Новітні інформаційно-комунікаційні технології

Мета вивчення дисципліни: забезпечити надання здобувачам загальних та спеціальних компетенцій з сучасних професійних інформаційно-комунікативних технологій; презентувати теорію та практику стратегічної інтеграції передового інструментарію дистанційної асинхронної командної розробки з використанням хмарних платформ документообігу та систем штучного інтелекту (AI, – з англ. Artificial intelligence) бізнес-рівня до освітнього процесу та професійної інформаційної та журналістської діяльності. Сформувати впевнені навички використання найсучаснішого цифрового інструментарію з урахуванням ліцензійних умов, передати вміння оцінювати можливості застосування новітніх інформаційно-комунікаційних технологій у професійній діяльності, а також впевнено застосовувати генеративний AI до створення високоякісного контенту та продуктивної командної комунікації.
Практичне значення та використання отриманих знань: формування сталих навичок командної дистанційної асинхронної проєктної діяльності в умовах жорстких дедлайнів за допомогою гнучких методологій з проєктної діяльності. Отримання досвіду професійного використання передових інструментів від Google, Miro, Adobe, Microsoft, Autodesk, NASA, а також Генеративного AI до оптимізації професійних процесів, створення, перевірки та редагування контенту (Business Writing) та ефективного ведення командної проєктної розробки.
Спрямованість навчальної дисципліни: навчальну дисципліну рекомендовано для вивчення здобувачами першого (бакалаврського) рівня вищої освіти, які навчаються за освітньою програмою: С7. Журналістика.
Тематика та види навчальних занять

Для денної форми здобуття освіти.

Лекційні заняття
Лекція 1. “ Вступ до НІТ та методології Agile в інформаційній діяльності. Огляд інструментів сучасних інформаційно-комунікативних технологій (ІКТ), введення до історії винекнення та концепції гнучких методологій як сучасних стратегій продуктивної командної комунікації”.
Лекція 2. “Командна робота, візуалізація та управління проєктами на Miro.com. (Інтерфейс, інструменти, використання шаблонів Miro Boards для ідеації, мозкового штурму та відстеження змін та продуктивного командного виконання проектної діяльності”.
Лекція 3. “ Google Workspace PRO як інструмент командної колаборації. Спільне створення та редагування документів, таблиць. презентацій для управління проєктами, збору та обробки інформації будь-яких масштабів”.
Лекція 4. “Основи Generative AI та інтеграція Gemini. Концепція GenAI, базові принципи роботи, Prompt Engineering, застосування Gemini PRO для генеративного створення та структурування контенту”.
Лекція 5. “Командне виконання проєктів за Agile-методологією та GenAI. (Цикл ітерацій, роль feedback, етика первинного використання GenAI у групових завданнях”.
Лекція 6. “Екосистема Microsoft Copilot 365: Хмарний Офіс. Ключові компоненти MS Word, MS Excel, MS PowerPoint, MS Outlook, MS Teams та їх інтеграція з хмарою OneDrive та ФШ MS Copilot 365”.
Лекція 7. “Microsoft Word та Excel: хмарна оптимізація роботи з документами та даними. Використання стилів, шаблонів у Word, основи Excel для аналізу та візуалізації даних”.
Лекція 8. “Microsoft Teams та Outlook: Продуктивна командна хмарна комунікація. Керована централізована комунікація, управління електронною поштою та календарем, планування віддалених зустрічей та контроль командної співпраці”.
Лекція 9. “OneDrive та SharePoint: професійна організація спільного доступу та контроля версій. Керування дозволами, історія версій, захищений обмін файлами та співпраця в режимі реального часу над професійними інформаційними матеріалами ”.
Лекція 10. “Copilot 365 AI для професійної інформаційної діяльності. Застосування AI для автоматизації рутинних завдань, створення чернеток новин, моніторингу джерел та аналізу даних у фаховій інформаційній діяльності”.
Лекція 11. “Генеративний ШІ та якість контенту (GenAI Excellence). Оригінальність, надійність, GenAI як помічник у написанні контенту, етичні стандарти та перевірка результатів”.
Лекція 12. “Нативна цифрова майстерність Prompt Engineering для різних форматів. Написання потужних запитів, використання обмежень та мета-запитів для статей, звітів та медіа-контенту до соціальних мереж”.
Лекція 13. “Business Writing та продуктивна комунікація з AI. Використання ШІ для полірування прози (Polishing the Prose), адаптація тону та стилю (Honing the Tone) для різних аудиторій”.
Лекція 14. “Проєктний менеджмент та GenAI-інструменти для підвищення продуктивності. Використання ШІ для планування (Creating a Roadmap), summarization tactics, аналізу даних, управління часом та ризиками в проєктах”.
Лекція 15. “Етичні та правові основи ШІ в журналістиці та комунікації. Професійна етика, боротьба з дезінформацією, deepfakes, питання авторського права (Copyright Laws)”.

Лабораторні роботи
Лабораторна робота №1. “ Налаштування хмарного середовища та освоєння базових функцій командної взаємодії. Реєстрація та активація облікових записів Google Workspace, Miro.com, Gemini. Тестове завдання на освоєння гнучкої методології”.
Мета роботи: Створити продуктивну команду курсу. Сформувати навички дистанційної асинхронної командної комунікації та впровадження гнучких методологій для підготовки до подальшої проєктної роботи за курсом.
Лабораторне робота №2. “Візуалізація та керування інформаційним проектом: створення Mind Map та інтерактивної Miro Board. Використання шаблонів Miro для ідеації, мозкового штурму та візуалізації структури журналістського матеріалу.
Мета роботи: Освоєння інструментів Miro для організації ідей, структурування інформації та візуалізації проекту, що є ключовим для командної роботи над контентом.
Лабораторне робота №3. “ Практика спільного створення та редагування документів (Google Docs) і таблиць (Google Sheets). Командний збір даних, застосування прав доступу, контроль версій для управління інформаційними проектами”.
Мета роботи: Набути практичного досвіду професійного колективного створення контенту, застосування прав доступу та контролю версій у хмарному офісі”.
Лабораторне робота №4. “Вступ до Prompt Engineering: створення ефективних запитів (prompts) для Генеративного AI (Gemini PRO). Практика використання GenAI для генерації ідей та створення структурованих чернеток контенту”.
Мета роботи: Зрозуміти, що якість вихідного матеріалу GenAI залежить від запиту (GIGO) та навчитися використовувати GenAI як помічника для подолання творчих бар'єрів.
Лабораторне робота №5. “Комплексний захист командного міні-проєкту з використанням колаборативних інструментів та Generative AI.”.
Мета роботи: Продемонструвати навички інтегрованого використання хмарних та AI-інструментів для реалізації командного завдання та критичного оцінювання результатів роботи.
Лабораторне робота №6.“ Налаштування та навігація в екосистемі Microsoft Copilot 365. Огляд інтерфейсу, активація OneDrive, освоєння централізованого доступу до ключових компонентів”.
Мета роботи: Отримати практичні навички налаштування хмарного сховища OneDrive та освоїти панель інструментів Copilot 365 для оптимізованого робочого процесу.
Лабораторне робота №7.“ Оптимізація роботи з документами та даними у Word та Excel 365. Використання стилів, шаблонів, відстеження змін у Word; базові функції, формули та візуалізація даних в Excel”.
Мета роботи: Набути навичок ефективного форматування професійних документів (звітів, пропозицій, презентацій) та використання Excel для збору, обробки і базової візуалізації професійних інформаційних даних.
Лабораторне робота №8.“ Управління комунікацією у Outlook та Teams: Правила, Швидкі кроки та Канали. Практика використання інструментів Outlook для автоматизації пошти та Teams для структурованої командної взаємодії”.
Мета роботи: Сформувати навички ефективного керування часом, електронною поштою та командною комунікацією для підтримки асинхронної роботи.
Лабораторне робота №9.“ Керування спільним файловим простором та контроль версій у OneDrive та SharePoint. Створення структури папок, налаштування дозволів та спільна робота над документом Word у режимі співавторства”.
Мета роботи: Забезпечити навички безпечної командної співпраці над документами в режимі реального часу, використовуючи можливості співавторства та контролю доступу корпоративного рівня.
Лабораторне робота №10. “Моделювання професійних сценаріїв використання Microsoft Copilot AI. Практика застосування функцій AI Copilot 365 для швидкої генерації чернеток, резюмування звітів та аналізу даних у хмарному офісі”.
Мета роботи: Опанувати застосування функцій ШІ (Copilot) для підвищення цифрової продуктивності та автоматизації рутинних завдань у хмарному офісі.
Лабораторне робота №11.“ Забезпечення якості контенту, створеного Generative AI: стратегії GenAI Excellence. Практика критичного оцінювання GenAI-текстів, уникнення плагіату та внесення людських елементів для унікальності”.
Мета роботи: Опанувати навички критично оцінювання, доопрацьовування та переробки контенту від AI для уникнення "галюцинацій" і плагіату.
Лабораторне робота №12.“ Професійна майстерність Prompt Engineering: створення просунутих запитів для цільового контенту. Розробка точних промптів із застосуванням обмежень та мета-запитів для створення блискучого інформаційногопродукту: від заголовка до автора та бібліографії”.
Мета роботи: Сформувати навички написання потужних промптів (powerful prompts) із застосуванням обмежень, контексту та мети, щоб отримувати високоякісний та цільовий продукт.
Лабораторне робота №13.“Business Writing з GenAI: трансформація електронних листів та складання структурованих звітів. Використання AI для "polishing the prose", відточування тону (Honing the Tone) та створення переконливих звітів”.
Мета заняття: Опанувати використання AI для оптимізації ділового письма, включно з оптимізацією контенту та створенням виконавчих звітів для швидкого прийняття рішень.
Лабораторне робота №14.“Проєктний менеджмент з GenAI: створення дорожньої карти та автоматичне генерування abstracts та summaries. Використання AI для структурування проекту, генерації Roadmap та дистиляції інформації звітів”.
Мета роботи: Набути практичних навичок використання Генеративного AI для структурування складних проектів та дистиляції великих обсягів різнорідної інформації (summarization tactics), необхідних для швидкого прийняття рішень.
Лабораторне робота №15.“Етичні та правові основи використання GenAI: авторське право, перевірка на плагіат та зменшення упередженості. Практикум з перевірки контенту на плагіат, використання промптів для уникнення упередженості (bias) та дотримання законодавтва і норм про авторське право”.
Мета заняття: Сформувати стійкі навички відповідального використання AI та забезпечити дотримання етичних і правових норм при створенні та публікації інформаційного контенту.

Пояснення щодо використання Google Gemini та Microsoft Copilot у лекційних та лабораторних заняттях.
Використання Google Gemini та Microsoft Copilot (доступних здобувачам LLM) як навчального асистента та експерта з цифрових технологій інтегровано у кожне заняття курсу. Це дозволяє студентам-гуманітаріям, які не мають глибокого технічного досвіду, отримувати швидку допомогу: як Асистент: Gemini перевіряє синтаксис документу, знаходить помилки, надає посилання на ресурси або Microsoft Copilot виконує рутинні завдання (наприклад, генерація тестових даних), що підвищує продуктивність навчання; як Експерт: AI надає глибокі пояснення складних концепцій, генерує навчальні сценарії, моделює результати складних запитів або порівнює переваги/недоліки різних інструментів у використанні в курсі лекцій, сприяючи поглибленню знань здобувачів.
Використання LLM в освітньому процесі відповідає сучасним трендам в інженерії інформаційних систем, де LLM активно використовуються для підтримки концептуалізації, проектування та розробки таких систем.
Для заочної форми здобуття освіти

Лекційні заняття
Лекція 1. “ Вступ до НІТ та методології Agile в інформаційній діяльності. Огляд інструментів сучасних інформаційно-комунікативних технологій (ІКТ), введення до історії винекнення та концепції гнучких методологій як сучасних стратегій продуктивної командної комунікації”.
Лекція 2. “Командна робота, візуалізація та управління проєктами на Miro.com. (Інтерфейс, інструменти, використання шаблонів Miro Boards для ідеації, мозкового штурму та відстеження змін та продуктивного командного виконання проектної діяльності”.

Лабораторні заняття
Лабораторна робота №1. “ Налаштування хмарного середовища та освоєння базових функцій командної взаємодії. Реєстрація та активація облікових записів Google Workspace, Miro.com, Gemini. Тестове завдання на освоєння гнучкої методології”.
Мета роботи: Створити продуктивну команду курсу. Сформувати навички дистанційної асинхронної командної комунікації та впровадження гнучких методологій для підготовки до подальшої проєктної роботи за курсом.
Лабораторне робота №2. “Візуалізація та керування інформаційним проектом: створення Mind Map та інтерактивної Miro Board. Використання шаблонів Miro для ідеації, мозкового штурму та візуалізації структури журналістського матеріалу.
Мета роботи: Освоєння інструментів Miro для організації ідей, структурування інформації та візуалізації проекту, що є ключовим для командної роботи над контентом.

Консультації .
Консультації за питаннями курсу та активностях здобувачів на курсі здійснюються впродовж семестру згідно встановленого розкладу, та додатково у рамках встановленої на курсі методології командного спілкування та проектної комунікації у цифровому інструментарії по запитах команди та індивідуальним запитам здобувачів.
Індивідуальна робота

Головною метою виконання розрахунково-графічної роботи є закріплення та поширення теоретичних знань і компетенцій до розробки інформаційних систем та інформаційного продуктового дизайну за сучасними методологіями з дистанційного асинхронного командного виконання, отримання фундаментальних знань з використання сучасних програмно-апаратних комплексів цифрової комунікації як зовнішніх вендорів так і лабораторії iXTF Labs.
Здобувачі отримують технічне завдання до РГР на першому заняті в семестрі у системі цифрової дистанційної підтримки освітнього процесу. Всі фази виконання та захисту РГР проходять виключно у цифровому просторі, який організований до виконання РГР.
Розрахунково-графічна робота містить звіт, графічну частину, презентацію та спіч до неї.
Змістова послідовність виконання РГР:
1. Опрацювання технічного завдання та складання команди до створення за методологією “5D”.
1.1. Встановлення продуктивних комунікацій з овнерами, менторами, виконувачами та користувачами продукту.
1.2. Складання роадмапу до виконання, створення цифрового середовища та активація хмарних цифрових активів до роботи.
2. Виконання фаз відкриття та співставлення.
2.1. Розробка інтерв’ю за продуктом та отримання карти споживача за продуктом.
2.2. Складання методологічного співвідношення до головних критеріїв за продуктом.
2.3. Отримання точного бачення та місії виконання за гіпотезою за продуктом.
3. Проведення моделювання та побудови цифрового продукту і виконання автоматизованого створення документації з отриманого цифрового прототипу.
4. Активна дистанційна презентація за отриманим по технічному завданню продуктом, захист продуктового рішення перед галузевими експертами та спільнотою iXTF Labs.

Форми контрольних заходів та оцінювання результатів навчання

Для денної форми здобуття освіти.

Поточний контроль полягає у виконанні:
1) Лабораторних робіт, бездоганне виконання яких сумарно оцінюється у 45 балів. Кожна з лабораторних робіт поділяється на 3 етапи, кожний з яких оцінюється окремо:
– опрацювання завдання до роботи, підготовка теоретичної та інструментальної бази, створення інформаційного оточення та відповідь на контрольні запитання – 1 бал;
– виконання експериментально-дослідної та аналітико-інфографічної частин практичної роботи – 1 бал;
– активна презентація роботи та її захист – 1 бал.
2) двох модульних контрольних робіт. Кожна модульна контрольна робота складається з теоретичної (3 запитань) і практичної частин (1 практичне завдання) та виконуються у письмовій формі. Відповідь на кожне теоретичне питання оцінюється максимум 4 балами. Правильне розв’язання задачі оцінюється в 8 балів. Бездоганне виконання двох модульних контрольних робіт становить 40 балів.
3) Виконання розрахунково-графічної роботи. Бездоганне виконання та захист роботи у втановлений строк оцінюється в максимальні 15 балів.

Форма підсумкового контролю з курсу є екзамен. Максимальна оцінка, яку може отримати здобувач на екзамені – 100 балів. Мінімальна оцінка, яка дозволяє отримати доступ до екзамену – 60 балів.

Для заочної форми здобуття освіти

Поточний контроль полягає у виконанні:
1) Лабораторних робіт, бездоганне виконання яких сумарно оцінюється у 40 балів. Кожна робота поділяється на 3 етапи, кожний з яких оцінюється окремо:
– опрацювання завдання до роботи, підготовка теоретичної та інструментальної бази, створення інформаційного ресурсу та відповідь на контрольні запитання – 5 балів;
– виконання експериментально-дослідної та аналітико-інфографічної частин практичної роботи – 5 балів;
– активна презентація роботи та її захист – 10 балів.
2) Виконання контрольної роботи за курсом. Контрольна робота складається з теоретичної (3 запитання) і практичної частин (1 практичне завдання) та виконуються у письмовій формі. Відповідь на кожне теоретичне питання оцінюється максимум 10 балами. Правильне розв’язання практичного завдання оцінюється в 15 балів. Бездоганне виконання модульної контрольної роботи становить 45 балів.
3) Виконання розрахунково-графічної роботи. Бездоганне виконання та захист роботи у втановлений строк оцінюється в максимальні 15 балів.

Форма підсумкового контролю з курсу є екзамен. Максимальна оцінка, яку може отримати здобувач на екзамені – 100 балів. Мінімальна оцінка, яка дозволяє отримати доступ до екзамену – 60 балів.