ECTS credits ECTS credits: 6
ECTS Hours Rules/Memories Hours of tutorials: 3 Expository Class: 24 Interactive Classroom: 24 Total: 51
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary Degree Subject RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Communication Sciences
Areas: Journalism
Center Faculty of Communication Science
Call: Second Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable
1. Estudio de la teor铆a y la pr谩ctica de los procesos de automatizaci贸n e influencia de los algoritmos en el temario de los medios de comunicaci贸n. Convivencia de bots, robots y periodistas en las redacciones.
2. An谩lisis de las aplicaciones y potencialidades de la inteligencia artificial y de Internet de las Cosas para el periodismo e influencia en las rutinas productivas. An谩lisis de l贸gicas computacionales aplicadas al periodismo.
3. An谩lisis de alertas, segmentaci贸n y personalizaci贸n de contenidos. Palabras clave, SEO y escritura para buscadores.
4. Estudio de la curaci贸n de contenidos y de los perfiles profesionales vinculados.
CONTENIDOS TE脫RICOS
TEMA 1: INTRODUCCI脫N A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
-Definici贸n, conceptos, historia y filosof铆a de la IA
- Inteligencia humana vs inteligencia artificial
- Comunicaci贸n humano-m谩quina: interacci贸n humanos-robots (HRI, Human-Robots Interaction), interacci贸n humanos-agentes (HAI, Human-Agents Interaction).
- IA estrecha vs IA general
- De la IA simb贸lica, al aprendizaje autom谩tico y profundo y el procesamiento del lenguaje natural
- Grandes modelos de lenguaje y modelos multimodales
- Modelos de aprendizaje autom谩tico
- IA de c贸digo abierto vs c贸digo cerrado
TEMA 2: INTRODUCCI脫N A LA AUTOMATIZACI脫N E INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN PERIODISMO
- Automatizaci贸n en periodismo con y sin IA: desde procesos simples de automatizaci贸n, hasta la IA generativa
- IA en la cadena de valor del periodismo: recopilaci贸n, producci贸n y distribuci贸n de noticias
- Procesos con IA de bajo y alto riesgo
- Bots creadores de contenidos sobre datos estructurados vs chatbots
- Asistentes y periodistas virtuales
TEMA 3: INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA
- IA para crear texto
- IA para crear im谩genes
- IA para crear v铆deos
- IA para crear audios
- Ingenier铆a de prompts
TEMA 4: AUTOMATIZACI脫N E INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA OTRAS TAREAS
-Investigaci贸n, contenidos recomendados y personalizados, interacci贸n con las audiencias, sistemas de moderaci贸n, optimizaci贸n de contenidos y posicionamiento, publicaci贸n en redes sociales鈥
TEMA 5: INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO DETECTORA Y CREADORA DE CONTENIDOS FALSOS O MANIPULADOS
- Alucinaciones, sesgos, inyecciones de prompts, jailbreaking y otras fallas y riesgos de la IA
- Detectores de contenidos sint茅ticos y m茅tricas de evaluaci贸n de su rendimiento
- Fact-checking automatizado
TEMA 6: REGULACI脫N Y DESAF脥OS 脡TICOS
- Marcos legales
- Privacidad
- Transparencia
- Inteligencia artificial beneficiosa
TEMA 7: CASOS Y ESTRATEGIAS
- Estudio de casos de proyectos period铆sticos con tecnolog铆as inteligentes
- Pasos y estrategias para poner en marcha un proyecto de periodismo automatizado e inteligente
CONTENIDOS PR脕CTICOS
- Exploraci贸n y uso de diversas tecnolog铆as de automatizaci贸n de procesos, de IA generativa (textos, audios, v铆deos鈥) y de detecci贸n de contenidos sint茅ticos
- Dise帽o de un proyecto que implemente diversas tecnolog铆as y estrategias de periodismo automatizado e inteligente
BIBLIOGRAF脥A B脕SICA
Beckett, Charlie & Yaseen, Mira (2023). Generando el cambio. Un informe global sobre qu茅 est谩n haciendo los medios con IA Londres: London School of Economics. .
Biswal, S.K., y Kulkarni, A.J. (2024). Exploring the Intersection of Artificial Intelligence and Journalism: The Emergence of a New Journalistic Paradigm. Routledge.
Diakopoulos, Nicholas et al. (2024). Generative AI in Journalism: The Evolution of Newswork and Ethics in a Generative Information Ecosystem. .
Floridi, Luciano (2023). The Ethics of Artificial Intelligence. Principles, Challenges, and Opportunities. Oxford, UK: Oxford University Press.
Garc铆a Avil茅s, Jos茅 A. (2024, 6 de febrero). Inteligencia humana, estupidez artificial: adi贸s al periodismo tal y como lo conocemos. Revista de Innovaci贸n en Periodismo.
Marconi, Francesco (2020). Newsmakers: Artificial Intelligence and the Future of Journalism. New York: Columbia University Press.
Simon, F. M. (2024). Artificial Intelligence in the News: How AI Retools, Rationalizes, and Reshapes Journalism and the Public Arena. New York: Columbia Journalism Review. .
Whittaker, J.P. (2019). Tech Giants, Artificial Intelligence, and the Future of Journalism. Routledge. .
BIBLIOGRAF脥A COMPLEMENTARIA
Bjarnason, Baldur (2023). Generative AI: What You Need To Know.
Council of Europe (2023). Guidelines on the responsible implementation of artificial intelligence systems in journalism. Strasbourg: Council of Europe. .
Diab, Mohamad, et al. (2022). Stable Diffusion Prompt Book. .
Latar, Noam L. (2018). Robot journalism: Can human journalism survive?. World Scientific. .
Perrault, Ray y Clark, Jack (2024). Artificial Intelligence Index Report 2024. Institute for Human-Centered AI. Stanford: Stanford University.
Thomson Foundation (2023). Paris Charter on AI and Journalism. .
Thompson, Alan D. (2022). The ChatGPT Prompt Book. .
Ventura Pocino, P. (2021). Algoritmos en las redacciones: retos y recomendaciones para dotar a la inteligencia artificial de los valores 茅ticos del periodismo. Consell de la Informaci贸 de Catalunya. .
RECURSOS EN L脥NEA
Herramientas de IA para periodistas:
Herramientas de IA de Google Cloud:
Ley de Inteligencia Artificial de la UE:
CON.2 - Conocer los principios del periodismo y de la comunicaci贸n para desarrollarse de forma profesional y 茅tica.
CON.4 - Examinar el impacto de las tecnolog铆as en el 谩mbito de la comunicaci贸n y en los profesionales.
HAB.1 - Aplicar las t茅cnicas de expresi贸n oral, escrita, audiovisual y multimedia para la elaboraci贸n de informaci贸n period铆stica.
HAB.3 - Manejar los medios, las tecnolog铆as, las herramientas y las plataformas actuales para el desarrollo de la actividad period铆stica.
COM.1 - Dise帽ar e implementar estrategias de comunicaci贸n para resolver problemas o necesidades espec铆ficas en el 谩mbito period铆stico.
CLASES EXPOSITIVAS
Se aplicar谩 un modelo combinado de clases magistrales (sesiones expositivas impartidas por el docente) y de aula invertida, mediante el cual el profesor compartir谩 materiales te贸ricos y otros complementarios en el Campus Virtual antes de cada sesi贸n en el aula f铆sica, donde el profesor resumir谩 los conceptos y elementos claves de cada tema, contribuir谩 a asentarlos, resolver谩 dudas y abrir谩 debates y discusiones sobre cada tema; tambi茅n se utilizar谩n recursos del Campus Virtual para la realizaci贸n de microtareas de control y seguimiento de la adquisici贸n de conocimientos por el alumnado.
CLASES PR脕CTICAS
Se organizar谩n grupos de trabajo para las siguientes tareas en el aula inform谩tica:
- Exploraci贸n y uso de diversas herramientas de automatizaci贸n de tareas y de IA generativa
- Uso y evaluaci贸n de herramientas de detecci贸n de contenidos sint茅ticos
- Uso de herramientas de fact-checking automatizado
- Dise帽o de un proyecto de periodismo automatizado inteligente
Pruebas de conocimientos: 50%
Pr谩cticas experimentales: 50 %
鈥 El sistema de evaluaci贸n contempla que es imprescindible tener aprobada la parte te贸rica y la parte pr谩ctica para superar la materia.
鈥 En caso de plagio o uso indebido de las tecnolog铆as en la realizaci贸n de tareas o pruebas: 鈥淧ara los casos de realizaci贸n fraudulenta de ejercicios o pruebas ser谩 de aplicaci贸n el recogido en la Normativa de evaluaci贸n del rendimiento acad茅mico de los estudiantes y de revisi贸n de las cualificaciones鈥.
鈥 De acuerdo con la normativa de permanencia vigente en la 奇趣腾讯分分彩 para los estudiantes de Grado y M谩ster (art. 5.2), la mera asistencia, as铆 como la participaci贸n en cualquiera de las actividades realizadas en las clases interactivas, ser谩n objeto de evaluaci贸n y, por consiguiente, la nota final del/a estudiante que los cumplimente en ning煤n caso ser谩 de 鈥淣o Presentado鈥.
鈥 R茅gimen para el alumnado con exenci贸n de docencia: En esta materia no se puede eximir la asistencia a las aulas expositivas ni interactivas porque la explicaci贸n de la teor铆a est谩 directamente vinculada con los ejercicios pr谩cticos programados. Incluso es posible que, en alg煤n caso, en las clases expositivas sea necesario explicar las caracter铆sticas y el funcionamiento de los ejercicios pr谩cticos.
鈥 Docencia te贸rica: 24 horas
鈥 Docencia interactiva: 24 horas
鈥 Tutorizaci贸n en grupo reducido: 3 horas
鈥 Pruebas de evaluaci贸n: 3 horas
鈥 Trabajo personal del alumnado: 96 horas
Se recomienda el trabajo continuo a lo largo de todo el curso. No solo se trata de la adquisici贸n de conocimientos. Son importantes tambi茅n las actitudes y habilidades que solamente se obtendr谩n con un seguimiento continuo.
De igual manera, es recomendable que el alumnado interiorice los conceptos te贸ricos para poder aplicarlos en las sesiones pr谩cticas.
Finalmente, se recomienda el seguimiento de la aplicaci贸n de nuevas tecnolog铆as de inteligencia artificial mediante la exploraci贸n de estas, la consulta de noticias relacionadas con la innovaci贸n en IA 鈥揺specialmente aplicada a medios period铆sticos鈥 y, especialmente, de fuentes especializadas.
Alberto Quian Pampin
Coordinador/a- Department
- Communication Sciences
- Area
- Journalism
- alberto.quian [at] usc.es
- Category
- Professor: LOU (Organic Law for Universities) PhD Assistant Professor
| Wednesday | |||
|---|---|---|---|
| 11:00-12:00 | Expositivo 1 | Galician | Classroom 4 |
| Friday | |||
| 12:00-13:00 | Expositivo 1 | Galician | Classroom 4 |
| 06.02.2025 10:00-14:00 | Expositivo 1 | Classroom 1 |
| 06.20.2025 16:00-20:00 | Expositivo 1 | Classroom 4 |