# data[].attributes.body
klimatologi, matte, meteorologi, hav, oseanografi, fysikk, vær, kjemi, innovasjon, sammenhengen mellom klima og samfunn, fornybar energi og grønn teknologi.

# data[].attributes.body
vi stryker, ikke fullfører, ikke får jobb

# data[].attributes.body
Lærer masse om meteorologi, oseanografi og klima, masse tokt, at vi har lært de ulike faktorene i klimasystemet og konseptene og sammenhengen mellom dem.

# data[].attributes.body
vi er late, tiltaksløse, arbeidsmengden totalt med alle fagene i semesteret er for stor (må ofte jobbe kveld og helg).

# data[].attributes.body
lese og forberede oss før forelesning, stille spørsmål, være aktive / aktive lyttere i timen, notere i timen, diskutere faget sammen utenom forelesning.

# data[].attributes.body
mer diskusjon, mer praktisk undervisning (f.eks. lære om lavtrykk --> eksperiment med roterende vannkar/ animasjoner). En oppgave i slutten av forelesning som alle kan diskutere sammen og løse i plenum som er relevant for forelesningen. Dette kan være god repetisjon og vi kan lære av hverandre.

# data[].attributes.body
stille spørsmål, diskutere teori, lese pensum før forelesning, gjøre oppgaver, repetisjon (kviss), forsøke å forstå og ikke pugge pensum.

# data[].attributes.body
lite pedagogisk foreleser (mye lesing), høyt tempo på forelesning, lite rom for diskusjon, studenten mangler forkunnskap, motivasjonen til studenten, for lite eksempler med løsninger, for lite praktisk gjennomføring av teorien, undervisningen har for lite visualisering av teori (animasjoner, eksperimenter osv.)

# data[].attributes.body
lese pensum, jobbe med et tema en synes er interresante (motivasjon), kunne regne, programmering, nysgjerrig, reflektere og tolke rundt funn og resultater.

# data[].attributes.body
ta målinger (samle data), analysere data, presentere data, diskutere data, research, være ute og observere i felt, utøver likninger som beregner endring av en parameter.

# data[].attributes.body
drikke kaffe, lære fysiske prinsipper/konsepter, at vi koser oss, diskuterer, noterer, observerer i undervisning, regne, gruble på matteteori, programmering, tokt(en form for klasserom), stille spørsmål.

# data[].attributes.body
vær, hav, klima, fysikk

# data[].attributes.body
vi stryker, noen dropper ut

# data[].attributes.body
består, har det gøy, får nye venner, nye minner

# data[].attributes.body
studentene har ulike utgangspunkt fra vgs

# data[].attributes.body
jobbe jevnt, være aktiv i forelesning, komme forberedt, være engasjerte

# data[].attributes.body
sosialt med studiet, være aktiv, gjøre noe du syns er gøy i byen

# data[].attributes.body
kollokviegrupper, jobbe jevnt, være aktive i forelesning

# data[].attributes.body
vi ikke kommer forberedt til forelesning/ikke møter opp, jobber for lite med faget, distraherte

# data[].attributes.body
Er engasjerte, iteresserte, nøyaktige, aktive

# data[].attributes.body
Tokt med båt, målinger, semesteroppgave, programmering

# data[].attributes.body
Jobbe med matte/jappe

# data[].attributes.body
Fremtiden, jordforståelse, ekte problemstillinger, klima, det grønne skiftet

# data[].attributes.body
massestryk, dårlig studiemiljø, dårlig/lite kontakt, irrelevante emner

# data[].attributes.body
Alle henger fortsatt med, jobbtilbud, god opplevelse, tokt/praksis, nye leseplasser

# data[].attributes.body
vi vet ikke hva det er å spør

# data[].attributes.body
være mer aktiv, stile spørsmål

# data[].attributes.body
mer praksis, mer faglige sammenkomster, mer leseplasser

# data[].attributes.body
Jobbe jevnt, nysgjerrig, koble til det virkelige, holde seg oppdatert, ta pause av og til

# data[].attributes.body
Dårlig forberedelse, tom for kaffe, skippe forelesninger, avansert pensum, dårlig motivasjon

# data[].attributes.body
Jobbe jevnt, god planlegging, struktur, aktiv, samarbeide.

# data[].attributes.body
Hente inn data. Urforske naturens sammenheng, tolke data, analysere modeller.

# data[].attributes.body
Diskutere, analysere kart

# data[].attributes.body
å lære om vær og hav

# data[].attributes.body
Dundas stryker oss

# data[].attributes.body
få masse venner, vil klare å stå i alle fagene våre.

# data[].attributes.body
vi må tvinges til å delta

# data[].attributes.body
rekke opp hånda mer

# data[].attributes.body
få støtte av GFI til blåtur, f.eks 150 000 kr til å dra til Syden. Da blir vi bedre.

# data[].attributes.body
jobbe sammen, støtte hverandre, møte opp både i forelesning og på studentpils

# data[].attributes.body
vi ikke kan nok fra vgs, foreleser antar at vi er mer forberedt enn vi er, at vi kvier oss for å stille spørsmål.

# data[].attributes.body
studerer og jobber sammen nåde implisitt og ekslpisitt akkurat som i MAT111

# data[].attributes.body
se på endringer i vær og hav

# data[].attributes.body
jæppe? sitter sammen i kantina, henger ved kaffimaskin, lengter etter kakao

# data[].attributes.body
vær, ha og klima, sammenhenger i naturen

# data[].attributes.body
vi dropper ut, at det blir kjedelig, mister motivasjon

# data[].attributes.body
blir kloke, forstår corioliskraften mer, forstå sammenhenger mellom teori og havfenomener

# data[].attributes.body
tiden ikke alltid strekker til

# data[].attributes.body
diskutere med andre studenter, jobbe utenom forelesning + møte opp på forelesning og gruppetimer, stille spørsmål.

# data[].attributes.body
ha gode vaner mtp kosthold, søvn, aktivitet og være sosial. Være bevisst over egne utfordringer og styrker.

# data[].attributes.body
jobbe hardt og godt, ha interesse for faget, bruke ressurser, hjelpe hverandre og samarbeide, ta gode pauser.

# data[].attributes.body
vanskelig fagstoff, disraksjoner, dårlig prioritering av tid og ressurser, spør ikke om hjelp

# data[].attributes.body
leser oss opp og er kildekritiske, drøfter resultater i forhold til hypoteser

# data[].attributes.body
ta egne målinger og analysere dem. Handlker om meteorologi og oseanografi, og bruke ulike modeller.

# data[].attributes.body
sitte sammen og jobbe med matteoppgaver