Ficha Unidade Curricular (FUC)
Informação Geral / General Information
Carga Horária / Course Load
Área científica / Scientific area
Inteligência Artificial
Departamento / Department
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Ano letivo / Execution Year
2024/2025
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Conhecimento básico em informática, matemática e estatística. Noções básicas de Excel.
Objetivos Gerais / Objectives
O curso sobre o uso da inteligência artificial generativa para docentes e investigadores tem como objetivo oferecer uma compreensão abrangente dos princípios da inteligência artificial generativa e a sua relevância para atividades de ensino e investigação científica. Os participantes (docentes e investigadores do Iscte) irão explorar as diversas aplicações práticas da inteligência artificial generativa em diferentes áreas, adquirir habilidades para integrar ferramentas de inteligência artificial generativa nas suas atividades académicas e analisar os desafios éticos e sociais associados a esse contexto. Além disso, o curso visa capacitar os participantes a desenvolver estratégias eficazes para avaliar e validar os resultados obtidos com a utilização da inteligência artificial generativa, promovendo assim um ambiente de aprendizagem que enfatize a reflexão crítica e a aplicação responsável da tecnologia.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
1. Compreender os princípios fundamentais da inteligência artificial, e em particular a inteligência artificial generativa, e a sua relevância para o ensino e investigação científica; 2. Explorar as diversas aplicações da inteligência artificial generativa em atividades de ensino e investigação em diferentes áreas; 3. Adquirir habilidades práticas para integrar ferramentas de inteligência artificial generativa em atividades de ensino e investigação; 4. Analisar as possibilidades e desafios éticos e sociais associados ao uso da inteligência artificial generativa no contexto académico; 5. Desenvolver estratégias eficazes para avaliar e validar os resultados obtidos com a utilização da inteligência artificial generativa em contextos académicos.
Conteúdos Programáticos / Syllabus
1. Introdução à Inteligência Artificial, focando na sua definição, conceitos, história e exemplos; 2. Introdução à Inteligência Artificial Generativa, focando na sua definição, conceitos relacionados, origem e treino de grandes modelos de linguagem, probabilidade vs. factualidade e limitações; 3. Uso da IA Generativa no Ensino e a sua aplicação na preparação das aulas, na sala de aula e nos métodos de avaliação; 4. Uso da IA Generativa na Investigação e a sua aplicação ao longo de todo o método científico.
Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the curricular units content dovetails with the specified learning outcomes
Existe uma forte correspondência entre os conteúdos abordados e a sua aplicabilidade prática, através da transmissão de uma base fundamental para que os participantes compreendam como os conceitos mais recentes e principais ferramentas da Inteligência Artificial Generativa podem ser usados no contexto do ensino e investigação. Há uma ênfase na partilha, exposição e reflexão sobre temas atuais e desafiantes no campo da Inteligência Artificial Generativa ao mesmo tempo que é incentivada a experimentação em casos de uso específicos para explorar as vantagens e limitações das ferramentas disponíveis.
Avaliação / Assessment
Os participantes irão produzir em aula (de forma individual ou em grupo) um relatório onde aplicarão as competências adquiridas no curso num cenário de demonstração de como as ferramentas de IA Generativa podem ser usadas numa atividade de Ensino ou Investigação. O relatório deve expor a atividade escolhida, a forma como as ferramentas de IA Generativa foram usadas (com prompts em anexo), e uma reflexão crítica sobre a utilização dessas ferramentas e o seu impacto no trabalho dos docentes e investigadores.
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
A metodologia de ensino para este curso é caracterizada pela integração contínua de componentes teóricos, exposição de casos, e experimentação prática. Cada tópico é estruturado para incluir uma parte teórica e/ou apresentação de casos, na qual os conceitos fundamentais são apresentados e discutidos, seguida por experimentação, onde os participantes aplicam os conceitos com ferramentas avançadas e dados reais ou fictícios de forma prática.
Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the teaching and assessment methodologies are appropriate for the learning outcomes
A abordagem usada, caracterizada pela integração contínua de componentes teóricos, exposição de casos, e experimentação prática, pretende criar uma interconexão eficaz entre a teoria e a prática, capacitando os participantes a assimilarem o conhecimento de forma contextualizada e a adquirirem capacidades de aplicação prática em tempo real, promovendo uma experiência de aprendizagem enriquecedora e abrangente.
Observações / Observations
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Bibliografia Principal / Main Bibliography
Dhamani, N., & Engler, M. (2024). Introduction to Generative AI. Simon and Schuster.
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
Data da última atualização / Last Update Date
2025-02-13