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Escreva um Estudo de Caso sobre Ética de Dados
Instruções
Aprendeu sobre vários Desafios de Ética de Dados e viu alguns exemplos de Estudos de Caso que refletem desafios de ética de dados em contextos do mundo real.
Nesta tarefa, irá escrever o seu próprio estudo de caso refletindo um desafio de ética de dados baseado na sua experiência ou num contexto relevante do mundo real com o qual esteja familiarizado. Basta seguir estes passos:
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Escolha um Desafio de Ética de Dados. Consulte os exemplos da lição ou explore exemplos online como a Checklist Deon para se inspirar. -
Descreva um Exemplo do Mundo Real. Pense numa situação de que tenha ouvido falar (notícias, estudo de investigação, etc.) ou que tenha experienciado (comunidade local), onde este desafio específico ocorreu. Reflita sobre as questões de ética de dados relacionadas com o desafio e discuta os potenciais danos ou consequências não intencionais que surgem devido a este problema. Pontos extra: pense em soluções ou processos que possam ser aplicados para ajudar a eliminar ou mitigar o impacto adverso deste desafio. -
Forneça uma lista de Recursos Relacionados. Partilhe um ou mais recursos (links para um artigo, um post de blog pessoal ou imagem, artigo de investigação online, etc.) para provar que isto foi uma ocorrência do mundo real. Pontos extra: partilhe recursos que também demonstrem os potenciais danos e consequências do incidente ou que destaquem passos positivos tomados para evitar a sua recorrência.
Rubrica
| Exemplar | Adequado | Necessita de Melhorias |
|---|---|---|
| Um ou mais desafios de ética de dados são identificados. O estudo de caso descreve claramente um incidente do mundo real que reflete esse desafio e destaca as consequências ou danos indesejáveis que causou. Existe pelo menos um recurso ligado para provar que isto ocorreu. |
Um desafio de ética de dados é identificado. Pelo menos um dano ou consequência relevante é discutido brevemente. No entanto, a discussão é limitada ou carece de prova de ocorrência no mundo real. |
Um desafio de dados é identificado. No entanto, a descrição ou os recursos não refletem adequadamente o desafio ou não provam a sua ocorrência no mundo real. |
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