VSFS:N_DT Design Thinking - Course Information

N_DT Design Thinking

Extent and Intensity

2/0/0. 3 credit(s). Type of Completion: z (credit).

Guaranteed by

PhDr. Martina Švecová, MSc
Subdepartment of Social Sciences – Department of Social Sciences – Departments – University of Finance and Administration
Contact Person: Dita Egertová

Prerequisites

Pro co nejefektivnější vzdělávací zážitek v tomto předmětu je přínosné, pokud studenti mají základní znalosti z oblasti marketingového managementu, jako jsou strategické rozhodování, chování spotřebitelů a analýza dat. Znalost řízení kampaní, alokace zdrojů a etických aspektů v marketingu by rovněž prohloubila angažovanost studentů v rámci tohoto kurzu. Tato základní témata obohatí porozumění a zapojení studentů do předmětu, který integruje designové myšlení a umělou inteligenci do marketingové komunikace.

Course Enrolment Limitations

The course is offered to students of any study field.

Course objectives

Hlavním cílem tohoto kurzu je poskytnout studentům vyváženou vzdělávací zkušenost, která kombinuje základní principy designového myšlení s aktuálními tématy v oblasti umělé inteligence. Dalším klíčovým zaměřením je vybavit studenty praktickými dovednostmi a nástroji, které budou potřebovat k excelenci v současném designovém prostředí, jež stále více integruje technologie umělé inteligence. Kurz rovněž usiluje o podporu kultury neustálého zlepšování a hledání excelence tím, že vyučuje iterační metodologie a zdůrazňuje roli zdokonalování v designovém procesu. Kromě toho kurz podnítí etické myšlení tím, že se bude zabývat etickými aspekty a odpovědností spojenými s integrací umělé inteligence do designového procesu.

Learning outcomes

Po úspěšném absolvování tohoto kurzu budou studenti schopni:

Aplikovat základní principy designového myšlení v různých kontextech.

Integrovat umělou inteligenci do designových a marketingových procesů.

Realizovat iterační metodologie pro dosažení vysoké kvality v designu.

Rozpoznat a řešit etická dilemata spojená s použitím umělé inteligence.

Syllabus

• 1. Úvod do designového myšlení • Základy designového myšlení jako inovační metodologie. • Přínosy designového myšlení • Integrace AI: Úvod do multimédií generovaných umělou inteligencí a lidská kreativita. 2. Design zaměřený na člověka a empatie • Pochopení přístupu zaměřeného na uživatele v procesu navrhování • Integrace AI: Využití nástrojů umělé inteligence k analýze chování, preferencí a zpětné vazby zákazníků 3. Moderní marketingový výzkum • Moderní marketingové výzkumné metody • Integrace AI: Komunikace s generativními jazykovými modely a prompt engineering 4. Definování problému • Techniky definování a formulace problémů se zaměřením na uživatele • Integrace AI: Definování problému s využitím algoritmů AI k analýze zpětné vazby od zákazníků 5. Techniky pro generování nápadů • Metody pro generování velkého množství nápadů k řešení jasně definovaných problémů • Integrace AI: Využití AI při třídění a určování priorit nápadů 6. Brainstorming and myšlenkové mapy • Techniky brainstormingu a vizuální organizace nápadů • Integrace AI: Nástroje umělé inteligence pro optimalizaci brainstormingových setkání 7. Principy prototypování • Využití prototypů nízké věrnosti pro účely testování • Integrace AI: Role AI v rychlém prototypování na rozdíl od agilního prototypování 8. UX / Uživatelské testování a zpětná vazba • Metodika provádění uživatelských testů • Integrace AI: Využití automatizovaných dotazníků a anket pro získání zpětné vazby 9. Iterace za účelem dosažení excelence • Úprava a iterace designu na základě uživatelské zpětné vazby a analýz • Integrace AI: Využití prediktivní analýzy a nástrojů pro vizualizaci dat k simulaci výsledků různých designových změn 10. Agilní metodologie v designovém myšlení • Integrace agilní metodologie do procesu designového myšlení • Integrace AI: Využití nástrojů AI ke správě a zefektivnění agilních pracovních postupů. 11. Etické aspekty designu a práce s AI • Etické aspekty designu • Integrace AI: Etické hranice a odpovědnost při využívání umělé inteligence v designovém myšlení 12. Případové studie • Analýza případových studií s cílem pochopení implementace designového myšlení do praxe • Integrace AI: Využití AI v analýze a hodnocení případových studií

Literature

recommended literature
• DEN DEKKER, Teun, 2020. Design Thinking. ISBN 978-90-01-75253-8.

Teaching methods

Metody výuky během řízených skupinových konzultací zahrnují

zážitkové učení,

interaktivní přednášky,

případové studie a textové analýzy s důrazem na designové myšlení a umělou inteligenci. Semináře budou zaměřeny na teoretické ukotvení a současně na získání praktických dovedností s implementací metodologií designového myšlení a konceptů umělé inteligence do reálných situací. Minimální povinná účast v řízených skupinových konzultacích činí 75 % pro prezenční studenty a 50 % pro kombinované studenty, čímž budou oprávněni ke konání závěrečného testu a ústní zkoušky. Studenti, kteří nesplní tuto podmínku účasti, budou povinni splnit dodatečné studijní úkoly, které budou stanoveny pedagogem v dostatečné míře a kvalitě k prokázání jejich akademických úspěchů a kompetencí potřebných pro úspěšné dokončení kurzu.

Assessment methods

1. Závěrečný projekt: Studenti vytvoří projekt, v němž aplikují principy designového myšlení a umělé inteligence na řešení konkrétního problému. Práce na projektu a jeho prezentace bude týmová. (Váha 50%) 2. Písemná zkouška: Testování teoretických znalostí z oblasti Designového Myšlení a umělé inteligence. (Váha 30%) 3. Účast a aktivita ve výuce: Hodnocení je založeno na účasti ve výuce a aktivním zapojení do diskuzí a cvičení. (Váha 20%)

Language of instruction

Czech

Further comments (probably available only in Czech)

The course can also be completed outside the examination period.
Information on the extent and intensity of the course: 12 hodin KS/semestr.

• Enrolment Statistics (recent)
  
• Permalink: https://is.vsfs.cz/course/vsfs/summer2025/N_DT