Sztuczna inteligencja w komunikacji medialnej SzD-DNKSM>Sztint
Trzon praktycznej pracy laboratoryjnej stanowi lingwistyka korpusowa oraz automatyczne przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Doktoranci uczą się samodzielnego gromadzenia i anotacji tekstów medialnych w środowisku Korpusomatu, a także prowadzenia analiz konkordancji, kolokacji oraz profilowania pojęciowego mediów za pomocą platformy Sketch Engine i zasobów infrastruktury CLARIN-PL. Metody te służą również do krytycznej demonstracji możliwości oraz ograniczeń generatywnej sztucznej inteligencji w pracy naukowej. Efekty tych analiz są następnie poddawane krytycznej weryfikacji podczas moderowanych dyskusji akademickich.
|
W cyklu 2024/2025-L:
Ewolucja mediów i jej społeczny obraz coraz bardziej zależą od technologii komputerowej. „Mózgi elektronowe”, obdarzone swoistą podmiotowością agensy, zdolne do samodzielnego prowadzenia akcji komunikacyjnej – z nadzorem, ale i rzedadko bez udziału człowieka – stanowią poważne wyzwanie dla analiz w dyscyplinie nauki o komunikacji społecznej i mediach. Funkcjonowanie współczesnej mediosfery przekracza możliwości prostej analizy. Ludzie i maszyny generują potężne strumienie danych, które wymagają zaawansowanych narzędzi przetwarzania. Jak zauważa Krzysztof Gajewski: „Niektórzy badacze uznają, że sztuczna inteligencja komputera wkrótce zastąpi inteligencję ludzką we wszystkich uciążliwych zadaniach umysłowych, podobnie jak maszyny zastępują robotników przy taśmie montażowej. Jednakże pojawiają się problemy, które są dla komputerów trudne lub niemożliwe do rozwiązania, natomiast nie sprawiają wielkiej trudności dla człowieka, takie jak odczytywanie pisma czy automatyczny przekład. Jednocześnie rozwój nowych mediów doprowadza do powstania i rozkwitu kultury uczestnictwa. W ramach tego paradygmatu podejmowane są działania, które nie dają się rozwiązać przy pomocy mechanicznej inteligencji maszynowej” (Gajewski, Rozwój medialnej kultury uczestnictwa a historia idei sztucznej inteligencji, 2015). Celem tych zajęć dla doktorantów UPJPII jest zapoznanie z wykorzystaniem nowych sposobów badania jakości (doskonałości i słabości) przekazów i komunikatów, a także interpretacja otrzymanych danych analitycznych w badaniach naukowych. Zakres tematów: |
W cyklu 2025/2026-L:
Ewolucja mediów i jej społeczny obraz coraz bardziej zależą od technologii komputerowej. „Mózgi elektronowe”, obdarzone swoistą podmiotowością agensy, zdolne do samodzielnego prowadzenia akcji komunikacyjnej – z nadzorem, ale i rzedadko bez udziału człowieka – stanowią poważne wyzwanie dla analiz w dyscyplinie nauki o komunikacji społecznej i mediach. Funkcjonowanie współczesnej mediosfery przekracza możliwości prostej analizy. Ludzie i maszyny generują potężne strumienie danych, które wymagają zaawansowanych narzędzi przetwarzania. Jak zauważa Krzysztof Gajewski: „Niektórzy badacze uznają, że sztuczna inteligencja komputera wkrótce zastąpi inteligencję ludzką we wszystkich uciążliwych zadaniach umysłowych, podobnie jak maszyny zastępują robotników przy taśmie montażowej. Jednakże pojawiają się problemy, które są dla komputerów trudne lub niemożliwe do rozwiązania, natomiast nie sprawiają wielkiej trudności dla człowieka, takie jak odczytywanie pisma czy automatyczny przekład. Jednocześnie rozwój nowych mediów doprowadza do powstania i rozkwitu kultury uczestnictwa. W ramach tego paradygmatu podejmowane są działania, które nie dają się rozwiązać przy pomocy mechanicznej inteligencji maszynowej” (Gajewski, Rozwój medialnej kultury uczestnictwa a historia idei sztucznej inteligencji, 2015). Celem tych zajęć dla doktorantów UPJPII jest zapoznanie z wykorzystaniem nowych sposobów badania jakości (doskonałości i słabości) przekazów i komunikatów, a także interpretacja otrzymanych danych analitycznych w badaniach naukowych. Zakres tematów: |
Koordynatorzy przedmiotu
Tryb zajęć
Efekty kształcenia
WIEDZA:
K_W02 Zna i rozumie w stopniu umożliwiającym rewizję istniejących paradygmatów - światowy dorobek obejmujący podstawy teoretyczne i zagadnienia ogólne i wybrane zagadnienia szczegółowe, w tym metodologię nauk, właściwe dla dyscyplin, w których prowadzone jest kształcenie w szkole doktorskiej, a także zasady dydaktyki szkoły wyższej. P8S_WG
K_W03 Zna i rozumie główne trendy rozwojowe dla dyscyplin, w których prowadzone jest kształcenie w szkole doktorskiej. P8S_WG
UMIEJĘTNOŚCI:
K_U01 Potrafi dokonywać analizy i twórczej syntezy dorobku naukowego i twórczego w celu identyfikowania i rozwiązywania problemów badawczych oraz związanych z działalnością innowacyjną i twórczą; tworzyć nowe elementy tego dorobku, w tym - definiować cel i przedmiot badań naukowych, formułować hipotezy badawcze, twórczo stosować i rozwijać metody, techniki i narzędzia badawcze, właściwe dla prowadzonych badań, wnioskować na podstawie wyników badań naukowych P8S_UW
K_U04 Potrafi wykorzystywać wiedzę z różnych dziedzin nauki lub sztuki do twórczego identyfikowania, formułowania i innowacyjnego rozwiązywania złożonych problemów lub wykonywania zadań o charakterze badawczym, w szczególności: definiować cel i podmiot badań, formułować hipotezę badawczą, rozwijać metody techniki i narzędzia badawcze oraz twórczo je stosować, wnioskować na podstawie wyników badań.charakterze badawczym, w szczególności: definiować cel i podmiot badań, formułować hipotezę badawczą, rozwijać metody techniki i narzędzia badawcze oraz twórczo je stosować, wnioskować na podstawie wyników badań..P8S_UW
KOMPETENCJE SPOŁECZNE:
K_K01 Jest gotów do niezależnego badania powiększającego istniejący dorobek naukowy i twórczy, podejmowania wyzwań w sferze zawodowej i publicznej z uwzględnieniem ich etycznego wymiaru i odpowiedzialności za ich skutki oraz kształtowania wzorów właściwego postępowania w takich sytuacjach. P8S_KK
K_K05 Jest gotów do myślenia i działania w sposób przedsiębiorczy i innowacyjny. P8S_KR
Kryteria oceniania
Metody dydaktyczne opierają się na formule mieszanej (blended learning) oraz podejściu zorientowanym na projekty badawcze (project-based learning). Obok tradycyjnego i interaktywnego wykładu z elementami grywalizacji, stosowany jest wykład odwrócony (flipped classroom), w ramach którego doktoranci analizują wstępne materiały teoretyczne online. Część warsztatowa obejmuje zaawansowane cyfrowe badania bibliograficzne oraz moderowaną dyskusję akademicką nad wynikami analiz. Praca empiryczna opiera się na metodach lingwistyki komputerowej i analizie dyskursu wspomaganej korpusowo (CADS). Doktoranci samodzielnie gromadzą i przetwarzają dane medialne w środowisku Korpusomatu, prowadzą ekstrakcję i mapowanie pojęć w systemie Sketch Engine, a także wykorzystują infrastrukturę CLARIN-PL do wieloaspektowej analizy tekstu i demonstracji narzędzi sztucznej inteligencji. Efektem końcowym jest synteza danych w formie akademickiego eseju naukowego.
Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest spełnienie trzech kryteriów oceny. Na ocenę końcową składają się: wynik egzaminu końcowego, ocena merytoryczna cyklu esejów naukowych przygotowywanych regularnie przez doktorantów, a także weryfikacja frekwencji połączona z oceną aktywnego udziału w dyskusjach i badaniach warsztatowych. Oficjalnym kanałem komunikacji wewnętrznej, dystrybucji materiałów dydaktycznych oraz bieżących konsultacji grupowych jest platforma Microsoft Teams.
Praktyki zawodowe
nie dotyczy
Literatura
Baker, Paul. Using Corpora in Discourse Analysis. Wyd. 2. London: Bloomsbury Academic, 2023.
Dykasteria Nauki Wiary, Dykasteria ds. Kultury i Edukacji. Antiqua et nova. Nota na temat relacji pomiędzy sztuczną inteligencją a inteligencją ludzką. Watykan: Stolica Apostolska, 2025.
McEnery, Tony i Andrew Hardie. Corpus Linguistics: Method, Theory and Practice. Cambridge: Cambridge University Press, 2012.
Raś, Dariusz. Automation anxiety. Sztuczna inteligencja w dziennikarstwie w perspektywie infoetycznej. Łódzkie Studia Teologiczne 32, nr 3 (2023): 31–44.
|
W cyklu 2024/2025-L:
Brylska, Karolina i Tomasz Gackowski. Wulkan emocji. Lekarze pod ostrzałem narracji internetowych. Raport z analizy tysięcy wpisów. Gazeta Lekarska 1, nr 2 (2026): 14–21. Gackowski, Tomasz, Karolina Brylska i Marcin Łączyński. Postrzeganie algorytmów i sztucznej inteligencji w polskiej przestrzeni publicznej. Raport Laboratorium Badań Medioznawczych Uniwersytetu Warszawskiego. Studia Medioznawcze 98, nr 3 (2025): 105–124. Prusak, Anna, Dariusz Raś i Magdalena Niewczas-Dobrowolska. Etyczny wymiar komunikacji prasowej związanej z bezpieczeństwem wody: analiza korpusowa i dyskursywna. Kultura-Media-Teologia 56, nr 1 (2024): 45–68. Raś, Dariusz. Zarządzanie komunikacją medialną w projektach społecznych i kryzysowych: ilościowo-korpusowa analiza treści. Kultura-Media-Teologia 57, nr 2 (2024): 139–162. Raś, Dariusz. Język wartości w mediach informacyjnych. Wykorzystanie podstawowych narzędzi lingwistyki korpusowej w badaniach infoetycznych. Warszawskie Studia Pastoralne 11, nr 3 (2021): 61–77. Waugh, Linda R., Monique Monville-Burston i Paul Baker. Corpus-Assisted Discourse Studies (CADS) in Contemporary Media Research. Journal of Corpora and Discourse Studies 7, nr 1 (2024): 12–34. Związek Pracodawców Branży Internetowej IAB Polska. AI w social media – przewodnik dla marketerów w erze sztucznej inteligencji. Warszawa: IAB Polska, 10 marca 2023. |
W cyklu 2025/2026-L:
Brylska, Karolina i Tomasz Gackowski. Wulkan emocji. Lekarze pod ostrzałem narracji internetowych. Raport z analizy tysięcy wpisów. Gazeta Lekarska 1, nr 2 (2026): 14–21. Gackowski, Tomasz, Karolina Brylska i Marcin Łączyński. Postrzeganie algorytmów i sztucznej inteligencji w polskiej przestrzeni publicznej. Raport Laboratorium Badań Medioznawczych Uniwersytetu Warszawskiego. Studia Medioznawcze 98, nr 3 (2025): 105–124. Prusak, Anna, Dariusz Raś i Magdalena Niewczas-Dobrowolska. Etyczny wymiar komunikacji prasowej związanej z bezpieczeństwem wody: analiza korpusowa i dyskursywna. Kultura-Media-Teologia 56, nr 1 (2024): 45–68. Raś, Dariusz. Zarządzanie komunikacją medialną w projektach społecznych i kryzysowych: ilościowo-korpusowa analiza treści. Kultura-Media-Teologia 57, nr 2 (2024): 139–162. Raś, Dariusz. Język wartości w mediach informacyjnych. Wykorzystanie podstawowych narzędzi lingwistyki korpusowej w badaniach infoetycznych. Warszawskie Studia Pastoralne 11, nr 3 (2021): 61–77. Waugh, Linda R., Monique Monville-Burston i Paul Baker. Corpus-Assisted Discourse Studies (CADS) in Contemporary Media Research. Journal of Corpora and Discourse Studies 7, nr 1 (2024): 12–34. Związek Pracodawców Branży Internetowej IAB Polska. AI w social media – przewodnik dla marketerów w erze sztucznej inteligencji. Warszawa: IAB Polska, 10 marca 2023. |
Uwagi
|
W cyklu 2024/2025-L:
- |
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: