НаУКМА

Інформаційний пакет ЄКТС

<< повернутись

Код: 297252

Назва:

Етика даних і штучного інтелекту



Анотація: Курс присвячений вивченню проблеми етики даних та відповідальному використанню AI. Студенти вивчатимуть, що включає в себе чесний збір, обробка та використання інформації, як реалізовувати це прозоро та з дотриманням прав людини на приватність. Як долається проблема упередженості, дискримінації й точності. Як можливості та загрози існують.

Тип дисципліни: вибіркова

Рік навчання: 2

Семестр: 3

Кількість кредитів: 3

Форма контролю: залік

Результати навчання: По закінченню курсу студент повинен:
1. Знати характерні риси етитки даних і штучного інтелекту, методи роботи з даними, як візуалізувати отримані та оброблені дані, як створити на основі даних журналістський матеріал.
2. Вміти шукати дані в різноманітних базах даних, візуалізувати дані у спеціальних програмах, критично оцінювати подібні матеріали в медіа, за допомогою даних, їх обробки та візуалізації, створювати цілісний журналістський матеріал

Спосіб навчання: аудиторний

Зміст дисципліни: Ознайомити студентів із поняттями етика даних і штучний інтелект, навчити студентів шукати історії, теми за допомогою даних, аналізувати вже існуючі журналістські матеріали цього напрямку із розумінням алгоритму, як вони створюються; навчити на практиці використовувати різні методи збору, аналізу та візуалізації даних у своїй подальшій журналістській роботі.Студенти вивчатимуть, що включає в себе чесний збір, обробка та використання інформації, як реалізовувати це прозоро та з дотриманням прав людини на приватність. Як долається проблема упередженості, дискримінації й точності. Як можливості та загрози існують.


Рекомендована література: 1.Фонд "Демократичні ініціативи" імені Ілька Кучеріва. 2020. Опитування громадської думки. Посібник для журналістів. Available at: https://razumkov.org.ua/sotsiologiia/posibnyk-dlia-zhurnalistiv
2.Рослінг Ганс, Рослінг Уля, Рослінг-Рьоннлюнд Анна. 2019. Фактологія. 10 хибних уявлень про світ, і чому все набагато краще, ніж ми думаємо
3.Cairo, Alberto. 2016. Truthful Art, The: Data, Charts, and Maps for Communication (Voices That Matter) 1st Edition
4.Cohen Sarah. Numbers in Newsroom: Using Math and Statistics in the News
5.European Journalism Center. 2010. "Data-Driven Journalism: What Is There to Learn?"
6.Fred Vallance-Jones and David McKie. 2017. The Data Journalist: Getting the Story
7.Gray, J., Bounegru L. 2019. The Data Journalism Handbook 2. Available at: https://datajournalism.com/read/handbook/two
8.Herzog David. 2015. Data Literacy: A User's Guide
9.Houston Brant. 2018. Data for Journalists 5th Edition
10.Howard, Alexander B. 2014. "The Art and Science of Data-Driven Journalism" Tow Center for Digital Journalism. A Knight Report. Available at: https://academiccommons.columbia.edu/doi/10.7916/D8Q531V1
11.Huff Darrell. 1993. How to lie with statistics
12.Kuang Keng Kuek Ser. 2018. Best practices for data journalism. Available at: https://www.kbridge.org/wp-content/uploads/2018/04/Guide-3-Best-Practices-for-Data-Journalism-by-Kuang-Keng.pdf
13.Marzouk Lawrence, Boros Crina. 2018. Getting Started In Data Journalism. Available at: https://birn.eu.com/wp-content/uploads/2018/08/Data-journalism-single-page.pdf
14.Meyer Philip. 2002. Precision Journalism: A Reporter's Introduction to Social Science Methods
15.Miller Claire. 2016. Getting Started with Data Journalism
16.Paulos John Allen. 2013. A Mathematician Reads the Newspaper
17.Rogers Simon. 2013. Facts are Sacred
18.The Investigative Reporter's Handbook: A Guide to Documents, Databases, and Techniques
19.Yau Nathan. 2011. Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics 1st Edition
20.Wong Dona M. 2013. The Wall Street Journal Guide to Information Graphics: The Dos and Don'ts of Presenting Data, Facts, and Figures

Додаткові ресурси:

https://www.theguardian.com/data
https://www.cjr.org/tow_center_reports/the_curious_journalists_guide_to_data.php
https://datajournalism.com/
https://onlinejournalismblog.com/
https://fivethirtyeight.com/
http://visualoop.com/


Форми та методи навчання: лекційні, семінарські заняття, самостійна робота

Методи й критерії оцінювання: рейтингове оцінювання за 100-бальною системою: поточний контроль - 70 балів (опитування, виступи на семінарських заняттях, проміжні контрольні роботи); підсумковий контроль - 30 балів (форма контролю - залік).

Мова навчання: українська