Sztuczna inteligencja w komunikacji medialnej SzD-DNKSM>Sztint-ob
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:
T_1. Proces definiowania AI.
T_2. Co to automation anxiety (AA).
T_3. Komunikacja społeczna w czasach powszechnego dostępu do narzędzi AI.
T_4. Możliwości badawcze: np. raport Meta.
T_5. Jak wykorzystać AI w praktyce badawczej?
T_6. Metody "analogowe" i algorytmiczne analizy mediów.
T_7. Rozkład Bedforda.
T_8. Prawo Zipfa.
T_9. TOPSIS-AHP.
T_10. Korelacja kappa-Cohena a Rho-Spearmana.
T_11. FOG - współczynnik mglistości.
T_12. Współczynnik zrozumiałości Pisarka.
T_13 i T_14.. Analizatory treści: Jasnopis, CLARIN_PL, SketchEngine czy Korpusomat.pl.
T_15. Czym jest LDA?
Koordynatorzy przedmiotu
W cyklu 2025/2026-L: | W cyklu 2024/2025-L: |
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
Egzamin końcowy, ocena esejów naukowych doktorantów i obecność (aktywny udział) to główne kryteria oceniania. Doktorant ma do zdobycia w czasie semestru 100 punktów. Platformą komunikacji wewnętrznej grupy jest Teams.
Praktyki zawodowe
nie dotyczy
Literatura
„AI w social media” – przewodnik dla marketerów w erze sztucznej inteligencji, IAB, 10/03/2023,
Dariusz Raś, Automation anxiety. Sztuczna inteligencja w dziennikarstwie w perspektywie infoetycznej, Łódzkie Studia Teologiczne 32 (3), 31-44,
Dykasteria Nauki Wiary | Dykasteria ds. Kultury i Edukacji, Antiqua et nova, Nota na temat relacji pomiędzy sztuczną inteligencją a inteligencją ludzką, Watykan 2025.
Hilke Schellmann, The Algorithm: How AI Can Hijack Your Career and Steal Your Future (wyd. Hurst Publishers / Pegasus Books, 2024.
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: