| Kods | BS0118 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Nosaukums | Ētiska mākslīgā intelekta un datu izmantošana uzņēmējdarbībā | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Statuss | Obligātais/Ierobežotās izvēles | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Līmenis un tips | Pamatstudiju, Akadēmiskais | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Tematiskā joma | Vadība un administrēšana | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Struktūrvienība | Rīgas Biznesa skola | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Mācībspēks | Claudio Andres Rivera, Kārlis Zars, Ronalds Cinks | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kredītpunkti | 5.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Daļas | 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Anotācija |
Studiju kursā studenti iegūst zināšanas, attīsta prasmes un kompetenci, lai risinātu ētiskos, sabiedriskos un regulatīvos izaicinājumus, ko rada mākslīgais intelekts (MI) un datu tehnoloģijas, vienlaikus apgūstot, kā šos jautājumus risināt vizuāli un efektīvi. Studenti iepazīstas ar atbildīga MI principiem, ES Mākslīgā intelekta akta un Vispārīgā datu aizsardzības regulas (GDPR) ietekmi, kā arī apgūst, kā ar vizualizācijas rīkiem ētiski prezentēt datu virzītu analīzi.. Izmantojot gadījumu analīzes, datu vizualizācijas uzdevumus un grupu projektus, studenti attīsta spējas kritiski izvērtēt MI risinājumus, identificēt atbilstības un ētikas riskus, kā arī izstrādāt atbildīgas datu stratēģijas, kas rada uzņēmējdarbības vērtību un veicina ieinteresēto pušu uzticību.. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa saturs |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Mērķis un uzdevumi, izteikti kompetencēs un prasmēs |
Studiju kursa mērķis ir attīstīt studējošo kompetenci ētiski izmantot mākslīgo intelektu un datu tehnoloģijas uzņēmējdarbībā. Studiju kursa uzdevumi: - attīstīt izpratni par ētiskajiem principiem un regulatīvajiem ietvariem, kas nosaka MI un datu pārvaldību uzņēmējdarbībā; - veicināt spējas kritiski izvērtēt MI risinājumus un identificēt ētikas un atbilstības riskus; - attīstīt prasmes vizualizēt datos pamatotas ētiskās dilemmas un atbilstības rādītājus, lai atbalstītu lēmumu pieņemšanu; - pilnveidot prasmes ētiski prezentēt datu analīzi, izmantojot vizualizācijas rīkus; - attīstīt kompetenci izstrādāt atbildīgas datu stratēģijas, kas rada uzņēmējdarbības vērtību un veicina ieinteresēto pušu uzticību. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Sasniedzamie studiju rezultāti un to vērtēšana |
Izprot ētiskos principus un regulatīvos ietvarus MI un datu izmantošanā. - Testi, refleksijas raksti. Prot identificēt un kritiski izvērtēt MI risinājumus, identificēt atbilstības un ētikas riskus un novērtēt to ietekmi uz uzņēmējdarbību. - Grupas darbs "Situācijas analīze par datu vizualizāciju konkrētā uzņēmumā, MI risinājumu atbilstība ētikas principiem". Spēj izmantot vizualizācijas rīkus (diagrammas, atskaites), lai efektīvi atspoguļotu ētiskos riskus, atbilstību normatīviem un taisnīguma principus. - Individuāls vizualizācijas uzdevums, balstoties uz konkrētu situācijas analīzi uzņēmumā. Spēj skaidrot kompromisus starp inovācijām, riskiem un regulējumu uzņēmējdarbības vidē. - Grupas darbs "Situācijas analīze par datu vizualizāciju konkrētā uzņēmumā, MI risinājumu atbilstība ētikas principiem" (ziņojums un prezentācija). Spēj izstrādāt atbildīgas datu stratēģijas, kas rada uzņēmējdarbības vērtību un veicina ieinteresēto pušu uzticību. - Noslēguma darbs par zināšanām un izpratni ētiskā MI un datu izmantošanā uzņēmējdarbībā - ceļvedis/stratēģija + pārskats + prezentācija. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji |
Testi / refleksijas raksti - 15%
Individuāls vizualizācijas uzdevums - 25% Grupas darbs - situācijas analīze par datu vizualizāciju konkrētā uzņēmumā, MI risinājumu atbilstība ētikas principiem un tās prezentācija - 25% Noslēguma darbs (ceļvedis/stratēģija + pārskats + prezentācija) - 35% |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Priekšzināšanas | Pamata izpratne par datiem un programmēšanu, kā arī izpratne par uzņēmējdarbības procesiem. Angļu valodas prasmes, lai lasītu obligāto literatūru. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa plānojums |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||