PyGrundläggande Python5 hp · Uppsala universitet

Introduktionsguide · Kursstart

Din arbetsmiljö
för Python

Installera rätt verktyg, koppla ihop dem och lär dig öppna både vanliga Pythonfiler och sammansatta Jupyteranteckningsböcker — steg för steg, utan förkunskaper.

Börja guiden ↓Visa checklista
kursstart.py
# Din första kontroll
verktyg = ["Python", "VS Code", "Jupyter", "GitHub"]

for verktyg in verktyg:
    print(f"✓ {verktyg} är klart")

# → Kör med ▶ längst upp till höger
› ✓ Python är klart
› ✓ VS Code är klart
› ✓ Jupyter är klart
› ✓ GitHub är klart

En lugn start

Sex delar från dator till notebook och moln

Räkna med ungefär 95 minuter. Du kan pausa efter varje del.

01

Anaconda & Python

15 min

↘02

Visual Studio Code

15 min

↘03

GitHub

20 min

↘04

Koppla ihop verktygen

20 min

↘05

GitHub Copilot

10 min

↘06

Jupyter Notebook

15 min

↘
Pythonspråket→Anacondamiljön→VS Codearbetsytan→Jupytertext + kod + resultat→Githistoriken→GitHubfjärrlagret

Innan du börjar

Gör installationen i rätt ordning

1

Ha gott om tid

Stäng andra stora program och avsätt cirka 95 minuter.

2

Kontrollera utrymme

Anaconda behöver minst cirka 5 GB ledigt diskutrymme.

3

Använd kursdatorn

Installera på den dator där du faktiskt ska skriva och köra kod.

4

Spara inloggningar

Använd en lösenordshanterare och aktivera tvåfaktorsautentisering på GitHub.

01

Pythonmiljön

Installera Anaconda

På både Windows och Mac installerar Anaconda Python, miljöhanteraren conda och flera vanliga verktyg i ett sammanhållet paket. Det ger alla i kursen samma stabila utgångspunkt.

1. Gå till rätt nedladdning

  1. 1
  2. 2
    Du kan välja Skip Registration. Ett Anaconda-konto behövs inte för kursens lokala arbete.
  3. 3
    Välj Anaconda Distribution och den grafiska installationen för ditt system — inte betaversionen.
Välj rätt produkt

Anaconda Distribution innehåller Navigator och ett större paketutbud. Miniconda är mindre men kräver fler egna val; den använder vi inte i denna introduktion.

Anacondas nedladdningssida med alternativen Get Started, Returning Users och Skip Registration.
Skärmbild 1Välj Skip Registration om du vill gå direkt till installationsfilerna.
Anacondas sida Choose Your Download med flikarna Windows, Mac och Linux.
Skärmbild 2Välj ditt operativsystem och Anaconda Distribution · Graphical Installer.

2. Installera på Windows eller Mac

⊞

Windows 10/11

  1. Kör den hämtade .exe-filen.
  2. Välj Just Me om du inte delar datorn.
  3. Behåll standardmappen; undvik en sökväg med specialtecken.
  4. Låt Add Anaconda3 to PATH vara avmarkerat.
  5. Markera gärna Anaconda som standard-Python och slutför installationen.
⌘

macOS

  1. Kontrollera under  → Om den här datorn om du har Apple-chip eller Intel.
  2. För Apple-chip väljer du 64-Bit (Apple silicon).
  3. Öppna .pkg-filen, välj Continue och följ installationen.
  4. Den grafiska installationen läggs normalt i /opt/anaconda3.
  5. På en Intel-Mac används en äldre Intel-installation från Anacondas arkiv.
Anaconda installerar Python på båda systemen

Installera därför inte dessutom Python från Microsoft Store, python.org eller Homebrew. Flera separata Pythoninstallationer gör det lättare att välja fel tolk i VS Code.

Mac med Intel-chip

Anaconda slutade bygga nya Intel-paket i augusti 2025. Använd en kompatibel arkivversion och kontakta kursansvarig om installationen inte går igenom.

Kontrollpunkt A

Bekräfta att Python fungerar

Öppna Anaconda Prompt i Windows eller Terminal i macOS och kör ett kommando i taget.

conda --version
python --version
conda list
Förväntat: versionsnummer visas och conda list ger en lista över installerade paket.
FöreläsaranteckningarVisa stöd för genomgången

Huvudidé: Python är språket; Anaconda installerar Python på både Windows och Mac och håller olika miljöer åtskilda. Introducera ordet miljö som en avgränsad verktygslåda.

Vanlig fallgrop: studenter installerar dessutom Python från Microsoft Store, python.org eller Homebrew och väljer senare fel tolk i VS Code. Kursen använder Anacondas Python; be dem därför notera ordet conda när tolken väljs i del 2.

Demonstration: visa skillnaden mellan att öppna Anaconda Navigator och att skriva conda --version. Båda är gränssnitt till samma installation.

02

Kodredigeraren

Installera Visual Studio Code

VS Code är arbetsytan där du skriver, kör och felsöker kursens Pythonprogram. VS Code installerar inte en ny Pythonversion, utan använder den installation som Anaconda skapade.

1. Hämta den stabila versionen

⌘

macOS

  1. Hämta versionen för Apple silicon, Intel eller Universal.
  2. Öppna .dmg-filen.
  3. Dra Visual Studio Code till mappen Program.
Visual Studio Codes nedladdningssida med val för Windows, macOS och Linux.
Skärmbild 3Sidan markerar automatiskt det operativsystem du använder.
Samma arbetsgång i Windows och macOS

Python finns redan genom Anaconda. Det du installerar i VS Code är Microsofts Python-tillägg — ett stöd som hjälper redigeraren att hitta och använda Anacondas conda-miljö. Tillägget innehåller inte själva Python.

Tillägg

Installera Python-tillägget

Öppna Extensions i vänsterkanten, sök efter Python, kontrollera att utgivaren är Microsoft och välj Install. Python Environments hjälper dig sedan att hitta conda-miljöer.

Mapp

Skapa kursmappen

Skapa mappen Grundlaggande-Python i Dokument och öppna den via File → Open Folder…. En kursmapp blir senare ett Git-repository.

Tolk

Välj Anacondas Python

Öppna kommandopaletten med ⇧⌘P på Mac eller Ctrl+Shift+P i Windows. Kör Python: Select Interpreter och välj en tolk märkt conda.

VS Code visar listan Select Interpreter med miljöer från bland annat conda.
Skärmbild 4Välj en Python-tolk som VS Code har identifierat som en conda-miljö.

2. Kör ditt första program

  1. 1
    Skapa filen hej.py i kursmappen.
  2. 2
    Skriv raden nedan själv. Att skriva koden är en del av lärandet.
  3. 3
    Spara filen och välj triangeln Run Python File uppe till höger.
  4. 4
    Kontrollera att texten visas i terminalen längst ned.
print("Hej från min Pythonmiljö!")
AI är avstängt i början av kursen

Aktivera inte Copilot ännu. Fokus ligger på att känna igen syntax, läsa felmeddelanden och formulera kod själv. AI-delen kommer i del 5 och används först när läraren meddelar det.

FöreläsaranteckningarVisa stöd för genomgången

Visa gränssnittet långsamt: Explorer = filer, Editor = kod, Terminal = körning, Status Bar = vald Pythonmiljö. Låt studenterna peka ut varje del på sin egen skärm.

Diagnostisk fråga: “Vad betyder .py?” Kontrollera att studenterna kan skilja filnamn, filtyp och programinnehåll åt.

Vanlig fallgrop: Run-knappen saknas om Microsofts Python-tillägg inte är installerat eller om filen inte slutar på .py. Om fel Pythonversion visas ska studenten välja Anacondas conda-tolk, inte installera ytterligare en Pythonversion.

03

Versionshantering

Skapa GitHub-konto och installera GitHub Desktop

Git sparar en spårbar historik på din dator. GitHub lagrar en kopia på nätet och gör det möjligt att synkronisera, dela och återställa arbete.

1. Skapa ett personligt GitHub-konto

  1. 1
    Gå till github.com/signup ↗ eller välj Sign up på GitHubs startsida.
  2. 2
    Ange e-postadress, ett unikt lösenord och ett användarnamn som du kan behålla genom kursen.
  3. 3
    Genomför säkerhetskontrollen om den visas och verifiera e-postadressen via meddelandet från GitHub.
  4. 4
    Välj gratisnivån. Kursen kräver inget betalkonto.
  5. 5
    Aktivera tvåfaktorsautentisering ↗ och spara återställningskoderna säkert.
Verifiera e-posten

Utan verifierad e-postadress kan du inte utföra vissa grundläggande GitHub-uppgifter, till exempel att skapa ett repository.

GitHubs startsida med fält för e-post och knappen Sign up for GitHub.
Skärmbild 5Du kan börja via e-postfältet eller knappen Sign up uppe till höger.
GitHub Desktops nedladdningssida med val för Apple silicon, Intel Mac och Windows.
Skärmbild 6Sidan erbjuder separata installationer för Apple silicon, Intel-Mac och Windows.

2. Installera GitHub Desktop

GitHub Desktop ger ett visuellt gränssnitt till versionshantering. Det är särskilt användbart när Git och GitHub är nya begrepp.

⌘

macOS

  1. Välj Apple silicon eller länken för Intel-chip.
  2. Öppna den hämtade zip-filen.
  3. Flytta appen till Program om macOS inte gör det automatiskt.

3. Logga in från Desktop

Mac: GitHub Desktop → Settings → Accounts. Windows: File → Options → Accounts. Välj Sign into GitHub.com och sedan Continue with browser.

git

VS Code behöver också systemverktyget Git

GitHub Desktop innehåller en intern Git-version, men VS Codes inbyggda versionshantering använder datorns vanliga Git-installation.

Windows – hämta och installera Git:

  1. Öppna den officiella sidan git-scm.com/download/win ↗. Nedladdningen av Git for Windows startar normalt automatiskt.
  2. De flesta datorer ska använda 64-bit/x64. Välj länken för ARM64 på sidan endast om du vet att datorn använder Windows on ARM.
  3. Öppna mappen Hämtade filer och dubbelklicka på filen som heter ungefär Git-…-64-bit.exe.
  4. Godkänn Windows säkerhetsfråga och gå vidare i installationsprogrammet. Behåll standardvalen. På sidan om kommandosökväg ska Git from the command line and also from 3rd-party software vara valt, så att VS Code hittar Git.
  5. Välj Install och därefter Finish. Stäng och starta om VS Code.

macOS – kontrollera och installera Git:

  1. Öppna Terminal via Spotlight-sökning eller Program → Verktygsprogram → Terminal.
  2. Skriv git --version och tryck på Retur.
  3. Om ett svar som börjar med git version visas är Git redan installerat och du kan gå vidare.
  4. Om macOS visar en dialog om Command Line Tools eller kommandoradsverktyg väljer du Installera, godkänner villkoren och väntar tills installationen är färdig. Hela Xcode behöver inte installeras.
  5. Stäng och starta om VS Code. Öppna en ny terminal i VS Code och kör git --version igen. Nu ska ett versionsnummer visas.

Kontrollpunkt B

Bekräfta att Git är tillgängligt

Öppna en ny terminal i VS Code och kör:

git --version
Förväntat: ett svar som börjar med git version.
FöreläsaranteckningarVisa stöd för genomgången

Begreppsbild: Git är historieboken på datorn; GitHub är biblioteket där en kopia kan lagras. GitHub Desktop och VS Code är två olika gränssnitt till samma historik.

Säkerhet: påminn om unikt lösenord, 2FA och återställningskoder. Be aldrig studenter visa koder eller lösenord under skärmdelning.

Terminologi: använd ordet repository tillsammans med förklaringen “projektmapp med historik” tills begreppet sitter.

04

Dator ↔ GitHub

Koppla GitHub till VS Code

I kursen arbetar du normalt i en lokal klon: filerna finns på din dator, körs med din Pythonmiljö och synkroniseras till ett fjärrlager på GitHub.

1Skriv & spara→2Granska ändringar→3Commit→4Sync / Push→5GitHub

Rekommenderad väg: publicera kursmappen

  1. 1
    Öppna mappen Grundlaggande-Python i VS Code.
  2. 2
    Öppna Source Control i vänsterkanten och välj Initialize Repository.
  3. 3
    Skapa eller spara hej.py. Skriv ett kort meddelande, till exempel Lägg till första programmet, och välj Commit.
  4. 4
    Välj Publish to GitHub och logga in i webbläsaren när VS Code frågar.
  5. 5
    Välj private repository om läraren inte uttryckligen har bett om offentlig kod.
Vad händer?

VS Code skapar ett repository på GitHub, kopplar det som remote och skickar din första commit. Därefter använder du Sync Changes för att hämta och skicka ändringar.

VS Code visar en dialog för autentisering mot GitHub med knappen Allow.
Skärmbild 7Vid första publicering eller kloning ber VS Code dig logga in mot GitHub.
Rekommenderas i kursen

Lokal klon

Filerna finns på datorn. Python, terminal och felsökning fungerar fullt ut.

  1. Öppna Source Control.
  2. Välj Clone Repository.
  3. Välj Clone from GitHub och ditt repository.
  4. Välj en lokal mapp och öppna klonen.
För små ändringar

Remote repository

Med tillägget GitHub Repositories kan du öppna och redigera ett repository utan att klona det.

  1. Installera tillägget från Microsoft.
  2. Kör GitHub Repositories: Open Repository….
  3. Välj repository och branch.
  4. Commits skickas direkt till GitHub.
VS Code visar en lista med GitHub-repositories som kan öppnas på distans.
Skärmbild 8Sök efter ett repository direkt i VS Code.
Ett fjärrepository är öppet i VS Code med filer i Explorer och Source Control.
Skärmbild 9Ett öppet fjärrlager markeras med Remote-indikatorn nere till vänster.
Viktigt om remote-läget

Ett virtuellt repository saknar lokala filer. Terminal, körning och felsökning är därför avstängda eller begränsade. För kursens Pythonövningar ska du normalt klona lokalt; använd remote-läget för att läsa eller göra en liten textändring.

Fyra ord du ska kunna

Repository
Projektmapp med Git-historik.
Commit
En namngiven kontrollpunkt i historiken.
Push
Skickar lokala commits till GitHub.
Pull
Hämtar commits från GitHub.
FöreläsaranteckningarVisa stöd för genomgången

Rita arbetsflödet: fil → sparad fil → commit → push. Betona att Save och Commit inte är samma sak.

Övning: låt studenterna ändra en enda textsträng, granska diffen, skriva ett meningsfullt commit-meddelande och synkronisera. Kontrollera sedan filen på github.com.

Pedagogiskt val: lokal klon är huvudspår eftersom studenterna behöver köra och felsöka Python. Remote repository visas för att avmystifiera molnarbete, inte som ersättning för kursens lokala miljö.

05

Senare i kursen

Koppla in GitHub Copilot — när grunderna sitter

AI är ett verktyg för att resonera, granska och integrera. Det är inte ett substitut för att själv kunna läsa, skriva och förklara grundläggande Python.

⌁
Kursprincip

Först förstå. Sedan förstärka.

Under kursens inledande moment skriver du kod utan AI-stöd. Aktivera Copilot först när läraren meddelar det och följ alltid kursens regler för redovisning av AI-användning.

1. Ordna tillgång

Verifierade studenter kan få Copilot Student utan kostnad via GitHub Education. Ansök i god tid — godkännande och aktivering är separata steg och kan ta några dagar.

  1. 1
  2. 2
    Välj Start an application om du inte redan är verifierad student.
  3. 3
    När verifieringen är klar aktiverar du Copilot Student separat. Om endast betalalternativ visas: köp inget, vänta några dagar och försök igen.

2. Aktivera i VS Code

I en aktuell VS Code-version finns AI-funktionerna inbyggda. Håll musen över Copilot-ikonen i statusfältet, välj Use AI Features och logga in med samma GitHub-konto.

Copilot-menyn i VS Code visar alternativet Sign in to use Copilot.
Skärmbild 10Copilot-menyn i statusfältet leder till GitHub-inloggningen.
01

Be om en förklaring

“Förklara felmeddelandet utan att skriva om hela lösningen.”

02

Granska en idé

“Vilka kantfall saknar min funktion? Ge inga färdiga kodrader.”

03

Kontrollera resultatet

Kör koden, läs varje rad och verifiera att förslaget följer uppgiften.

04

Redovisa användningen

Beskriv vad AI bidrog med enligt lärarens instruktioner för uppgiften.

Vill du hålla AI helt dolt fram till AI-momentet?

Öppna Settings, sök efter chat.disableAIFeatures och aktivera inställningen för kursens workspace. Stäng av den igen när AI-momentet börjar.

FöreläsaranteckningarVisa stöd för genomgången

Rama in användningen: Copilot kan föreslå syntaktiskt korrekt men sakligt fel kod. Studentens ansvar är att kunna förklara, testa och försvara varje rad som lämnas in.

Första AI-övningen: låt studenterna först lösa en liten uppgift själva, därefter be Copilot om en alternativ lösning och jämföra begriplighet, testfall och felrisk.

Integritet: använd inte känsliga personuppgifter, tentamensmaterial eller kod som inte får delas i en AI-prompt. Följ universitetets och kursens aktuella regler.

Klart för kursstart?

Din slutkontroll

Kryssa i när du själv har kontrollerat varje punkt på kursdatorn.

Om något inte fungerar

Tre felsökningar först

VS Code hittar inte Python

Starta om VS Code efter Anaconda-installationen. Kör sedan Python: Select Interpreter och välj Refresh. Kontrollera också att conda --version fungerar i Anaconda Prompt eller Terminal.

Source Control visar ingen Git

Kontrollera git --version i en ny terminal. Installera Git for Windows eller Apples kommandoradsverktyg och starta därefter om VS Code.

GitHub-inloggningen fastnar

Slutför hela webbläsarflödet och återvänd till VS Code. Om omdirigeringen misslyckas, välj den pågående inloggningen i statusfältet och följ instruktionen där.

06

Sammansatta dokument

Introduktion till Jupyter Notebook

En Jupyteranteckningsbok är ett dokument där förklaringar, körbar Pythonkod, resultat och media kan ligga sida vid sida. Filnamnet slutar på .ipynb.

Ett dokument byggt av celler

I stället för en enda sammanhängande programfil består en notebook av celler. Varje cell är ett avgränsat block som kan flyttas, redigeras och köras separat. I kursen använder vi främst Markdownceller och kodceller.

Celltyp 1

Markdown

Formaterad text: rubriker, stycken, listor, länkar, formler, bilder och förklaringar.

Celltyp 2

Code

Körbar Pythonkod som skickas till den valda kärnan när du väljer ▶ eller trycker Shift+Enter.

Celltyp 3 · sällan

Raw

Oformaterad text som sparas utan att köras. Den används inte i kursens vanliga arbetsgång.

Skapas av kod

Output

Resultatet under en kodcell är inte en egen celltyp. Det kan vara text, tabeller, fel, diagram, bilder eller annat rikt innehåll.

Media kan komma från två håll

En Markdowncell kan bädda in exempelvis en bild med en länk. En kodcell kan i stället skapa rikt output, exempelvis ett diagram eller en tabell.

lektion-00.ipynbJupyter
Markdown

Funktioner och variabler

Här kan teori, instruktioner och länkar stå.

Python
namn = input("Namn: ")
print(f"Hej, {namn}!")
Resultat

Namn: Ada
Hej, Ada!

Textceller

Markdown: enkel syntax blir formaterad text

När du redigerar en Markdowncell ser du markeringstecknen. Kör cellen med Shift+Enter eller ▶ för att visa den formaterade versionen. Dubbelklicka på den färdiga texten för att redigera igen.

# RubrikStor rubrik
## UnderrubrikMindre rubrik
**viktigt**viktigt
*begrepp*begrepp
- första punkten• första punkten
`print()`print()
[Uppsala](https://uu.se)klickbar länk
![beskrivning](bild.png)inbäddad bild
Kod och output

En kodcell körs som ett litet Pythonblock

Alla rader i cellen skickas till Python tillsammans. Det sista värdet kan visas automatiskt, medan print alltid skapar textutdata.

In [1]
pris = 80
moms = 0.25
pris * (1 + moms)
Out [1]
100.0
  • ▶ Run Cell: kör den markerade cellen.
  • Shift+Enter: kör cellen och går vidare till nästa.
  • Run All: kör alla kodceller uppifrån och ned.
  • Interrupt: stoppar en cell som fortfarande arbetar.

Kärnan är Pythons arbetsminne

En kernel, på svenska ofta kallad kärna, är Pythonprocessen som kör kodcellerna. När du väljer kursens Conda-miljö väljer du vilken Python och vilka installerade paket som kärnan ska använda.

Variabler ligger kvar i kärnans minne mellan cellkörningar. Därför kan en senare cell använda ett namn som skapades i en tidigare cell. Filen visar cellerna uppifrån och ned, men Python minns den ordning du faktiskt körde dem i.

Dokumentordning är inte alltid körordning

Om du först kör cell 3 och sedan ändrar cell 1 kan gammal information finnas kvar i minnet. Välj Restart för att tömma kärnan och därefter Run All för att återskapa ett kontrollerbart resultat.

Cell 1namn = "Ada"Körs först
→
Kernelnamn → "Ada"Variabeln finns i minnet
→
Cell 2print(namn)Kan nu använda variabeln

Arbeta med celler

Skapa, byt typ, flytta och ta bort

Notebookens verktygsfält och cellmenyer används för att bygga dokumentets ordning.

  1. 1+ Code skapar en kodcell.
  2. 2+ Markdown skapar en textcell.
  3. 3Celltyp kan ändras i cellens typväljare.
  4. 4Pilar eller dragning flyttar cellen uppåt eller nedåt.
  5. 5Papperskorgen tar bort markerad cell; ångra direkt om det blev fel.
Frivilligt material · Lektion 0

Funktioner och variabler

Anteckningsboken innehåller kursens exempel i cellform och kan användas för repetition och egna experiment.

Ladda ned Jupyterfilen (.ipynb) ↓

Öppna anteckningsboken i VS Code

  1. 1
    Öppna Extensions i VS Code och skriv exakt @id:ms-toolsai.jupyter i sökrutan. Installera tillägget Jupyter, publicerat av Microsoft, med identifieraren ms-toolsai.jupyter. Öppna rätt tillägg i Marketplace ↗
  2. 2
    Ladda ned filen ovan och flytta den till din kursmapp om webbläsaren sparade den i Hämtade filer.
  3. 3
    Öppna filen med ändelsen .ipynb i VS Code.
  4. 4
    Välj Select Kernel uppe till höger och välj samma Conda-miljö som i kursen, normalt base med en sökväg som innehåller anaconda3.
  5. 5
    Kör en cell med ▶ bredvid cellen. Välj Run All för att köra hela dokumentet uppifrån och ned.
  6. 6
    Spara gärna en egen kopia innan du ändrar exemplen, så kan originalet användas som referens.
Installera huvudtillägget — inte varje träff för sig

När du installerar Jupyter med identifieraren ms-toolsai.jupyter installeras även Microsofts kompletterande tillägg Jupyter Keymap, Jupyter Notebook Renderers, Jupyter Cell Tags och Jupyter Slide Show automatiskt. Du behöver inte välja dem var för sig. Jupyter PowerToys och JupyterHub ingår inte i kursens installation och ska inte installeras för denna guide.

FöreläsaranteckningarVisa stöd för genomgången

Begreppsbild: en vanlig .py-fil är i första hand ett program. En .ipynb-fil är ett sammansatt arbetsdokument där resonemang, kod och resultat kan läsas tillsammans.

Celltyper: skilj tydligt mellan Markdown, Code och det mer ovanliga Raw. Output är ett resultat under en kodcell, inte en tredje vanlig arbetscell.

Markdown: skriv några syntaxexempel i redigeringsläget och kör sedan cellen. Visa särskilt rubrik, fetstil, punktlista, länk, inline-kod och bildsyntax.

Kod och output: kör en cell både med ▶ och Shift+Enter. Peka ut exekveringsnumret och hur output hör till just den körningen.

Kernel: skapa en variabel i cell 1 och använd den i cell 2. Starta därefter om kärnan och visa att minnet töms även om texten i cellerna ligger kvar.

Vanlig fallgrop: celler kan köras i annan ordning än de visas. Om resultatet verkar motsägelsefullt, välj Restart och därefter Run All för att återskapa ett tydligt tillstånd.

Källor och vidare läsning

Officiella guider

Guiden är kontrollerad mot leverantörernas dokumentation den 30 augusti 2026.

AnacondaWindows-installation ↗AnacondamacOS-installation ↗VS CodePythonmiljöer ↗GitHubSkapa konto ↗GitHubInstallera Desktop ↗GitGit for Windows ↗VS CodeArbeta med GitHub ↗VS Code MarketplaceJupyter · ms-toolsai.jupyter ↗VS CodeJupyter Notebooks ↗VS CodeKoppla in Copilot ↗GitHub EducationCopilot för studenter ↗
Fler guider kommer

Det här är början på kursbiblioteket.

Kommande guider kan läggas till med samma struktur: mål, steg, skärmbilder, kontrollpunkter och föreläsaranteckningar.

Till sidans början ↑