Adimen artifiziala eta datuen no-code analisia gizarte zientzietarako

Adimen Artifizialak (AA) bere jatorrizko nitxoa gainditu du, eta gaur egungo gizartearen ia alderdi guztietan ezinbesteko zeharkako tresna gisa finkatu da. Gizarte Zientzien arloan, datu bolumen handiak aztertu eta eredu prediktiboak erabiltzeko gaitasuna kritikoa da. Hala ere, programazioaren sarrera-hesiak (Python/R) analisi aurreratutik kanpo uzten ditu maiz profesional bikainak.

Mikrokredentzial hori AArako sarbidea demokratizatzeko sortu zen, AAtzat eredu sortzaileak ez ezik, Machine Learning (ML) eta Deep Learning (DL) ere hartuta. No-Code/Low Code mugimenduan oinarritzen da bere filosofia: soziologiako, zientzia politikoko eta komunikazioko profesionalei lan-fluxu analitikoak diseinatzen eta exekutatzen uztea, ingurune bisualak erabiliz (Orange Data Mining). Gainera, AAekin batera kodearekin lan egiteko gaitasuna integratzen da, eta profesionalak gaitzen dira prozesuak eta automatizazioak antolatzeko, sormen-ereduekiko lankidetzaren bidez.

Ikastaroak gaitasun tekniko instrumentala ez ezik, burujabetza teknologikoa ere lantzen du: ikerketa-datuen pribatutasuna bermatzeko tokiko ereduak (on-premise) zabaltzen irakatsiz eta gobernantzari eta etika algoritmikoari buruzko ikuspegi kritikoa sustatuz.

Ikaskuntzaren emaitzak eta lorpen mota

1. ML ulertu eta aplikatzea: Machine Learning algoritmoen logika ulertzea eta eredu prediktiboak zein clustering-ereduak entrenatzea lan-fluxu bisualen bidez.
2. Testua aztertzea (NLP): Programatu beharrik gabe, dokumentu-iturri masiboetatik insightak ateratzea.
3. AA sortzailea menperatzea: Eredu komertzialak (ChatGPT, Gemini) estrategikoki erabiltzea eta Open Source ereduak (Llama, Mistral) lokalean hedatzea ingurune seguruetarako.
4. Auditatu eta gobernatzea: Adimen artifizialari eusten dioten inplikazio etikoak, alborapenak eta azpiegitura materiala ebaluatzea.

Metodologia

Mikrokredentzial hau metodologia aktibo, aplikatu eta benetako arazoen ebazpenera orientatu baten bidez garatuko da, ikuspegi soilik azalpen-emaile edo tradizional batetik urrunduz. Bloke bakoitzean beharrezko oinarri teorikoak aurkeztuko badira ere, ikastaroak ikaskuntza praktiko eta gidatua lehenetsiko du, ikasleek lehen unetik bertatik gaitasun operatiboak eskuratu ahal izan ditzaten.

Irakaskuntza online formatu sinkronoan emango da, irakasleen eta ikasleen arteko etengabeko interakzioa sustatuz. Saio bakoitzean sarrera kontzeptual labur bat, zuzeneko erakustaldiak, kasu praktikoen lanketa eta no-code tresnen nahiz adimen artifizialeko sistemaren erabileran urratsez urratseko laguntza uztartuko dira. Horrela, ikaskuntza ez da edukien harrera hutsean oinarrituko, baizik eta esperimentazio zuzenean, tresnen proban eta Gizarte Zientzien esparruko arazoei berehala aplikatzean.

Proposamenak, gainera, parte-hartzeko modu berriak txertatzen ditu, bereziki aipagarriak direnak. Batetik, ikasleek datuen analisirako ingurune bisualekin lan egingo dute, hala nola Orange Data Mining tresnarekin; horri esker, machine learning-aren logika ulertu ahal izango dute, aurretiaz programazio-ezagutzarik izan gabe. Bestetik, adimen artifizial sortzailearekin elkarlanean aritzeko gaitasuna landuko da, ez bakarrik kontsulta-tresna gisa, baizik eta prozesu analitikoak diseinatzeko, zereginak automatizatzeko eta lortutako emaitzei buruz modu kritikoan hausnartzeko laguntza gisa.

Ikastaroak izaera nabarmen praktikoa eta esperientzian oinarritua izango du, eta ikerketa sozialari, komunikazioari eta testu-analisiei lotutako benetako dataset eta materialekin lan egingo da. Horrela, ariketak ez dira abstraktuak izango, baizik eta jardun akademiko eta profesionalean ohikoak diren egoera sinesgarriekin lotuak. Sarrera-oztopoak murrizteko eta ikasleen aurrerapena pixkanakakoa izan dadin, laguntza-materialak, adibide gidatuak eta aurrez konfiguratutako lan-fluxuak eskainiko dira.

Dimentsio teknikoarekin batera, metodologiak alderdi hausnartzaile eta kritiko bat ere izango du. Ereduen mugen, alborapenen, datuen pribatutasunaren, subiranotasun teknologikoaren eta adimen artifizialaren erabileraren ondorio etiko eta politikoen inguruko eztabaida sustatuko da. Zentzu horretan, prestakuntza ez da tresnen erabilera instrumentalera mugatuko; aitzitik, adimen artifizialaren azpiegitura eta gobernantzaren ulermen kritikoa garatzea izango du helburu.