Data och Samhälle

Kursen ges som en fristående kurs och som en valfri kurs inom Human-centered Artificial Intelligence masterprogram.

Kandidatexamen.

Sökande måste visa sina kunskaper i engelska: Engelska 6/Engelska B eller motsvarande nivå från ett internationellt erkänt språktest, till exempel TOEFL, IELTS.

Kursen introducerar studenterna till de sociala, politiska och etiska aspekterna av att vetenskapligt arbeta med data. Det syftar till att skapa reflekterande praktiker som kan tänka kritiskt kring hur insamling, aggregering och analys av data är sociotekniska processer som påverkar människor. Studenterna uppmuntras också att överväga hur de ser på sitt ansvar gentemot dem som producerar den data som forskare samlar in och analyserar. Kursen är uppdelad i tre moduler, var och en med föreläsningar och studentledda seminarier. Studenterna förväntas delta i klassdiskussioner, göra hemuppgifter och att genomföra ett sista litet grupparbete.

Kursmoduler

1) Teoretisk: i denna modul ges undervisning om teoretiska begrepp från teknik- och vetenskapsstudier, för att reflektera kritiskt över data och dess konstruerade natur, samt det sociotekniska sammanhang inom vilket data genereras. Modulen granskar även hur den ökande kvantifieringen av mänskligt liv, som främjas av digitala teknologier, formar samhället.

2) Metodologisk: i denna modul presenteras verktyg för att samla in, tvätta, analysera och visualisera data.

3) Praktisk: denna modul involverar grupparbete som fokuserar på mindre fallstudier inom ämnen som är relevanta för kursen. Under grupparbetet kommer studenterna att undersöka ett specifikt exempel på dataojämlikhet och utveckla en idé till en intervention för att öka medvetenheten om dataojämlikheten som diskuteras i den valda artikeln eller rapporten. Resultaten från grupparbetet presenteras genom muntlig presentation och en mindre skriftlig rapport.

Efter godkänd kurs ska studenten kunna:

Kunskap och förståelse

• kritiskt reflektera över centrala begrepp och perspektiv som relaterar till att data till sin natur är konstruerad, samt till betydelsen av digitala dataplattformar, såsom sociala media och datainfrastrukturer; 
• beskriva hur cirkulationen och användningen av data formas av sociala och materiella faktorer, inklusive sociala institutioner och teknologier;
• beskriva sociala och kulturella konsekvenser av hur data konstrueras, särskilt med hänsyn till genus, klass och etnicitet; 

Färdigheter och förmåga

• välja och använda relevanta digitala verktyg för att genomföra analys och tolkning av ett dataset, som leder till en hypotes rörande bakomliggande orsaker, som kan vägleda förbättringsåtgärder; 
• presentera resultat muntligt och visuellt på ett professionellt sätt;
• diskutera möjligheter och begränsningar med att använda data kritiskt och konstruktivt;

Värderingsförmåga och förhållningssätt

• förstå vilken potential och vilka begränsningar som hänger samman med att använda data för offentlig diskussion och social intervention;
• använda data och evidens för att förstå samhälleliga behov i syfte att utveckla och implementera insatser som hanterar dessa behov;
• kritiskt utvärdera potentiellt partisk data för utvecklingen av artificiell intelligens.

Undervisningen kommer att ges av ett flertal föreläsare. Kursen ges på campus, om inte omständigheterna kräver något annat. Studenten förutsätts närvara på campus.

Kursen består företrädelsevis av föreläsningar, studentledda seminarier och grupparbete. Aktivt deltagande i grupparbetespresentation och muntlig presentation är obligatoriskt. Aktivt deltagande vid student-ledda seminarier är också obligatoriskt. Vid slutet av grupparbetet presenterar studenterna vad de gjort genom att skriva individuella rapporter som ska inkludera reflektioner om deras egna erfarenheter av kursen och deras eget lärande.

Undervisningsspråk: engelska

Bedömning och betygssättning i kursen baseras på tre obligatoriska delar:

a) aktivt deltagande i fyra student-ledda seminarier, 3 hp. Betygsskala: Godkänd (G), och Underkänd (U). Vid frånvaro från mer än ett seminarium ska en student göra en kompensationsuppgift som bestäms i samråd med kursledaren.

b) individuell reflekterande essä, 1,5 hp. Betygsskala: Väl godkänd (VG), Godkänd (G), och Underkänd (U).

c) innehållet i och genomförandet av en muntlig presentation av ett grupparbete, 3 hp. Betygsskala: Godkänd (G), och Underkänd (U). Om en student är förhindrad att delta i grupparbetet av ett godtagbart skäl, kan examinator välja att erbjuda en alternativa examinationsform. Om en student undekänns på den alternativa uppgiften hänvisas studenten till omexamination vid nästföljande kurstillfälle.

Om en student som har underkänts två gånger på samma examinerande moment önskar byta examinator inför nästa examinationstillfälle ska en sådan begäran bifallas om det inte finns särskilda skäl däremot (6 kap. 22 § HF).

Om en student har fått besked om pedagogiskt stöd från Göteborgs universitet med rekommendation om anpassad examination och/eller anpassad examinationsform kan examinator, i det fall det är förenligt med kursens lärandemål och förutsatt att inte orimliga resurser krävs, besluta att bevilja studenten anpassad examination och/eller anpassad examinationsform.

Om en kurs har avvecklats eller genomgått en större förändring ska studenten erbjudas minst två examinationstillfällen, utöver ordinarie examinationstillfälle. Dessa tillfällen fördelas under en tid av minst ett år, dock som längst två år efter det att kursen avvecklats/förändrats. Vad gäller praktik och verksamhetsförlagd utbildning (VFU) gäller motsvarande, men med begränsning till endast ett ytterligare examinationstillfälle.

Om en student har fått besked om att denne uppfyller kraven för att vara student vid Riksidrottsuniversitetet (RIU-student) har examinator rätt att besluta om anpassning vid examination, om detta görs i enlighet med Lokala regler gällande RIU-studenter vid Göteborgs universitet.

På kursen ges något av betygen Väl godkänd (VG), Godkänd (G) och Underkänd (U).

För betyget G på hela kursen, krävs minst betyget G på samtliga examinerande moment. För betyget VG på hela kursen, krävs betyget VG på den individuella rapporten och betyget G på de övriga två momenten.

Detaljerade riktlinjer och bedömningskriterier för quiz, individuella rapporter och muntlig presentation av grupparbete kommer att göras tillgängliga för studenterna i en kursguide.

Vid slutet av kursen kommer en anonym kursvärdering att genomföras. Resultatet och eventuella förändringar i kursens upplägg ska förmedlas både till de studenter som genomförde värderingen och till de studenter som ska påbörja kursen.

Kursen knyter an till följande av Göteborgs universitets hållbarhetskriterium:

5. Mänskliga rättigheter och rättvisefrågor

Fördelnings-, diskriminerings-, hälso- och fattigdomsfrågor och samspelet mellan sociala orättvisor, ohälsa, naturmiljö och alla människors möjlighet till goda livsvillkor.