Õppeaine eesmärk on:
- arendada üliõpilaste arusaamist digikaksikutest ning nende rollist digiühiskonnas ja avaliku sektori otsustusprotsessides;
- anda üliõpilastele oskused kavandada, prototüüpida ja hinnata digikaksikute lahendusi, mis käsitlevad praktilisi ühiskondlikke probleeme;
- ühendada praktilise rakendamise kaudu süsteemne mõtlemine, sensori- ja IoT andmed, simulatsioon ning optimeerimine;
- arendada üliõpilaste võimet arvestada inimkesksete lahenduste loomisel eetika, keskkonna, ligipääsetavuse ja huvirühmadega;
- tugevdada erialadevahelist meeskonnatööd ja probleemilahendusoskusi väljakutsepõhise õppe kaudu.

The aim of this course is to:
- develop students’ understanding of digital twins and their role in digital society and public-sector decision-making;
- equip students to design, prototype and evaluate digital-twin solutions addressing practical societal challenges;
- integrate systems thinking, sensor and IoT data, simulation and optimisation through practical application;
- develop students’ ability to incorporate ethical, environmental, accessibility and stakeholder considerations into human-centred solutions;
- strengthen interdisciplinary teamwork and problem-solving through challenge-based learning.

Õppeaine läbinud üliõpilane:
- selgitab digikaksikute rolli digiühiskonnas ning kirjeldab nende põhikomponente, arhitektuuri ja elutsükleid;
- integreerib sensori-, IoT’i või olemasolevad andmestikud digitaalsesse esitusse ning rakendab simulatsiooni või optimeerimist otsustusvariantide võrdlemiseks;
- hindab ühiskondlikke probleeme ning analüüsib digikaksikute rakenduste eetilisi, keskkonnaalaseid ja ligipääsetavusega seotud mõjusid ning mõju huvirühmadele;
- hindab kriitiliselt disainikäsitlusi ja süsteemiarhitektuuride tõhusust ning ühiskondlikku mõju, analüüsides meeskonnatööd ja kaasõppijate tagasisidet;
- disainib, ehitab, dokumenteerib ja esitleb toimiva digikaksiku prototüübi ühiskondliku probleemi lahendamiseks ning selgitab selle andmeühendusi, valideerimistulemusi ja piiranguid.

After completing this course, the student:
- explains the role of digital twins in digital society and describes their key components, architectures and lifecycles;
- integrates sensor, IoT or existing datasets into a digital representation, and applies simulation or optimisation to compare decision options;
- evaluates societal challenges and assesses the ethical, environmental, accessibility and stakeholder implications of digital-twin applications;
- critically evaluates design approaches and system architectures for effectiveness and societal impact, reflecting on team collaboration and peer feedback;
- designs, builds, documents and presents a functional digital-twin prototype addressing a societal challenge, and explains its data connections, validation results and limitations.

TalTechis EuroTeQ Engineering University raames korraldatav erialadevaheline kursus ühendab veebiõppe, praktika ja väljakutsepõhise meeskonnatöö ning on suunatud eelkõige informaatika ja e-riigi üliõpilastele. Üliõpilased uurivad, kuidas digikaksikud saavad toetada avaliku sektori otsuseid kestliku liikuvuse, ligipääsetavuse ja olemasoleva taristu kasutamise kohta. Näidisväljakutsed hõlmavad ülikoolilinnakutele või avalikele teenustele ligipääsu parandamist, ühendades transpordi, rohetaristu ja kasutajate vajadused. Teemad hõlmavad digikaksikute arhitektuuri, andmete integreerimist, sensoreid ja IoT’i, simulatsiooni, optimeerimist ning andmehaldust. Meeskonnad kasutavad võimaluse korral avalikke andmeid või partnerite andmestikke; katsetamine väljaspool ülikooli toimub kokkuleppel. Kursus lõppeb TalTechis kohapeal toimuva lõpuprojekti nädalaga, mis moodustab projektipõhise eksami: meeskonnad hindavad ja esitlevad oma prototüüpe ning soovitusi. Kursus loob ka aluse võimaluste uurimiseks, kuidas ülikool saaks pikemas perspektiivis toetada kohaliku ja riikliku avaliku sektori probleemide lahendamist.

Hosted at TalTech within EuroTeQ Engineering University, this interdisciplinary course combines online learning with hands-on, challenge-based teamwork, primarily for computer science and e-governance students. Students explore how digital twins can support public-sector decisions on sustainable mobility, accessibility and the use of existing infrastructure. Illustrative challenges include improving access to campuses or public services by connecting transport, green infrastructure and user needs. Topics include digital-twin architectures, data integration, sensors and IoT, simulation, optimisation and data governance. Teams use open data or partner datasets where available; testing in external environments is subject to agreement. The course culminates in an on-site capstone week at TalTech, which serves as the project-based examination: teams evaluate and present their prototypes and recommendations. It also provides a basis for exploring longer-term university support for municipal and national public-sector challenges.

Lõpuprojekti nädal moodustab projektipõhise eksami, mida hinnatakse TalTechi skaalal 0–5. Kavandatud hindamiskomponendid ja osakaalud: meeskonna prototüüp ja valideerimine 35%; lõpuesitlus ja individuaalne suuline kaitsmine 30%; meeskonna aruanne (ligikaudu 5–7 lehekülge) 25%; individuaalne refleksioon ja kaasõppijate hindamine 10%. Neid komponente hinnatakse lõpuprojekti raames. Hindamisel arvestatakse tehnilist terviklikkust, katsetamist tõendavaid tulemusi, avalikku väärtust, vastutustundlikku andmekasutust ja individuaalset panust. Kõik komponendid tuleb esitada ning iga üliõpilane peab tõendama nõutud õpiväljundite saavutamist. Täpsed hindamiskriteeriumid, esitamise tähtajad ja kordussoorituse korraldus esitatakse laiendatud ainekavas.

The capstone week is the project-based examination, assessed on TalTech’s 0–5 scale. Proposed components and weights: team prototype and validation, 35%; final presentation and individual oral defence, 30%; team report (approximately 5–7 pages), 25%; individual reflection and peer review, 10%. These components are assessed as part of the capstone. Assessment considers technical coherence, evidence of testing, public value, responsible data use and individual contribution. All components must be submitted and each student must demonstrate the required learning outcomes. Detailed grading criteria, submission deadlines and reassessment arrangements are specified in the extended syllabus.

Hinnanguliselt 108 astronoomilist tundi: lugemine ja ettevalmistus 18 tundi; väljakutse määratlemine, huvirühmade analüüs ja andmete ettevalmistus 24 tundi; modelleerimine, prototüüpimine ja katsetamine 46 tundi; aruanne, esitluse ettevalmistus, refleksioon ja kaasõppijate hindamine 20 tundi. See hõlmab ka iseseisvat meeskonnatööd lõpuprojekti nädalal.

108 clock hours (estimate): reading and preparation, 18 h; challenge definition, stakeholder analysis and data preparation, 24 h; modelling, prototyping and testing, 46 h; report, presentation preparation, reflection and peer review, 20 h. This includes independent team work during the capstone.

Lugemismaterjalid määratakse vastavalt meeskonna valitud väljakutsele loengutes.

Eric Blake Jackson, lektor (IT - tarkvarateaduse instituut)

not specified