Plano de Estudos

Governança Digital GD

Contextos

Groupo: 5_Plano LAPPT_2021/2022 > 1º Ciclo > Tronco comum > Optativas > 2º Ano > Opcional_2º ano_1º semestre_LAPPT_V

Groupo: 5_Plano LAPPT_2021/2022 > 1º Ciclo > Tronco comum > Optativas > 2º Ano > Opcional_2º ano_1º semestre_LAPPT_IV

Groupo: 5_Plano LAPPT_2021/2022 > 1º Ciclo > Tronco comum > Optativas > 2º Ano > Opcional_2º ano_1º semestre_LAPPT_III

ECTS

5.0 (para cálculo da média)

Objectivos

Compreender as ferramentas e estratégias de inteligência artificia nas ações de Transformação Digital em Organizações Públicas e esforços nos países da EU; Desenvolver conhecimentos na perspetiva da capacidade da sociedade se engajar com ao setor público por meio de serviços de inteligência artificial; Examinar aplicações da Governança da inteligência artificial e frameworks para melhorar os serviços governamentais que adotam tais tecnologias; Desenvolver competências na utilização de um quadro de Governança da inteligência artificial em organizações públicas.

Programa

Módulo I: Fundamentos da IA e Transformação Digital no Setor Público *(Foco: Ferramentas, Estratégias e Contexto da União Europeia) Módulo II: Interação Estado-Sociedade e Inovação em Serviços Públicos Módulo III: Modelos e Frameworks de Governança de Inteligência Artificial *(Foco: Exame Teórico, Dados e Melhoria de Serviços) Módulo IV: Operacionalização e Prática da Governança de IA *(Foco: Desenvolvimento de Competências e Aplicação

Método de Avaliação

Época Normal – avaliação contínua, composta por dois elementos de avaliação: 1 - trabalho de grupo sobre um tema do programa, com apresentação escrita (40% da classificação final) e oral, em aula (10% da classificação); 2 – teste de avaliação presencial sobre os conteúdos trabalhados em aula (50% da classificação final) Épocas de Recurso e Especial – avaliação final, exame escrito presencial (100% da classificação final)

Carga Horária

Carga Horária de Contacto -

Trabalho Autónomo - 68.0

Carga Total -

Bibliografia

Principal

  • Claude's Constitution. Anthropic.: Askell, A., Carlsmith, J., Olah, C., Kaplan, J., Karnofsky, H., et al. 2026
  • Human-AI governance (HAIG): A trust-utility approach. Journal of Responsible Technology, 26, Artigo 100167: Engin, Z. 2026
  • Checklist for AI auditing (Support Pool of Experts Programme). European Data Protection Board (EDP: Galdon Clavell, G. 2023
  • AI Cards: Towards an Applied Framework for Machine-Readable AI and Risk Documentation Inspired by the EU AI Act. In M. Jensen et al. (Eds.), APF 2024 (LNCS 14831, pp. 48–72). Springer: Golpayegani, D., Hupont, I., Panigutti, C., Pandit, H. J., Schade, S., O'Sullivan, D., & Lewis, D. 2024
  • Adding Structure to AI Harm: An Introduction to CSET's AI Harm Framework. Center for Security and Emerging Technology (CSET: Hoffmann, M., & Frase, H. (2023 2023
  • Closing the AI accountability gap: Defining an end-to-end framework for internal algorithmic auditing.: Raji, I. D., Smart, A., White, R. N., Mitchell, M., Gebru, T., Hutchinson, B., Smith-Loud, J., Theron, D., & Barnes, P 2020
  • Artificial Intelligence: An Accountability Framework for Federal Agencies and Other Entities: U.S. Government Accountability Office (GAO) 2021
  • OWASP Top 10 For Agentic Applications 2026. OWASP Gen AI Security Project - Agentic Security Initiative: OWASP 2025

Secundária

  • AI Accountability in Practice. The Alan Turing Institute.: Leslie, D., Rincón, C., Briggs, M., Perini, A., Jayadeva, S., Borda, A., Bennett, SJ., Burr, C., Hadjiloizou, S., & Fischer, C. 2024

Disciplinas de Execução

2026/2027 - 1 Semestre