Yrkesprofil

Universitetslærer i informatikk

Viktige fakta

Universitetslærere i informatikk er professorer, lærere eller forelesere som underviser studenter i informatikk, som hovedsakelig er et akademisk fag. De samarbeider med sine forsknings- og undervisningsassistenter på universitetet for å forberede forelesninger og eksamener, rette prøver og eksamener og lede evaluerings- og tilbakemeldingssammenkomster for studentene. De driver også akademisk forskning innen informatikk, de publiserer funn, og de samarbeider med andre universitetskollegaer.

Sammendrag

Som universitetslærer i informatikk har du en sentral rolle i å utdanne fremtidens IT-eksperter. Arbeidsdagen din vil typisk bestå av å forberede og gjennomføre forelesninger, veilede studenter, rette oppgaver og eksamener, samt aktivt drive forskning innenfor informatikkens mange områder. Du samarbeider tett med andre forskere og undervisere ved universitetet, og bidrar til et dynamisk og stimulerende akademisk miljø.

Nøkkelfunksjoner og ansvarsområder:
  • • Planlegge, forberede og gjennomføre undervisning på ulike nivåer (forelesninger, seminarer, laboratorieøvelser).
  • • Veilede studenter i oppgaver, prosjekter og forskning.
  • • Rette oppgaver og eksamener, og gi konstruktiv tilbakemelding.
Arbeidsmarked
Mangel i Sveits og 7 land til
ELA/EURES 2025
Industri
Utdanning
Utdanning
Bachelorgrad
51%
Spenst Score · 2026 (Høyere er bedre)
Bachelorgrad 36% AI-eksponering · 2026
Labour market

Hvor dette yrket er etterspurt

Rapportert mangel på og overskudd av arbeidskraft, per år. Publiseres for yrkesgrupper, ikke for enkelte stillingstitler.

Mangel rapportertOverskudd rapportertBegge rapportertRapportert et annet årIkke dekket av denne kilden

Dypere farge: rapportert likt flere år på rad.

Tallene dekker Undervisningsyrker — 131 yrker, dette medregnet.

3 av 7 med mangel20259 av 32 vokser2.8Mstillinger fram mot 2035

Mangel: Greece, Luxembourg, Spain.

Lengst varende mangel: Switzerland, 3 år.

Velg et område på kartet for å se tallene.

Om denne kilden›

Kilde: ELA/EURES, mangel på og overskudd av arbeidskraft. Tallene publiseres på yrkesgruppenivå og dekker Europa. Utgavene er ulike når det gjelder oppbygningen av vedlegget og hvilke land som inngår, så en endring mellom år betyr ikke alltid at arbeidsmarkedet har endret seg. Land i grått er ikke rapportert, noe som ikke er det samme som å være i balanse.

What these words mean

The four things this section reports

Reported demand
Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
Where it is heading
Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
Openings
Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
Typical pay
What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.

A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.

Which way the market leans for you

In your favour
More openings than people looking — employers are competing for candidates.
Balanced
Openings and candidates are roughly matched.
Competitive
More people looking than openings — expect to compete.
Mixed evidence
Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.

Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.

How this job compares with other jobs in the same country

Strong
Among the strongest in that country
Good
Stronger than most jobs in that country
Mixed
About typical for that country
Weak
Weaker than most jobs in that country

This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.

Where these come from

Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.

None of this predicts one person's chances. It describes a market.

Utforsk mer

Finn karriereveien din, og utforsk vitenskapen bak anbefalingene våre.

Hurtigtilpasningssjekk

Kan universitetslærer i informatikk passe deg?

Svar på tre raske spørsmål. Dette er ikke en fullstendig vurdering – det er en teaser som hjelper deg med å avgjøre om du skal sammenligne profilen din.

Fremgang0/3

Liker du oppgaver som krever Prestasjon?

Liker du oppgaver som krever Prestasjon/Innsats?

Liker du oppgaver som krever Integritet?

NexFuture™

Fremtidsutsikter for universitetslærer i informatikk

The outlook for universitetslærer i informatikk reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Hvordan beregnes disse poengsummene?

Motstandsindeksen (0–100) estimerer hvor strukturelt beskyttet dette yrket er mot automatisering og AI-forstyrrelser, basert på analyse på oppgavenivå. Høyere scorer betyr flere oppgaver som krever menneskelig vurdering. AI-eksponering viser den estimerte andelen arbeidstimer som nåværende AI-muligheter kan påvirke. Dette er modellbaserte strukturelle indikatorer, ikke spådommer om individuell jobbsikkerhet.

Spill fremtiden
Hvordan kan universitetslærer i informatikk endre seg etter hvert som AI-adopsjon vokser?

Denne rollen vil sannsynligvis endres gradvis, med AI som støtter utvalgte oppgaver i stedet for å erstatte hele yrket.

Betydelig transformasjon på oppgavenivå anslås om 15 år (rundt 2041) under det valgte „Forventet“-scenarioet.
~50%
Spenst
Automatiseringsrisiko
EXP~40%
Menneskelig kant
MOAT~55%

Illustrerende scenario basert på oppgavers automatiserbarhet — ikke en prognose. Verdier rundes av jo lenger fram du ser.

2026
2034
2046
AI Adopsjonshastighet:

Hvordan AI kan endre denne rollen

Deterministisk, modellbasert tolkning av gjeldende rollesignaler - ikke en garanti for erstatning.

Menneskeeid 51% Menneskeeid

Hva avhenger fortsatt av folk

  • sørge for studentenes sikkerhet
  • hjelpe studenter med utstyr
  • samhandle i forskningsmiljøer og profesjonelle miljøer
Den menneskelige fordelen For å forbli i forkanten i denne rollen, fokuser på ABAP og Adobe Illustrator. Disse menneske-sentrerte ferdighetene er de vanskeligere for AI å replikere de neste 20 årene.
Assistere 23% Assistere

Hvor AI kan bli en co-pilot

  • forberede leksjonsinnhold
  • fremme offentlighetens deltakelse i forskning
  • følge utviklingen innen fagfelt
Automatiser 36% Automatiser

Oppgaver som er mest utsatt for automatisering

  • sette sammen informasjon
  • bruke IT-verktøy
  • skrive arbeidsrelaterte rapporter
Detaljert analyse

Vitale tegn og AI-vektorer

AI-eksponeringsvektorer

0-100%
AI / maskinlæring 23%

Eksponering for AI-assistert analyse, mønstergjenkjenning og prediktive modelleringsoppgaver

Generativ AI 7%

Eksponering for innholdsgenerering, kreativ forbedring og verktøy for store språkmodeller

Kognitiv programvare 1%

Eksponering for arbeidsflytautomatisering, beslutningsstøtteprogramvare og prosessdigitalisering

Robotisk og fysisk automatisering 0%

Eksponering for fysisk automatisering, robotikk og sensorstyrte oppgaveforskyvninger

Tekniske detaljer
Metodikk: NexFuture v3.0 Kilder: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Oppdatert: sep. 2026

NexFuture v3.0 estimerer automatiseringseksponering direkte fra ESCOs essensielle ferdighetsgrupper, vektet etter ferdighetsmasse og kalibrert mot ekspertankre. Skårene er sannsynlighetsbaserte estimater, ikke garantier. Se NexFutures metodologi-hvitbok for fullstendige detaljer.

Måler eksponering for automatisering. Den måler ikke lønn, etterspørsel eller hvor mange jobber som finnes i nærheten av deg.

En dag i livet

Hva folk i denne rollen vanligvis gjør

Utdanning

Dag i livet

En typisk dag som en universitetslærer i informatikk

09
09:00 · Morgen
undervise i informatikk
Gi studenter teoretisk og praksisk undervisning i informatikk, nærmere bestemt i utvikling av programvaresystemer, programmeringsspråk, kunstig intelligens og programvaresikkerhet.
10
10:30 · Midt på formiddagen
anvende interkulturelle læringsstrategier
Sikre at innholdet, metodene, materialene og den generelle læringsopplevelsen er inkluderende for alle studenter, og at det tas hensyn til forventningene og erfaringene til elever fra ulike kulturelle bakgrunner. Utforske individuelle og sosiale stereotyper og utvikle interkulturelle undervisningsstrategier.
12
12:00 · Middag
anvende læringsstrategier
Bruke ulike metoder, læringsstrategier og kanaler for å instruere studenter, som for eksempel å formidle innhold ved hjelp av begreper som de forstår, organisere budskapet for å sikre klarhet, og gjenta argumenter ved behov. Bruke et bred spekter av hjelpemidler og metoder som er passende for innholdet i klassen, elevenes nivå, mål og prioriteringer.
14
14:00 · Ettermiddag
bruke blandet læring
Ha kjennskap til verktøy for blandet læring ved å kombinere tradisjonell personlig undervisning med undervisning på nettet, ved å bruke digitale verktøy, Internett-teknologi og e-læringsmetoder.
15
15:30 · Sen ettermiddag
bruke IT-verktøy
Bruke datamaskiner, datanettverk og annen informasjonsteknologi og annet utstyr til lagring, henting, overføring og manipulering av data i forbindelse med en virksomhet eller bedrift.
17
17:00 · Avslutning
demonstrere under undervisning
Demonstrere ferdigheter som du har erfaring med, og hjelpe elevene med å forstå et bestemt læringsinnhold.

Oppgaverekkefølgen er illustrativ. Individuelle dager varierer.

Ferdigheter og kunnskap

Hva du trenger for å gjøre denne jobben

Ferdighetene, kunnskapen og verktøyene denne rollen krever – samt trekkene og belønningene som følger med den.

Essensielle ferdigheter
undervisning og opplæring
  • sette sammen kursmateriell

    Skrive, velge ut eller anbefale et pensum med læringsmateriell for studentene som er tatt opp på kurset.

  • anvende læringsstrategier

    Bruke ulike metoder, læringsstrategier og kanaler for å instruere studenter, som for eksempel å formidle innhold ved hjelp av begreper som de forstår, organisere budskapet for å sikre klarhet, og gjenta argumenter ved behov. Bruke et bred spekter av hjelpemidler og metoder som er passende for innholdet i klassen, elevenes nivå, mål og prioriteringer.

  • bruke blandet læring

    Ha kjennskap til verktøy for blandet læring ved å kombinere tradisjonell personlig undervisning med undervisning på nettet, ved å bruke digitale verktøy, Internett-teknologi og e-læringsmetoder.

  • anvende interkulturelle læringsstrategier

    Sikre at innholdet, metodene, materialene og den generelle læringsopplevelsen er inkluderende for alle studenter, og at det tas hensyn til forventningene og erfaringene til elever fra ulike kulturelle bakgrunner. Utforske individuelle og sosiale stereotyper og utvikle interkulturelle undervisningsstrategier.

samarbeide og pleie forbindelser
  • samarbeide med pedagogisk støttepersonell

    Kommunisere med utdanningsledelsen, f.eks. skolens rektor og styremedlemmer, og med utdanningsstøttegruppen, f.eks. undervisningsassistenten, skolerådgiveren eller studieveilederen, om utfordringer knyttet til studentenes velvære.

  • samarbeide med pedagogisk personell

    Kommunisere med skolepersonalet, for eksempel lærere, undervisningsassistenter, akademiske rådgivere og rektoren, om problemer knyttet til studenters velferd. Hvis utdanningsinstitusjonen er et universitet, samarbeide med teknisk og vitenskapelig personale for å diskutere forskningsprosjekter og kursrelaterte saker.

undervise i akademiske eller yrkesrettede fag
  • undervise i en akademisk eller yrkesfaglig kontekst

    Gi studenter opplæring i akademiske eller yrkesfaglige temaers teori og praksis, og formidle innholdet i egne og andres forskningsaktiviteter.

  • undervise i informatikk

    Gi studenter teoretisk og praksisk undervisning i informatikk, nærmere bestemt i utvikling av programvaresystemer, programmeringsspråk, kunstig intelligens og programvaresikkerhet.

overvåke og evaluere enkeltpersoners ytelse
  • vurdere studenter

    Evaluere studentenes (akademiske) fremgang, resultater, kunnskap og ferdigheter gjennom oppgaver, prøver og eksamener. Diagnostisere behov, og spore fremgang, styrker og svakheter. Formulere en oppsummert uttalelse om målene studenten har oppnådd.

  • gjennomføre klasseromledelse

    Opprettholde disiplin og engasjere elevene i undervisningen.

utvikle utdanningsordninger
  • legge til rette for personlig faglig utvikling

    Ta ansvar for livslang læring og kontinuerlig profesjonell utvikling. Delta i læring for å støtte og oppdatere profesjonell kompetanse. Identifiser områder som må prioriteres for profesjonell utvikling basert på refleksjon rundt egen praksis og via kontakt med kolleger og interessenter.

  • utvikle kursplan

    Undersøke og opprette en oversikt over kurset som skal undervises, og beregne en tidsramme for undervisningsplanen i samsvar med skoleforskrifter og læreplanmål.

overholde helse- og sikkerhetsprosedyrer
  • sørge for studentenes sikkerhet

    Sørge for at alle studentene som er under tilsyn av en instruktør eller en annen person, føler seg trygge og ivaretatt. Følge sikkerhetsforholdsregler i læresituasjonen.

samhandle med andre
  • samhandle i forskningsmiljøer og profesjonelle miljøer

    Vise omtanke for andre og kollegialitet. Lytte, gi og ta imot tilbakemeldinger og svare innsiktsfullt, og også involvere overordnede og ledere i yrkessammenheng.

utarbeide instruksjoner eller reklamemateriell
  • forberede leksjonsinnhold

    Forberede innhold det skal undervises i i klassen, i samsvar med pensummål ved å utarbeide øvelser, finne oppdaterte eksempler osv.

overvåking av utviklingen innen kompetanseområdet
  • følge utviklingen innen fagfelt

    Holde tritt med ny forskning, nye forskrifter og andre vesentlige endringer, relatert til arbeidsmarkedet eller andre forhold, som angår fagfeltet ditt.

yte generell bistand til personer
  • hjelpe studenter med utstyr

    Hjelpe elever som arbeidert med (teknisk) utstyr som brukes i praksisbasert undervisning, og løse driftsproblemer ved behov.

Kunnskapsområder & Programvare og teknologier
Kunnskapsområder
  • ABAP

    Teknikker og prinsipper for utvikling av programvare, som analyse, algoritmer, koding, prøving og utarbeiding av programmering i ABAP.

  • Adobe Illustrator

    Dataprogrammet Adobe Illustrator CC er et grafisk IKT-verktøy som muliggjør digital redigering og sammensetning av grafikk for å skape både 2D-raster- eog 2D-vektorgrafikker. Det er utviklet av programvareselskapet Adobe.

  • Adobe Photoshop

    Dataprogrammet Adobe Photoshop er et grafisk IKT-verktøy som muliggjør digital redigering og framstilling av grafikk for å lage både raster- og vektorgrafikk todimensjonalt. Det er utviklet av programvareselskapet Adobe.

  • APL

    Teknikker og prinsipper for programvareutvikling, som analyse, algoritmer, koding, testing og utarbeiding av programmønstre for APL.

  • ASP.NET

    Teknikker og prinsipper for programvareutvikling, som analyse, algoritmer, koding, testing og utarbeiding av programmønstre i ASP.NET.

  • Assembly (dataprogrammering)

    Teknikker og prinsipper for programvareutvikling, som analyser, algoritmer, koding, testing og sammenstilling av programmeringsparadigmer i Assembly.

  • C#

    Teknikkene og prinsippene for programvareutvikling, som analyser, algoritmer, koding, testing og sammenstilling av programmeringsparadigmer i C#.

  • C++

    Teknikkene og prinsippene for utvikling av programvare, f.eks. analyse, algoritmer, koding, prøving og utarbeiding av programvern ved C++.

  • COBOL

    Teknikker og prinsipper for utvikling av programvare, f.eks. analyse, algoritmer, koding, prøving og utarbeiding av programmønstre for COBOL.

  • CoffeeScript

    Teknikkene og prinsippene for utvikling av programvare, f.eks. analyse, algoritmer, koding, prøving og utarbeiding av programmeringsparadigmer i CoffeeScript.

  • Common Lisp

    Teknikker og prinsipper for utvikling av programvare, f.eks. analyse, algoritmer, koding, testing og kompilering av programmer i Common Lisp.

  • Erlang

    Teknikkene og prinsippene for utvikling av programvare, f.eks. analyse, algoritmer, koding, testing og kompilering av programmer i Erlang.

Programvare og teknologier
PythonMicrosoft Visual BasicC++Hypertext markup language HTMLOracle JavaCPHPC#Adobe DreamweaverBlackboard softwareVirtual private networking VPN softwareMoodleCalendar and scheduling softwareLearning management system LMSBlackboard LearnDesire2Learn LMS softwareCourse management system softwareDOC CopiParadigms TurnitinSakai CLEAdobe Premiere ProSoftware development toolsMicrosoft Visual Basic.NETFirewall softwareManagement information systems MISOpenAI ChatGPTNetwork intrusion detection softwareObject oriented programming softwareProgramming languages
Nøkkelegenskaper du trenger
Prestasjon Prestasjon/Innsats Integritet Tilpasningsevne/Fleksibilitet Uavhengighet Analytisk tenkning Mangfold Pålitelighet Omsorg for andre Stresstoleranse Selvkontroll Innovasjon Lederskap Samarbeid Anerkjennelse Sosial orientering
Viktige belønninger du kan forvente
PrestasjonArbeidsforholdAnerkjennelseForholdStøtteUavhengighet
Hvordan kvalifisere seg

Universitetslærer i informatikk: hvordan du kvalifiserer deg og hvor du kan studere

Hva som typisk skal til for å kvalifisere seg: utdanningsnivå, hvor det er et regulert yrke, og hvor man skal studere.

Typisk utdanningsnivå

Bachelorgrad

Studieprogrammer

Virkelige programmer som fører til denne okkupasjonen, etter land.

BA Education (Computer Science and Mathematical Studies)

EQF 6 Mulig match Ingen direkte programkobling tilgjengelig

BSC MATHEMATICS AND COMPUTER SCIENCE (WITH EDUCATION) (MCS)

EQF 6 Mulig match Ingen direkte programkobling tilgjengelig

Bachelor of Science (Education) in Mathematics and Computer Science

EQF 6 Mulig match Ingen direkte programkobling tilgjengelig

BSC - MATHEMATICS AND COMPUTER SCIENCE (WITH EDUCATION)

EQF 6 Mulig match Ingen direkte programkobling tilgjengelig

Pre-master SE Computer Science Teacher

EQF 6 Mulig match DIPLOMA
Karriereprogresjon

Karriereveier og lignende roller

Utforsk typiske karriereveier, tilstøtende ferdigheter og lignende roller for å planlegge din neste overgang.

Karrierelandskap

Hvor passer universitetslærer i informatikk?

Denne rollen
universitetslærer i informatikk Denne rollen

Likhetspoeng basert på ferdighetsoverlapping fra ESCO-data.

Vanlige spørsmål

Ofte stilte spørsmål

Hvilken type forskning driver universitetslærere i informatikk?
Forskningen kan variere stort, men omfatter ofte områder som kunstig intelligens, datasikkerhet, algoritmer, maskinlæring, databaser, nettverk, og menneske-datamaskin interaksjon. Det er vanlig å spesialisere seg innenfor et eller flere av disse områdene.
Hvordan er karriereutviklingen for universitetslærere i informatikk?
Karriereutviklingen er knyttet til forskningsresultater, undervisningskvalitet og bidrag til fagmiljøet. Det er muligheter for å avansere til seniorlektor, professor eller ta på seg lederroller innenfor instituttet.
Hvilke personlige egenskaper er viktige for å lykkes som universitetslærer i informatikk?
Evne til å formidle kunnskap på en engasjerende måte, god kommunikasjonsevne, evne til å samarbeide, selvstendighet, nøyaktighet, og en genuin interesse for informatikk og forskning er viktige egenskaper.
Universitetslærer I Informatikk — er det mangel i Europa?
Nei. I ELA/EURES-utgaven 2025 ble det rapportert overskudd i 4 av de 7 europeiske landene som vurderte denne yrkesgruppen: Østerrike, Tsjekkia, Tyskland, Latvia. 3 land rapporterte mangel. Vurderingene publiseres per yrkesgruppe, ikke per enkelt stillingstittel.
Universitetslærer I Informatikk — hva er lønnen i USA?
Medianlønnen er 96 690 dollar i året, per 2025-05. Delstatenes medianlønninger ligger mellom 56 180 og 128 210 dollar. Kilde: US Bureau of Labor Statistics. Tallet gjelder USA og er ingen framskriving for Europa.

Kilder: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data oppdatert 20. september 2026 Om dataene våre