DAViLa (Domain Adaptable Visual Language). Grundläggande egenskaper hos detta sätt att programmera är att programmeraren hela tiden arbetar visuellt med programmets ingående komponenter och kan också hela tiden se vad som händer inuti programmet, i varje komponent, med de exempeldata som han eller hon tillhandahåller. Detta har förutsättningar att bli ett kraftfullt sätt att programmera för så kallade domänexperter (till exempel inom GIS-området, datamining eller andra områden) även om man inte har någon direkt programmerarvana eller programmerarutbildning. Tanken är att verktyg byggda på DAViLa´s principer kan specialanpassas till respektive domän och på det sättet bli ett kombinerat fråge- och programmeringsspråk för den aktuella domänen.
Fil dr., Docent, Tekn dr., Professor i Besluts-, risk- och policyanalys
Jan Odelstads forskning gäller följande områden:
Teorier för begreppsbildning
Reglering av komplexa system genom användande av normer
Agentbaserad simulering med tillämpning bl.a. inom skogsbruket
Mätningsteori för komplexa storheter
Värdeaggregeringsproblemet i flerdimensionell beslutsteori.
professor Datavetenskap
Stefan Seipels forskning gäller följande områden:
KONTAKTA OSS
Högskolan i Gävle
801 76 Gävle
026 - 64 85 00
Följ oss i sociala medier