Alfabetització en IA per a l'educació superior: aplicació responsable de GenAI als estudis

Alfabetització en IA per a l'educació superior: aplicació responsable de GenAI als estudis

Institució de lliurament

Facultat d'Educació i Psicologia
Institut d'Educació

Instructor(s):

Dr. László Horváth

Data d'inici

22 de setembre de 2025

Data de finalització

21 de desembre de 2025

Camp d'estudi

Camp de prioritat CHARM

Nivell d'estudi

Càrrega lectiva, ECTS

2

Descripció breu

Aquest curs en línia dota els estudiants d'educació superior amb coneixements essencials d'IA i habilitats pràctiques per utilitzar de manera eficaç i responsable les eines d'IA Generativa (GenAI) en els seus estudis acadèmics. Explora els fonaments de la IA, les consideracions ètiques, les aplicacions pràctiques com l'assistència a la recerca i l'anàlisi de dades, i desenvolupa estratègies per navegar pel panorama en evolució de la IA en el món acadèmic i les futures carreres.

Descripció completa

Alfabetització en IA per a l'educació superior: Aplicació responsable de la GenAI als vostres estudis és un curs asíncron completament en línia de 2 ECTS, dissenyat per capacitar els estudiants de totes les disciplines per navegar per les oportunitats i els reptes que presenta la intel·ligència artificial, en particular la IA generativa (GenAI), dins del context acadèmic.
– Mòdul 0. Benvinguda i orientació
– Mòdul 1: Introducció a la IA: conceptes bàsics, antecedents de la tecnologia per a persones no tecnològiques
– Mòdul 2: L'impacte de la IA en la societat i les conseqüències per al mercat laboral
– Mòdul 3: Ús responsable de la IA i consideracions ètiques, reptes associats amb l'ús de la GenAI (des de les al·lucinacions fins als yes-bots)
– Mòdul 4: Ús eficaç dels grans models de llenguatge – enginyeria ràpida
– Mòdul 5. Ús de GenAI per donar suport al vostre procés d'aprenentatge, estratègies metacognitives
– Mòdul 6: GenAI per a la recerca i la revisió bibliogràfica
– Mòdul 7: GenAI per a l'anàlisi de dades i altres aplicacions
– Mòdul 8: Síntesi i reflexió – repte final (desenvolupa la teva pròpia proposta per donar suport als estudis d'educació superior)

El curs va més enllà de la teoria i arriba a l'aplicació pràctica. Els estudiants s'enfronten directament a reptes acadèmics del món real (per exemple, "Com pot la GenAI ajudar-me en la meva revisió bibliogràfica de manera responsable?", "Com puc utilitzar la GenAI per a l'exploració preliminar de dades de manera ètica?"). Els mòduls inclouen tasques pràctiques dissenyades al voltant d'aquests reptes, que requereixen que els estudiants investiguin, apliquin eines i reflexionin sobre les solucions. Comencem explorant l'ampli impacte social de la IA, animant específicament els estudiants del Mòdul 2 a investigar i discutir l'efecte de la IA en els seus propis camps futurs, connectant els conceptes d'IA directament amb diversos contextos disciplinaris. Les consideracions ètiques (Mòdul 3) i les aplicacions de les eines (Mòduls 4-7) s'emmarquen dins del context general del treball acadèmic, aplicable a diverses disciplines. Com a curs en línia totalment asíncron impartit a través de Canvas, ofereix la màxima flexibilitat, permetent als estudiants interactuar amb els materials i les activitats al seu propi ritme.

Resultats d'aprenentatge

Definir els conceptes bàsics de la IA i la GenAI i explicar els seus fonaments tecnològics bàsics.
Analitzar l'impacte potencial de la IA en el mercat laboral i les futures trajectòries professionals rellevants per al seu camp d'estudi.
Identificar els components clau de l'alfabetització en IA i avaluar diferents models per comprendre les capacitats i les limitacions de la IA.
Aplicar marcs establerts per avaluar les implicacions ètiques i l'ús responsable de les eines GenAI en contextos acadèmics.
Reconeix els riscos i perills potencials associats amb GenAI, incloent-hi el biaix, la desinformació, la privadesa i l'impacte ambiental.
Utilitzar tècniques efectives d'enginyeria ràpida per interactuar productivament amb els LLM en diverses tasques acadèmiques.
Emprar eines i tècniques específiques de GenAI de manera responsable per donar suport a activitats acadèmiques com ara la pluja d'idees, la redacció de textos, la cerca bibliogràfica i l'exploració bàsica de dades.
Avaluar críticament els resultats generats per les eines d'IA, reconeixent la necessitat de supervisió humana, verificació i contribució intel·lectual original.
Desenvolupar directrius personals per a l'ús ètic i transparent de la IA en el seu propi treball acadèmic, tot adherint-se als principis d'integritat acadèmica.
Participar en una revisió constructiva per parells de les tasques acadèmiques assistides per IA, proporcionant comentaris tant sobre el procés com sobre el producte.

Requisits del curs

Requisits previs: coneixements digitals bàsics.

Places disponibles

50

Literatura del curs (obligatòria o recomanada):

Bozkurt, A., i Sharma, RC (2023). IA generativa i enginyeria ràpida: l'art de xiuxiuejar per deixar sortir el geni del món algorítmic. Asian Journal of Distance Education, 18(2), i-vii. https://doi.org/10.5281/zenodo.8174941
Deloitte AI Institute (2023). La IA generativa i el futur del treball. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/de/Documents/human-capital/Deloitte_GenAI-Future-of-Work.pdf
Furze, L. (10 de novembre de 2024). Aduladors sintètics: per què els "Yes-Bots" són un problema per a l'educació. Leon Furze. https://leonfurze.com/2024/11/11/synthetic-sycophants-why-yes-bots-are-a-problem-for-education/
Hannigan, TR, McCarthy, IP, i Spicer, A. (2024). Compte amb les bajanades: com gestionar els riscos epistèmics dels chatbots generatius. Business Horizons, 67(5), 471–486. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2024.03.001
Grup d'Experts d'Alt Nivell sobre Intel·ligència Artificial (IA HLEG) (2019). Una definició d'IA: Principals capacitats i disciplines. https://ec.europa.eu/futurium/en/system/files/ged/ai_hleg_definition_of_ai_18_december_1.pdf
Guia d'enginyeria ràpida: https://www.promptingguide.ai/
Russell, SJ, i Norvig, P. (2020). Intel·ligència artificial: un enfocament modern (4a ed.). Pearson.
Spatola, N. (2024). El compromís entre eficiència i responsabilitat en la integració de la IA: efectes sobre el rendiment humà i l'excés de dependència. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 2(2), 100099. https://doi.org/10.1016/j.chbah.2024.100099
Stricker, JK (25 de febrer de 2025). La crisi del coneixement sintètic [butlletí informatiu de Substack]. El futur de l'educació superior. https://jeppestricker.substack.com/p/the-synthetic-knowledge-crisis
UNESCO. (2019). Consens de Pequín sobre Intel·ligència Artificial i Educació. Document final de la Conferència Internacional sobre Intel·ligència Artificial i Educació «Planificar l'educació a l'era de la IA: Liderar el salt». UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000368303
Fòrum Econòmic Mundial (2025). Informe sobre el futur dels llocs de treball 2025. https://reports.weforum.org/docs/WEF_Futu

Activitats educatives planificades i mètodes d'ensenyament:

– Lliurament de contingut modular (microconferències, lectures seleccionades, elements interactius, demostracions/captura de pantalla)
– Debats asíncrons: fòrums estructurats que fomenten la reflexió, el debat crític sobre dilemes ètics i l'intercanvi d'experiències amb eines.
– Exercicis d'aplicació pràctica: Treballs pràctics que aborden tasques acadèmiques definides utilitzant eines GenAI, que requereixen documentació i reflexió.
– Activitats de revisió entre iguals: ús de Canvas Peer Review per obtenir comentaris constructius sobre les tasques pràctiques, guiats per rúbriques.
– Diari reflexiu: Tasques breus que fomenten la reflexió sobre l'aprenentatge, l'evolució de les perspectives i les postures ètiques personals.
– Prova de coneixements bàsics (qüestionari)

Codi del curs

(encara no disponible, curs optatiu)

Llengua

Mètode d'avaluació

Certificació final

Transcripció de registres

Data d'avaluació

7 de desembre de 2025

Modalitat

Sistema de gestió de l'aprenentatge en ús

Canvas (mooc.elte.hu)

Hores de contacte setmanals per a l'estudiant:

flexible (asíncrona), càrrega de treball alineada amb 2 ECTS (60 hores durant 13 setmanes)

Dia/hora d'ensenyament setmanal regular específic

flexible (asíncrona)

Zona horària