Currículo

Trabalho Académico com Inteligência Artificial 04540

Contextos

ECTS

2.0 (para cálculo da média)

Objectivos

OA1 - Capacitar para a utilização ética e responsável de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) Generativa OA2 - Adquirir competências de análise crítica sobre os resultados produzidos pelas ferramentas de IA Generativa OA3 - Saber identificar e desenvolver soluções criativas na resolução de problemas ética e socialmente complexos com IA Generativa OA4 - Saber aplicar ferramentas de IA Generativa na elaboração de trabalhos académicos, em particular na aplicação de escrita académica e na utilização de procedimentos normativos de citação e referenciação

Programa

CP1 - Introdução à IA e à IA Generativa: * Exposição teórica sobre o contexto histórico, evolução e conceitos importantes sobre a Inteligência Artificial (IA) e a IA Generativa CP2 - Prompt Engineering: * Explicação das boas práticas para a interação com modelos de linguagem generativos CP3 - Ferramentas de IA Generativa: * Exploração de múltiplas ferramentas de IA Generativa, baseadas em texto, imagens e vídeos CP4 - Formação de conteúdo argumentativo: * Desenvolvimento de soluções criativas recorrendo a práticas de argumentação e ferramentas de IA Generativa CP5 - Normas para escrita científica: * Aplicação de normas de citação e referenciação (normas APA) na elaboração de escrita académica

Método de Avaliação

A Avaliação ao Longo do Semestre contempla as seguintes atividades: 1. Atividades individuais (50%) 1.1 Simulações de prompts com ferramentas de IA em contexto académico (20%): * Descrição: o estudante deve criar uma prompt clara/justificada, bem estruturada, de acordo com o guião proposto pelo docente em aula. * Avaliação: (submeter no moodle), competências de comunicação e do trabalho em equipa com base na qualidade das simulações de prompts realizadas. 1.2 Defesa Oral - apresentação do grupo - 5 min. debate - 5 min. (30%): * Descrição: cada estudante deve apresentar à turma, os seus contributos no trabalho realizado. * Avaliação: após a apresentação do estudante, haverá uma sessão de perguntas e respostas. 2. Atividades em grupo (50%) [os estudantes são organizados em grupos de/até 5 elementos, constituídos de forma aleatória], que incluem: * Apresentações em grupo, revisões, edições e validações dos conteúdos produzidos por IA. A avaliação (a submeter no moodle) inclui recolha de informações relevantes, a clareza e o caráter inovador da utilização de prompts estruturadas. * Desenvolvimento de estratégias para fazer as revisões, edições e validações dos conteúdos produzidos por IA, onde os estudantes terão de promover avaliações críticas, pela reflexão sobre os desafios éticos da integração da IAG em ambiente académico. A avaliação (a submeter no moodle) consistirá na correção dos trabalhos com base na precisão e conformidade com a qualidade das revisões, edições e a participação dos estudantes nos feedbacks fornecidos aos colegas. * Simulações de Apresentações dos Projetos Finais, onde os grupos elegem um tema e criam um projeto fictício seguindo a estrutura de um relatório técnico ou texto científico, fazendo uma apresentação do seu projeto em sala de aula (5 min.) e debatem o tema (5 min.). A avaliação (a submeter no moodle) irá considerar a organização, conteúdo, uso correto da estrutura e procedimentos do trabalho académico. Considerações Gerais: Na Avaliação ao Longo do Semestre será dado o feedback sobre o desempenho do estudante em cada atividade. Para fazer a avaliação ao longo do semestre, os estudantes devem estar presentes em 80% das aulas e terem mais de 7 valores em cada uma das avaliações. Havendo dúvidas sobre a participação nas atividades realizadas, o docente pode solicitar uma discussão oral. O grupo terá de garantir a existência de pelo menos um computador por cada grupo para permitir a realização das atividades em sala de aula. Não haverá avaliação por exame final, sendo a aprovação determinada pela média ponderada das avaliações ao longo do semestre. A avaliação em 2ª época e época especial terá uma modalidade de avaliação alternativa, pelo que quaisquer estudantes que pretendam realizar a avaliação nestas épocas deverão previamente entrar em contacto com o/a docente para ficarem a par do procedimento de avaliação.

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• Ribeiro, A. & Rosa, A. (2024). Descobrindo o potencial do CHATGPT em sala de aula: guia para professores e alunos. Atlantic Books. Cotton, D. R., Cotton, P. A., & Shipway, J. R. (2024). Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in education and teaching international, 61(2), 228-239. d’Alte, P., & d’Alte, L. (2023). Para uma avaliação do ChatGPT como ferramenta auxiliar de escrita de textos acadêmicos. Revista Bibliomar, São Luís, 22(1), 122-138. DOI: 10.18764/2526-6160v22n1.2023.6. Kasneci, E., Seßler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., ... & Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and individual differences, 103, 102274.:

Secundária

• Cowen, T., & Tabarrok, A. T. (2023). How to learn and teach economics with large language models, including GPT. GMU Working Paper in Economics No. 23-18. DOI: 10.2139/ssrn.4391863 Lund, B. D., Wang, T., Mannuru, N. R., Nie, B., Shimray, S., & Wang, Z. (2023). ChatGPT and a new academic reality: Artificial Intelligence‐written research papers and the ethics of the large language models in scholarly publishing.:

Disciplinas de Execução

2024/2025 - 2º Semestre

2024/2025 - 2º Semestre