Capítulo de livro
Inteligência artificial para a administração pública como experiência pedagógica
Luís Nunes (Nunes, L.); Elsa Cardoso (Cardoso, E.); Ana de Almeida (de Almeida, A.); Ricardo Ribeiro (Ribeiro, R.); Francisco Guimarães (Guimarães, F.); Ricardo Paes Mamede (Mamede, R.P.); Joao C Ferreira or Joao Ferreira (Ferreira, J.); et al.
Título Livro
Exemplos de práticas pedagógicas e estratégias de inovação pedagógica no Iscte
Ano (publicação definitiva)
2023
Língua
Inglês
País
Portugal
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Abstract/Resumo
O objetivo da missão Inteligência Artificial para a Administração Pública (IA>AP)* é promover a ligação entre estudantes, docentes e investigadores do Iscte, na área de Inteligência Artificial (IA), e as instituições da Administração Pública (AP). Pretende-se disponibilizar os conhecimentos e experiência académica na área de IA às entidades da AP que detêm dados passíveis de exploração, muitas vezes não usados, e deste modo permitir a utilização desta fonte valiosa de informação para apoio à decisão ou planeamento. A iniciativa permite também aos nossos estudantes ter experiência com dados de dimensão realista. Dados estes que apresentam problemas comuns aos que irão encontrar em muitas entidades públicas e privadas, proporcionando uma componente pedagógica e didática de enorme valor para a experiência académica dos nossos estudantes. Assim, conseguimos proporcionar aos nossos estudantes não só a experiência de um projeto realista, mas também o contacto com o funcionamento das entidades da AP e com a noção de que os conhecimentos adquiridos podem contribuir para o bem de todos. Tentamos também, com esta iniciativa, demonstrar que a academia pode contribuir com explorações valiosas para o planeamento de uma transformação digital segura e apoiada. Uma parte importante desta missão é promover oportunidades para a utilização de dados da AP nas disciplinas de 1.º e 2.º ciclos na área de IA no Iscte, através de laboratórios abertos, e nas dissertações de 2º e 3º ciclo associadas a esta área. Este artigo relata a organização e os resultados percetíveis destes esforços, ocorridos desde a sua génese, em janeiro de 2021, até ao momento (maio de 2023).
Agradecimentos/Acknowledgements
--
Palavras-chave
Problem-based learning,Inteligência artificial,Administração pública
  • Ciências da Computação e da Informação - Ciências Naturais

Com o objetivo de aumentar a investigação direcionada para o cumprimento dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável para 2030 das Nações Unidas, é disponibilizada no Ciência-IUL a possibilidade de associação, quando aplicável, dos artigos científicos aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Estes são os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável identificados pelo(s) autor(es) para esta publicação. Para uma informação detalhada dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável, clique aqui.