Digital Methods & AI Literacy for Media and Communication Studies (2026/2027: Periode 3)

Bekijk rooster Print deze pagina

Cursusdoel

At the end of the course students are able to:
  • articulate the basic premises of relevant computational methods and AI applications in the humanities (e.g. Digital Methods, Cultural Analytics), their paradigms, and forms;
  • critically reflect on the impact of AI technologies and digital tools on knowledge production;
  • critically reflect on data ethics in research practice following a structured format and succinctly report on these;
  • collaborate in small teams on a joint data-driven project;
  • carry out a small scale data-driven study in a group -- including data collection, preparation, analysis, and interpretation;
  • orally present and discuss AI literacy and digital methods literature and research.

Vakinhoudelijk

How do you create knowledge from data? How can you turn a spreadsheet full of numbers and words into something intelligible? What avenues for humanities research can be explored by scholars who want to answer these questions? What are (ethical) pitfalls we need to avoid and drawbacks we need to account for in such research?

In this course, students are introduced to the most relevant digital methods in the humanities and their paradigms. Students gain literacy and practice with generative AI (LLMs), digital methods tools, and Python programming (no prior experience is required). Importantly, students learn how to manage themselves ethically in doing digital research and how interpretive decisions and digital tools impact knowledge production.

Aanvullende informatie

Please note: the time slot shown here is not yet final and may still be modified until the 3rd Wednesday in September.

This course is the third course in the CIW specialisation track 'Media, Data en Maatschappij'.
It is also part of the Media and Culture specialisation track 'AI Cultures and Global Digital Society'.

This course has priority rules and a waiting list. Your enrolment is guaranteed if you are:
  • a student in the BA CIW, enrolled in the specialisation Media, Data en Maatschappij.
  • a student in the BA Media and Culture, enrolled in the specialisation AI Cultures & Global Digital Society.
  • a student TCS enrolled in the hoofdrichting Nieuwe Media en Digitale Cultuur.
  • an exchange student and meet the course’s entry requirements.
For any remaining slots in the course, lots are drawn among the students on the waiting list. 


This course is equivalent to the course Digital Methods (CI3V21103). If you've already completed Digital Methods you can't take Digital Methods & AI Literacy due to too much overlap in content.

LAS and TCS students who follow this course as part of the core curriculum of their major, need to complete a compulsory preparation course/assignment. See for more information: https://tcs.sites.uu.nl/

Werkvormen

Hoorcollege

Werkcollege
Toelichting

De hoorcolleges bieden een overzicht en theoretisch kader waarbinnen speelse communicatie bestudeerd kan worden, en staan vooral in het teken van kennisoverdracht. De werkcolleges bieden toelichting en verdieping op de onderwerpen die in de hoorcolleges worden besproken, en vragen van studenten om zowel individueel als in groepsverband actief te zijn met het behandelen van literatuur, het uitvoeren en presenteren van onderzoek, en het schrijven van de eindpaper.

Bijdrage

Kritisch luisteren, het maken van aantekeningen, het stellen van vragen, samenwerken aan groepsopdrachten, discussiëren, debatteren, presenteren, en deelname aan peer review sessies.

Voorbereiding

Ter voorbereiding op de hoor- en werkcolleges bestudeert de student de opgegeven literatuur en maakt hij/zij verschillende opdrachten. De student wordt tevens geacht zijn/haar repertoirekennis te vergroten.

Werkgroep extensief

Toetsing

Mondeling tentamen 1

Verplicht | Weging 60% | Minimum cijfer 5,5 | ECTS 4,5

Presentatie

Verplicht | Weging 40% | ECTS 3

Ingangseisen en voorkennis

Ingangseisen

Er is geen informatie over verplichte ingangseisen bekend.

Voorkennis

Er is geen informatie over benodigde voorkennis bekend.

Voertalen

  • Engels

Cursusmomenten

Gerelateerde studies

Thema's

Tentamens

Er is geen tentamenrooster beschikbaar voor deze cursus

Verplicht materiaal

  • BOEK
    Blauw, S. (2020). The Number Bias: How Numbers Lead and Mislead Us. Hodder & Stoughton.
    ISBN: 9781529342758
  • LAPTOP
    Bring your own laptop which is able to run Tableau and Microsoft Excel (or equivalent). If you don't have access to a laptop, please contact the lecturer.
  • BOEK
    Kitchin, R. (2021). The Data Revolution: Big Data, Open Data, Data Infrastructures and Their Consequences. 2nd Edition. Sage.

Aanbevolen materiaal

  • BOEK
    D’Ignazio, C. & Klein, L.F. (2020). Data Feminism. MIT Press. (Open Access, no need to purchase)
  • BOEK
    Schäfer, M. T. & Van Es, K.F. (2017). The Datafied Society. Studying Culture Through Data. Amsterdam University Press. (Open Access, no need to purchase)

Opmerkingen

Priority rules

Coördinator

dr. P. Dunajcsik p.dunajcsik@uu.nl

Docenten

dr. P. Dunajcsik p.dunajcsik@uu.nl
dr. D. Nguyen d.nguyen1@uu.nl

Inschrijving

Deze cursus is open voor bijvakkers. Controleer wel of er aanvullende ingangseisen gelden.

Naar OSIRIS-inschrijvingen
Permanente link naar de cursuspagina
Laat in de Cursus-Catalogus zien
Laat in MyTimetable zien