Guía docente de Inteligencia Colectiva y la Formación en las Empresas (M93/56/1/24)

 El impulso tecnológico producido en los últimos años ha revolucionado la forma de acceder a la información (casi instantánea) en cualquier lugar (ubicua) y a la forma de comunicarnos los demás (mediante redes sociales y mundos virtuales), provocando una clara influencia en nuestra vida diaria y en nuestra forma de pensar. El crecimiento espectacular del tiempo que pasamos en nuestra vida digital provoca que cada vez cobra mayor importancia nuestra identidad virtual (formada por nicks, tweets, perfiles) y nuestra forma de comunicarnos en esta nueva sociedad-red interconectada con el mundo real. Además, con esta nueva concepción sistémica, todos pasamos de una actitud pasiva y meramente consumidora a ser productores de contenidos activos o influir con nuestras referencias las tendencias de las futuras búsquedas de otros usuarios. Es más, según Pierre Lèvy, la prosperidad de una nación, región geográfica, negocio o individuo puede depender de su habilidad para navegar el espacio del conocimiento. La inteligencia colectiva surge de la colaboración e interacción de diferentes individuos, que toman decisiones dentro de un contexto social, y donde la interacción de un grupo de personas genera resultados más inteligentes que si ellas actúan aisladas o se confiara la solución a un experto. Es importante conocer las características de estas comunidades, que se presentan de forma virtuales en la red de Internet, así como sus modelos de organización y decisión.

• Lectura del Código ético de la Universidad de Granada 
• Lectura de las Recomendaciones para el uso de la inteligencia artificial en la UGR

El alumno se hace responsable del uso ético de las herramientas generativas de Inteligencia Artificial (GenAI) que se van a usar en la asignatura, de evitar plagio y de citar siempre las obras y recursos digitales que tienen autoría. 

Conocimientos o contenidos

C8. Explica las técnicas de data warehousing y business intelligence, así como los sistemas de apoyo a la toma de decisiones, y cómo contribuyen a mejorar la inteligencia colectiva y la formación empresarial. TIPO: Conocimientos o contenidos

Competencias

COM8. Implementa y evalúa soluciones de business intelligence como sistemas de apoyo a la toma de decisiones, así como estrategias de inteligencia colectiva, promoviendo la formación continua y la adaptación a las necesidades de aprendizaje en las empresas. TIPO: Competencias

Habilidades o destrezas

HD8. Utiliza herramientas de business intelligence y sistemas de apoyo a la toma de decisiones para analizar datos y obtener ideas que impulsen la estrategia de negocio y para fomentar la inteligencia colectiva y la formación en la empresa. TIPO: Habilidades o destrezas

• Identidad digital y comunidades online. El ecosistema de Aprendizaje Digital. Evolución de la Web 2.0 y características de la cultura participativa. La sociedad red y la vida en tiempo real. Los espacios virtuales y comunidades de prácticas.
• Creación individual y creación colectiva. Técnicas de ideación y creatividad: UX & Design Thinking. Modelo de negocio: Wikinomía. Herramientas de inteligencia colectiva y comunicación social. Estrategias de difusión.
• Modelos de aprendizaje. Técnicas de análisis y dinamización.
 Análisis sobre redes sociales.
 La Web 2.0 aplicada al conocimiento y difusión de las empresas.
• Difusión del conocimiento. Recursos educativos en abierto. Nuevos entornos de aprendizaje. PLE. 
Movilidad y realidad aumentada.
 Aprendizaje en contexto y navegación social.
• Derechos y deberes en entornos digitales. 
• Disrupción de la IA generativa. Aspecto éticos y de sostenibilidad. Pilares de la Co-Inteligencia.

• Actividades Individuales: Estudio de la identidad digital. Co-Creación en espacios de trabajo. Uso y análisis de herramientas web 2.0 y/o aplicaciones enriquecidas de internet (RIA).

• Actividades Grupales: Análisis de un reto de innovación. Propuesta de solución y creación de comunidad virtual. Presentación y análisis de resultados.

  
   

• ALAG, S. (2009) Collective intelligence in action [ficha en https://granatensis.ugr.es]
• BOZA, N. (2024). Por qué lo llaman liderazgo cuando quieren decir comunicación [ficha en https://granatensis.ugr.es]
• MALONE, T.W., BERNSTEIN M.S.(Eds.) (2015) Handbook of collective intelligence. MIT Press
• MOLLICK, E. (2024) Co-Inteligencia: vivir y trabajar con la IA [ficha en https://granatensis.ugr.es]
• SUROWIECKI, J.(2004). The Wisdom of Crowds: Why the Many Are Smarter Than the Few and How Collective Wisdom Shapes Business, Economies, Societies and Nations Little, Brown
• VOGL, C. (2016). The Art of Community. [ficha en https://granatensis.ugr.es]
• WINDLEY, P. (2005). Digital Identity. O’Reilly [ficha en https://granatensis.ugr.es]

• COBO, C., & PARDO, H. (2007). Planeta web 2.0. Inteligencia colectiva o medios fast food. Grup de Recerca d’Interaccions Digitals. Universitat de Vic. [http://www.planetaweb2.net/]
• FULLAN, M., LANGWORTHY, M. (2014) A Rich Seam: How New Pedagogies Find Deep Learning. Pearson 2014
• GÓMEZ VIEITES, A., OTERO BARROS, C. (2011). Redes sociales en la empresa. La revolución e impacto a nivel empresarial y profesional. Ed. RA-MA.
• KAPTELININ, V., CZERWINSKI, M. (Eds.). (2007). Beyond the Desktop Metaphor. Designing Integrated Digital Work Environments . Cloth, MIT Press. [ficha en https://granatensis.ugr.es]
• LÈVY, P. (2004) Inteligencia Colectiva. Por una antropología del Ciberespacio. Organización Panamericana de la Salud 
• SANCHEZ-VERA, F (2014). Educación Cibercultura e Inteligencia Colectiva. [http://hdl.handle.net/10481/30313]
• SEGARAN, T. (2008). Inteligencia Colectiva: Desarrollo de aplicaciones Web 2.0. Anaya Multimedia – O’Reilly.
• PEÑA, A. (2020). Educational Networking: A Novel Discipline for Improved Learning Based on Social Networks [ficha en https://granatensis.ugr.es]

• MIT Handbook of Collective Intelligence [http://scripts.mit.edu/~cci/HCI]
• “This is me” Project. [https://thisisme.org] 
• Inteligencia Artificial como facilitador de los Objetivos de Desarrollo Sostenible [http://dasci.es/ia4ods/inicio.html]
• Hora del código: Enciende, Inspira, Programa. [https://hourofcode.com/es]
• Laboratorios de innovación con IA [https://coloquialab.es]

• MD01 M1-Exposición de conceptos en clases magistrales 
• MD03 M3-Aprendizaje individual mediante la realización de trabajos 
• MD04 M4-Aprendizaje grupal mediante el debate y la realización de trabajos 
• MD07 M7-Tutorización grupal 
• MD10 M10-Análisis de entornos de trabajo reales 

La calificación global responderá a la puntuación ponderada de los diferentes aspectos y actividades que integran el sistema de evaluación, utilizando de forma orientativa,  la siguiente ponderación:

• Actividades y conocimiento individuales del alumno/a sobre competencias adquiridas: 35% 
• Evaluación de la participación en trabajo grupal y exposición: 30%
• Participación en debates síncronos y asíncronos: 35%  

La materia se evaluará siguiendo un esquema de evaluación continua. 

La evaluación consistirá en la realización de un trabajo teórico-práctico reflexivo y su posterior defensa oral sobre la temática de la asignatura. Se calificará atendiendo a la calidad y relevancia del trabajo realizado, así como competencias demostradas en su exposición. 

La evaluación será similar a la evaluación extraordinaria. 

El material de la asignatura tiene licencia Creative Commons que obliga en todo momento la cita del autor además de otras restricciones.

Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencion-social/estudiantes-con-discapacidad).