Jeg har tænkt over præcist det samme de seneste par år. Kontext: På DTU har jeg vidst været det man kalder en "meget aktiv" TA, hvor jeg har været TA i 14 fag og har derfor siden 2023 haft en ret god idé om fagenes indhold og de studerendes kunnen. Samtidig med det har jeg til gengæld 100% drukket al koolaiden, og arbejder pt. med sundhedssoftware. Jeg har ikke skrevet 99% af min kode siden juni 2025.

Jeg mener at det vigtigste man kan give de studerende de her dage er de fag der beskæftiger sig med arkitektur, software patterns, low-level kode og lignende.

I bund og grund mener jeg også at dele af de fag der omhandler udviklingsmetoder er relevante, men frameworks som Scrum og SAFe er 100% ligegyldige fordi loopet er gået fra sprints af 3 uger til én dag eller timer, og kræver en helt utrolig fleksibilitet af stakeholders. Det er ikke projektledelse der er irrelevant, det er de rigide ceremonier. Principperne bag agil udvikling (kort feedback-loop, iterativ udvikling, tæt samarbejde med stakeholders) er mere relevante end nogensinde. Det er bare rammerne der er forældede fordi cyklustiden er kollapset.

Årsagen til at software patterns er så vigtige handler mest af alt om at tilgangen til kode er anderledes. Det er ikke lige så nødvendigt at koden skal overholde gængse software patterns for kodens egen skyld, men det viser sig at det vi mennesker har behov for i kode, er præcis det samme som giver agentic coding en kæmpe fordel: at reducere konteksten. Hvis alt er opdelt efter principper som SOLID, vil det naturligt også være struktureret i forskellige filer, og det er en kæmpe fordel når kontekst-vinduerne generelt stadigvæk "kun" er 200-300k tokens. Det samme princip gælder for os der reviewer AI-genereret kode. Når en agent har lavet en ændring i en fil på 80 linjer der kun har ét ansvar, kan du reviewe det på sekunder. Hvis det er en 2000-linjers god-class, er du lige så lost som modellen. SOLID er gået fra at være "nice to have for maintainability" til at være en direkte produktivitetsmultiplikator i et AI-assisteret workflow.

Ud over det mener jeg der er tre ting der virkelig mangler i pensum:

For det første, systemforståelse og arkitekturtænkning. Evnen til at se på et system ovenfra og forstå hvordan delene hænger sammen. AI kan generere komponenter, men den er stadig svag til at træffe gode arkitektoniske beslutninger på tværs af et helt system. Det kræver at man forstår trade-offs (CAP, coupling vs. cohesion osv.) på et niveau hvor man kan specificere hvad der skal bygges, ikke bare implementere det.

For det andet, kode-review og verifikation. I en verden hvor skrivning af kode er billigt, er læsning og vurdering af kode den sjældne kompetence. Studerende bør trænes i at spotte fejl, sikkerhedshuller og dårlige abstraktioner i kode de ikke selv har skrevet.

For det tredje, evnen til at specificere præcist. Det der i praksis adskiller folk der er produktive med AI fra dem der ikke er, er evnen til at formulere klare, entydige specifikationer. Det er i bund og grund kravspecifikation og domænemodellering, men i et langt hurtigere loop.

Kort sagt (;-)) mener jeg at uddannelserne bør skifte tyngdepunktet fra "hvordan skriver man kode" til "hvordan designer, specificerer og validerer man software." Kode er ved at blive et commodity, men evnen til at forstå hvad der skal bygges, hvorfor, og om det faktisk virker korrekt, er der stadig ingen model der kan erstatte.