Periodismo, automatización e inteligencia artificial: Programa académico y evaluación
Presentación | Programa y evaluación | Equipo | Calendario | Matrícula
Metodología docente
El curso se imparte completamente en formato en línea. La docencia se lleva a cabo utilizando los materiales que el equipo académico compartirá en el aula virtual al comienzo de cada módulo. La carga lectiva es equivalente a 10 horas por semana.
No es preciso descargar ningún programa o aplicación, solo conectarse a Internet. La docencia se desarrolla a través del campus virtual de la Universidad de Salamanca (Studium), al que cada estudiante accede con un usuario y contraseña. Allí dispondrá de los recursos de aprendizaje y, semanalmente, se abrirán los módulos tutorizados por el equipo académico.
No hay horarios establecidos. El curso se lleva a cabo de forma virtual y asincrónica, lo que significa que los estudiantes se conectan cuando ellos deciden a lo largo de cada semana. El equipo docente presenta cada lunes un nuevo tema, y los estudiantes completan el aprendizaje a lo largo de los siguientes siete días, decidiendo qué y cuánto tiempo le dedican.
Todas las presentaciones de los seis módulos que componen el curso se harán en forma de vídeos que estarán disponibles en la plataforma de Studium. Cada sesión se compartirá en esta plataforma, notificando a los participantes su disponibilidad para poder planificar su visionado. Además de las grabaciones, se incorporarán a la plataforma presentaciones, documentos y todos los materiales necesarios para el aprendizaje, y se habilitará un foro para solventar dudas o para plantear cuestiones, que también podrán resolverse a través de contactos directos con el equipo docente.
Programa académico
Semana 1.Del 23 al 29 de octubre
Introducción a la inteligencia artificial en el periodismo
Periodismo contemporáneo en el contexto de la IA
- Algoritmos, automatización e Inteligencia Artificial
- Aplicaciones de la IA en la sociedad
- Sesgos y limitaciones de la IA
- Modelo de lenguaje por IA
Semana 2. Del 30 de octubre al 5 de noviembre
Búsqueda automatizada de información
- La IA como fuente de información
- Búsqueda y automatización en la recogida de información
- Extracción, clasificación y verificación de contenido previo a la elaboración de la información
- Asistentes virtuales para periodistas
Semana 3. Del 6 al 12 de noviembre
Análisis automatizados de contenidos y noticias
- Introducción a la IA para la clasificación de textos
- Reconocimiento de entidades, objetos o conceptos con IA
- Análisis de sentimientos con IA
- Detección de temas y eventos
- Resultados relevantes y precisos con búsqueda semántica
Semana 4. Del 13 al 19 de noviembre
Generación automática de noticias
- Del periodismo de datos a la automatización de las noticias
- Herramientas para generar noticias automáticamente
Semana 5. Del 20 al 26 de noviembre
Generación automática de contenidos
- Generación de contenidos de apoyo para la noticia
- Generación automática de noticias en formato audiovisual
Semana 6 Del 27 noviembre al 3 de diciembre
Trabajo final de curso, aplicaciones prácticas y conclusiones
- IA y ética en el periodismo
- Discusiones finales y conclusiones
- Entrega del trabajo final
Sistema de evaluación
Todos los módulos requieren de trabajo práctico por parte de los estudiantes. Se plantearán debates para participar en foros, se realizarán cuestionarios de evaluación y actividades prácticas, como la recogida y el análisis de información, generación de contenidos utilizando herramientas impulsadas por IA, la automatización en la redacción de noticias, etc.
Se habilitarán espacios y plazos para la entrega, y los trabajos serán evaluados como Apto o No apto, siempre ofreciendo retroalimentación además de la calificación). Las actividades que sean evaluadas como No apto podrán volver a entregarse para ser evaluadas de nuevo. Dentro de las prácticas, el módulo 6 será el más amplio, con una tarea de mayor dificultad, pues se evaluará el Trabajo Final del Curso.
El Trabajo Final estará disponible en la plataforma desde la primera semana, con la finalidad de que los estudiantes puedan familiarizarse con la actividad y planificarla con tiempo.