モジュールについて
単位のようなもの。1セメスター(約半年)に4モジュールを上限として履修する。
各モジュールには、4~6のレベルが割り振られている。
このレベルはFHEQと呼ばれるもので、国際的な規格らしい。
最初はレベル4のモジュールしか履修できない。上位のモジュールを履修するには、いくつかの条件を満たす必要がある。(Programme Regulations 参照)
受験方法にスタンダードとPerformance Basedの2つがある。
Performance Based は合格しても条件付き。その条件というのは、"Introduction to Programming I" AND ("Computational Math" OR "Discrete Math") の2つのモジュールをPassするまで、他のモジュールは受けられないこと。
卒業要件
無印(BSc Computer Science)の場合、
専門有り(BSc Computer Science(ここに専門の名前が入る))の場合、
- レベル4~5
- レベル6
- 5個の規定のモジュールの修了
- 規定は専門ごとに異なる。prospectus の Degree Structure 参照
- 1つの任意のモジュールの修了
- 最終プロジェクトの完了
レベル6のモジュールだけ、専門の選択によって異なる。
最終プロジェクト(final project)というのは、卒業制作っぽい。
RPLについて
2022年5月現在、4つのCourseraのコースがそれぞれモジュールの免除に使えるらしい。
レベル4
- Google IT Support Professional Certificate
👉免除:How Computers Work [CM1030]
※5コースで構成される
※UoLへの受験申込時に認定証が必要
- IBM Applied AI Professional Certificate
👉免除:Introduction to Programming I [CM1005]
※Performance Basedは対象外
レベル6
- IBM AI Engineering Professional Certificate
👉免除:Machine Learning and Neural Networks [CM3015]
- IBM Data Science Professional Certificate
👉免除:Data Science [CM3005]
スタンダードの場合、レベル4は2つとも免除できる。
Performance Basedの場合、Introduction to Programming I は前述の通り”本当に”必修なので、免除できない。
(参照:Recognition and accreditation of prior learning for BSc Computer Science | University of London)
専門を以下のいずれかにするのであれば、レベル6は2つとも免除できる。
- 無印(両方とも任意の枠)
- Data Science(両方とも必修)
- Machine Learning and Artificial Intelligence(片方は必修, 片方は任意の枠)
専門が上記以外なら、任意の枠の1つにしか適用できない。
参考:
国家資格フレームワーク - Wikipedia
Recognition and accreditation of prior learning for BSc Computer Science | University of London
Computer Science - structure | University of London
https://london.ac.uk/sites/default/files/programme-specifications/progspec-bsc-computer-science.pdf
Final project | University of London
https://london.ac.uk/sites/default/files/prospectuses/bsc-computer-science-prospectus.pdf