-
Presentation
Presentation
The course aims to equip students with an understanding of the impact of Artificial Intelligence (AI) on journalism, addressing the use of these technologies in the collection, production, and dissemination of news. The methodology adopted is based on the acquisition of knowledge, the development of skills, and the consolidation of basic competencies in the field of AI.
-
Class from course
Class from course
-
Degree | Semesters | ECTS
Degree | Semesters | ECTS
Master Degree | Semestral | 9
-
Year | Nature | Language
Year | Nature | Language
1 | Mandatory | Português
-
Code
Code
ULHT7158-27480
-
Prerequisites and corequisites
Prerequisites and corequisites
Not applicable
-
Professional Internship
Professional Internship
Não
-
Syllabus
Syllabus
Module 1: Introduction and fundamental concepts of Generative AI (2 sessions) Module 2: AI applied to Journalism (6 sessions) Module 3: New Tools (4 sessions) Module 4: Project (3 sessions)
-
Objectives
Objectives
Students will deepen their critical analysis of data, interpret different digital sources and work on news discourse. They will also develop skills in the use of digital tools and an understanding of media organization processes involving AI technologies. Teaching integrates theory and practice and promotes technological adaptation to media convergence. The methodological approach, based on experimentation and analysis, ensures compatibility between the learning objectives and the training of professionals prepared for the challenges of journalism in the age of AI.
-
Teaching methodologies
Teaching methodologies
The use of AI as a tool is explored through hands-on labs, where students experiment with chatbots, automatic content generators, and data analysis tools. The approach to fact-checking includes applied studies on disinformation and verification algorithms, preparing students to critically evaluate the use of AI in journalism, through Problem-Based Learning, Project-Based Learning, and Research-Based Learning methodologies.
-
References
References
Verma, D. "Impact of artificial intelligence on journalism: A comprehensive review of IA in journalism." Journal of Communication and Management 3, no. 02 (2024): 150-56. Ioscote, F., Gonçalves, A and Quadros, C. "Art Int. in Journalism: A Ten-Year Retrospective of Scientific Articles (2014-2023)." Journalism and Media 5, no. 3 (2024): 873-91. Marconi, F. Newsmakers: Artificial intelligence and the future of journalism. Eds.: Columbia University Press, 2020. Gondwe, G. "Mapping IA Arguments in Journalism Studies." arXiv preprint arXiv:2309.12357 (2023). Whittaker, J. P. Tech Giants, Artificial Intelligence and the Future of Journalism. Eds.: Taylor & Francis, 2019. Brigham, N. G., Gao, C, Kohno, T, Roesner, F. and Mireshghallah, F. "Breaking News: Case Studies of Generative IA's Use in Journalism." arXiv preprint arXiv:2406.13706 (2024).
-
Assessment
Assessment
A unidade curricular de Jornalismo e Inteligência Artificial integra as metodologias de ensino e avaliação de modo a garantir coerência entre teoria, prática e reflexão crítica, conforme os objetivos de aprendizagem:
1. Metodologias Ativas: casos reais e simulações (ex.: uso de algoritmos em redações) para análise crítica de impactos da IA; projetos
práticos (ex.: protótipos de fact-checking automatizado) dão prioridade à capacidade técnica; debates sobre transparência algorítmica e
desinformação reforçam a consciência social e política.
2. Avaliação Formativa:
- Relatórios críticos (30%) - avaliam a capacidade de síntese teórica e reflexão sobre casos (ex.: accountability de sistemas).
- Projetos (40%) - combinam desenvolvimento técnico (ex.: scripts de automação) com análise de riscos/benefícios sociais.
- Apresentações (20%) - testam a comunicação clara de ideias complexas e argumentação em dilemas éticos.
- Testes contextualizados (10%) - verificam aplicação integrada de conhecimentos (ex.: mitigação de vieses em algoritmos).
3. Feedback Contínuo:
- Acompanhamento iterativo permite ajustes em tempo real (ex.: correção de lacunas em relatórios para refinamento de projetos).
4. Conexão com o Mercado:
- As actividades refletem demandas reais, como uso de ferramentas emergentes (ex.: GPT) e participação de profissionais em
avaliações.
A triangulação entre teoria, prática e ética assegura que os estudantes apliquem a Inteligência Artificial no jornalismo com rigor técnico,
visão crítica e responsabilidade social, cumprindo os objetivos da unidade.
-
Mobility
Mobility
No
