ECTS Informacijski paket za akademsku godinu 2026. / 2027.

Umjetna inteligencija u sociologiji

 

Cilj
Cilj kolegija je upoznati studente s osnovnim pojmovima i principima umjetne inteligencije te analizirati njezine društvene, ekonomske i kulturne implikacije iz sociološke perspektive. Poseban naglasak stavlja se na razumijevanje učinaka umjetne inteligencije na društvene nejednakosti, tržište rada, organizacije i znanstveni rad, kao i na osposobljavanje studenata za kritičko i etički odgovorno korištenje alata umjetne inteligencije u sociološkim istraživanjima i akademskom radu
Sadržaj
  1. Umjetna inteligencija u suvremenom društvu
  2. Osnovni pojmovi i logika funkcioniranja umjetne inteligencije
  3. Umjetna inteligencija i društvene promjene
  4. Umjetna inteligencija i tržište rada I
  5. Umjetna inteligencija i tržište rada II
  6. Umjetna inteligencija i društvene nejednakosti I
  7. Umjetna inteligencija i društvene nejednakosti II
  8. Kultura, tijelo i simboličke dimenzije umjetne inteligencije
  9. Umjetna inteligencija u sociološkom istraživačkom procesu
  10. Umjetna inteligencija u analizi kvalitativnih i kvantitativnih podataka
  11. Alati umjetna inteligencije u sociološkom radu
  12. Metodološki i epistemološki izazovi
  13. Etički izazovi umjetne inteligencije u znanosti i sociologiji
  14. Umjetna inteligencija u akademskom radu
  15. Društvena regulacija i budućnost umjetne inteligencije

Ishodi učenja
  1. Objasniti osnovne pojmove, vrste i načine funkcioniranja umjetne inteligencije
  2. Identificirati područja utjecaja umjetne inteligencije na društvo i kulturu
  3. Analizirati učinke umjetne inteligencije na tržište rada, klasne, rodne i druge društvene nejednakosti
  4. Primijeniti odabrane alate umjetne inteligencije u pojedinim fazama sociološkog istraživačkog procesa
  5. Kritički vrednovati rezultate dobivene uz pomoć alata umjetne inteligencije
  6. Prepoznati i objasniti etičke izazove povezane s uporabom umjetne inteligencije u znanosti i društvu
  7. Koristiti umjetnu inteligenciju na akademski i etički odgovoran način
Metode podučavanja
Predavanja, seminarske rasprave i demonstracije rada s alatima umjetne inteligencije. Studenti kroz praktične zadatke, rasprave i analize primjera razvijaju vještine kritičkog, odgovornog i etičkog korištenja umjetne inteligencije u sociološkom istraživačkom i akademskom radu.
Metode ocjenjivanja
Kolegij se vrednuje putem kontinuiranog praćenja rada studenata tijekom semestra. Studenti ispunjavaju nastavne obveze u obliku seminarskog rada, praktičnih zadataka i manjih projekata povezanih s temama kolegija, uz aktivno sudjelovanje u seminarskim raspravama. Završni ispit se ne provodi. Vrednovanje se temelji na ispunjavanju svih propisanih nastavnih obveza te na kvaliteti i pravodobnosti izvršenih zadataka. Ishod kolegija vrednuje se sustavom prolaz/pad.

Obavezna literatura
  1. Browne, J., Cave, S., Drage, E., & McInerney, K. (2023). Feminist AI: Critical Perspectives on Data, Algorithms and Intelligent Machines. Cambridge University Press.    
  2. Heinlein, M., & Huchler, N. (2024). Artificial Intelligence in Society: Social, Political and Cultural Implications of a Technological Innovation. Springer.
  3. Floridi, L. (2023). The ethics of artificial intelligence: Principles, challenges, and opportunities. Oxford University Press.
  4. Watson, C. E., & Rainie, L. (2025). Leading through disruption: Higher education executives assess AI’s impacts on teaching and learning. American Association of Colleges and Universities.
Dopunska literatura
  1. Moorhouse, B. L., & Wong, K. M. (2025). Generative Artificial Intelligence and Language Teaching. Cambridge University Press.
  2. Taulli, T. (2019). Artificial Intelligence Basics: A Non-Technical Introduction. New York: Apress.
  3. Noble, S. U. (2018). Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism. New York: New York University Press. 
  4. Jane Bailey et al. (2021). "AI and Technology-Facilitated Violence and Abuse" in Florian Martin-Bariteau & Teresa Scassa, eds, Artificial Intelligence and the Law in Canada. Toronto: LexisNexis Canada.
  5. Joe Burton (2023). „Algorithmic extremism? The securitization of artificial intelligence (AI) and its impact on radicalism, polarization and political violence“, Technology in Society, 75. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2023.102262
  6. Dodatni materijali dogovoreni na seminarskim terminima, nakon odabira tema.

Izborni kolegij na studijima
Novi i reformirani studiji
  1. Sociologija, sveučilišni prijediplomski jednopredmetni studij, 2., 4., 6. semestar
  2. Sociologija, sveučilišni prijediplomski dvopredmetni studij, 2., 4., 6. semestar