Õppeaine eesmärk on:
- arendada üliõpilaste võimet kavandada, prototüüpida, valideerida ja esitleda tehisarul põhinevaid praktilisi lahendusi ettevõtete, organisatsioonide või ülikooli partnerite pakutud päriselu väljakutsetele;
- toetada üliõpilaste võimet tegutseda ebamäärastes olukordades, teha põhjendatud otsuseid ja teha professionaalset koostööd interdistsiplinaarsetes meeskondades ning hinnata tehisarul põhinevate lahenduste tehnilist, eetilist, ärilist ja keskkonnamõju ning mõju erinevatele sidusrühmadele.

The aim of the course is to:
- develop students’ ability to design, prototype, validate, and present AI-based practical solutions to real-life challenges provided by companies, organisations, or university partners;
- support students’ capacity to work under uncertainty, make well-reasoned decisions, collaborate professionally in interdisciplinary teams, and evaluate the technical, ethical, business, environmental, and stakeholder impact of AI-based solutions.

Aine läbinud üliõpilane:
- analüüsib organisatsiooni või ettevõtte väljakutset tehisaru rakendamise vaatenurgast, seostades selle andmepõhise mõtlemise ja oma erialaste teadmistega;
- kavandab ja arendab meeskonnatööna tehisarul põhineva lahenduskontseptsiooni või prototüübi, kasutades sobivaid innovatsiooni-, prototüüpimis- ja arendusmeetodeid;
- hindab kavandatud lahenduse tehnilist teostatavust, kasutatavust, eetilisi aspekte, äripotentsiaali ning keskkonna- ja sidusrühmade mõju;
- valideerib prototüüpi või kontseptsiooni sobivate testimis- ja tagasisidemeetodite abil ning teeb järeldusi lahenduse täiustamiseks;
- teeb tõhusat koostööd interdistsiplinaarses meeskonnas, rakendades professionaalset suhtlemist, konstruktiivset läbirääkimist ning rollide ja vastutusega arvestamist;
- esitleb tehisarul põhinevat lahendust selgelt ja tõenduspõhiselt, põhjendades tehtud valikuid, kasutatud andmeid ja arendusloogikat.

A student who has completed the course:
- analyses an organisation’s or company’s challenge from the perspective of applying artificial intelligence, linking it with data-driven thinking and prior disciplinary knowledge;
- designs and develops an AI-based solution concept or prototype in a team, using suitable innovation, prototyping, and development methods;
- evaluates the technical feasibility, usability, ethical aspects, business potential, and environmental and stakeholder impact of the proposed solution;
- validates a prototype or concept using appropriate testing and feedback methods and draws conclusions for improving the solution.
- collaborates effectively in an interdisciplinary team, applying professional communication, constructive negotiation, and role-aware responsibility;
- presents an AI-based solution clearly and evidence-based, justifying the choices made, the data used, and the development logic.

Õppeaines kasutatakse väljakutsepõhist õpet (VPÕ). Üliõpilased töötavad interdistsiplinaarsetes meeskondades partnerite pakutud reaalsete väljakutsetega ning läbivad viis omavahel seotud tegevusetappi:
- Kaasamine (Engage): väljakutse raamimine, meeskondade moodustamine, sidusrühmade kaardistamine ja keskse küsimuse sõnastamine.
- Uurimine (Investigate): välitöö, andmete kaardistamine, suunavate uurimisküsimuste sõnastamine, tehisaru rakendusvõimaluste analüüs ja probleemi tõenduspõhine raamimine.
- Tegutsemine (Act): ideede genereerimine, lahenduskontseptsiooni valimine, prototüüpimine, valideerimine, iteratiivne arendamine ja rakendamise planeerimine.
- Tulemuste jagamine (Share): lahenduse lõppesitlus partnerile, prototüübi ja aruande esitamine ning lahenduse edasiseks rakendamiseks üleandmine.
- Refleksioon (Reflect): individuaalne ja meeskondlik refleksioon toimub läbivalt kogu õppeaine jooksul, mitte ainult selle lõpus.

Iganädalased õppekohtumised ühendavad lühikesi teoreetilisi sissejuhatusi, praktilisi töötubasid, meeskondlikku projektitööd, mentorite tagasisidet ja seminarivormis arutelusid. Tehisaruga seotud teemasid käsitletakse praktiliste rakendusplokkidena, mitte eraldiseisvate üldloengutena. Üliõpilastelt oodatakse tehisaru kontseptsioonide vahetut rakendamist oma meeskonna väljakutse lahendamisel.

The course uses challenge-based learning (CBL). Students work in interdisciplinary teams on authentic partner challenges and progress through five connected activity modes:
- Engage: challenge framing, team formation, stakeholder mapping, and essential question development.
- Investigate: fieldwork, data discovery, guiding questions, AI opportunity analysis, and evidence-based problem framing.
- Act: ideation, concept selection, prototyping, validation, iteration, and implementation planning.
- Share: final partner-facing presentation, prototype/report submission, and implementation handover.
- Reflect: individual and team reflection throughout the course, not only at the end.

Each weekly meeting combines short conceptual input, practical workshops, team studio work, mentor feedback, and seminar discussion. AI-related topics are integrated as applied capability blocks rather than separate generic lectures. Students are expected to apply AI concepts directly to their own challenge.

Õppeaines kasutatakse mitteeristavat hindamist ("arvestatud/mittearvestatud"). Lõpptulemus kujuneb selle põhjal, kas üliõpilane saavutab nõutud hindamisülesannete kaudu kõigi õpiväljundite puhul vähemalt etteantud lävendi.

Hindamisülesanded, nende osakaalud, tähtajad ja arvestatud taseme hindamiskriteeriumid tehakse üliõpilastele enne õppeaine algust laiendatud ainekava kaudu kättesaadavaks ning neid semestri jooksul ei muudeta.

The course uses non-graded assessment: Pass/Fail. The final result is determined by whether the student meets or exceeds the threshold for the course learning outcomes through the required assessment components.

Assessment components, weighting, deadlines, and pass criteria are made available to students (via extended syllabus) before the course starts and are not changed during the semester.

-

-

Tutvustatakse õppeaine esimestel nädalatel. /Will be introduced during the first weeks of the course.

Ago Luberg, vanemlektor (IT - tarkvarateaduse instituut)

Challenge-based learning (CBL)