Code
CGFF HUM 4174
Level
M1
Population
2ème Année Management,2ème Année Télécom
Semester
Fall
Domain
Sciences humaines
Language
Anglais/English
ECTS Credits
2
Class hours
18
Workload
50
Program Manager(s)
Department
- Langues et Sciences Humaines
Educational team
Introduction to the course
One of the objectives of this course is to consider the multiple facets of digital ethics which concern not only decision-makers, designers and those who market them, users but also society as a whole. For example, data and algorithms must be handled carefully so as not to infringe on people's privacy and not to integrate systems of discrimination (racial, national, gender, sex, religion, disability, etc.). For their part, users subject to the power of algorithms allow themselves to be taken on the web without having the possibility of distinguishing truth from falsehood or of resisting its multiple requests. Robotics and everything digital poses problems of responsibility: who does what? who should do what? or should have done what? With the amplification of the use of Artificial Intelligence in decision-making, ethical problems are intensifying and must be recognized and analyzed. It is therefore a question of developing our awareness and our vigilance in the face of the risks that digital technology entails : disinformation, discrimination, disguised constraints, surveillance, addictions, destruction of trust, dissociation from reality, infringement of individual freedoms. etc. and learn to counteract them.
Learning objectives
The course is in English and face-to-face or remotely if necessary (via Big Blue Botton or other video-conferencing systems). Attendance is mandatory. Each session begins with a presentation by one or more students on a chosen topic of the course (topics are provided on moodle), followed by discussion and the synthesis of the teacher. The course also includes conference videos, film extracts or documentaries available online
Content
This course allows students to familiarize themselves with ethics tools and know how to adapt them to the specific cases of digital technologies. More generally, it is about becoming aware of the multiple ethical issues along the digital journey in order to better address them.
Evaluation
50 of the grade for : Attendance, participation, and presentation.
50 : Final exam (Essay on a general question concerning the course).
Pedagogical methods
Attentes des apprenants :
Les apprenants doivent faire preuve de respect de soi, de respect pour les autres et donner le meilleur d'eux-mêmes en tout temps.
Les apprenants doivent être prêts pour un haut degré d'interaction : en binôme, en groupe et en environnement de classe ouverte. La discussion sera la norme et chacun est attendu pour contribuer à chaque cours.
Les apprenants doivent arriver en classe prêts à participer avec le matériel nécessaire.
L'utilisation de tous les appareils électroniques est interdite sauf indication contraire.
Ponctualité / Présence:
La présence est obligatoire pour tous les cours et exercices. La présence sera enregistrée à chaque session, et l'absence aura un impact sur les notes des apprenants.
Les apprenants doivent être prêts à commencer à l'heure pour chaque session. Cela signifie arriver prêt à travailler au moins quelques minutes avant le début de la classe.
Les apprenants arrivant après l'heure de début peuvent être admis en classe (à la discrétion de l'enseignant), mais seront marqués comme en retard (impactant la note de présence). Les apprenants arrivant 5 minutes (ou plus) en retard seront marqués comme absents pour toute la classe. Les mêmes règles s'appliquent au retour des pauses.
Toute absence doit être justifiée auprès de la scolarité centrale du programme de l'apprenant. Le justificatif correspondant doit être transmis directement à l’enseignant dans les 7 jours calendaires suivant l’absence. Passé ce délai, les absences seront considérées comme non justifiées par le LSH.
Il incombe à l'apprenant de rattraper tout le travail manqué.
Program
Programme grande école,Programme Ingénieur
Class schedule
18/09 : Introduction : Presentation of the topics and exercises of the course.
25/09 : Epistemological and ethical framework for computer science.
:2/10 : Big data and algorithms, bias discrimination
16/10 : Social Justice and Situated Knowledge : Cyborg Feminism
23/10 : The pitfalls of Disembodied Knowledge
20/11 : Moral responsability and robots
27/11 : Virtual reality and the second life
3/12 : Privacy, Surveillance and Capitalism.
11/12 : Artificial Intelligence and Democracy.
18/12 : Final Exam final 1