Law in Data Science and Artificial Intelligence Field of study: Data Science and Artificial Intelligence
Programme code: W4-S1DS25.2025

Module name: Law in Data Science and Artificial Intelligence
Module code: W4_DSAI_S1_PDSAI
Programme code: W4-S1DS25.2025
Semester: summer semester 2027/2028
Language of instruction: Polish
Form of verification: course work
ECTS credits: 3
Purpose and description of the content of education:
Moduł ma na celu wyposażenie studentów w wiedzę i umiejętności dotyczące kluczowych aspektów prawnych i etycznych związanych z przetwarzaniem danych oraz stosowaniem technologii sztucznej inteligencji. Uczestnicy poznają obowiązujące regulacje prawne (w tym RODO, prawo autorskie, odpowiedzialność algorytmiczną), standardy etyczne i dobre praktyki. W ramach zajęć analizowane są rzeczywiste przypadki i dylematy, z którymi mierzą się specjaliści w obszarze data science i AI. Studenci uczą się identyfikować zagrożenia prawne i etyczne oraz opracowywać rekomendacje zgodne z obowiązującymi przepisami i zasadami etyki zawodowej.
List of modules that must be completed before starting this module (if necessary): not applicable
Learning outcome of the module Codes of the learning outcomes of the programme to which the learning outcome of the module is related [level of competence: scale 1-5]
Jest gotów do rozpoznawania i odpowiedzialnego reagowania na wyzwania etyczne i prawne związane z przetwarzaniem danych i stosowaniem sztucznej inteligencji oraz do działania zgodnego z obowiązującymi regulacjami i zasadami etyki zawodowej. [K01]
 DSAI_1S_K03 [3/5]
Potrafi rozpoznawać i analizować wybrane zagadnienia prawne oraz etyczne związane z projektowaniem, wdrażaniem i utrzymywaniem rozwiązań opartych na danych i sztucznej inteligencji, z uwzględnieniem przepisów dotyczących ochrony danych osobowych, odpowiedzialności algorytmicznej i prawa autorskiego. [U01]
 DSAI_1S_U05 [3/5] DSAI_1S_U06 [3/5] DSAI_1S_U08 [3/5] DSAI_1S_U02_inż [3/5]
Potrafi przygotować opracowanie analizujące prawne i etyczne uwarunkowania wybranego problemu związanego z przetwarzaniem danych lub stosowaniem sztucznej inteligencji, z odniesieniem do obowiązujących przepisów. [U02]
 DSAI_1S_U07 [3/5] DSAI_1S_U08 [3/5]
Zna i rozumie regulacje prawne i standardy etyczne dotyczące projektowania, wdrażania i stosowania systemów sztucznej inteligencji oraz przetwarzania danych, w tym w szczególności w obszarach ochrony danych osobowych (RODO), odpowiedzialności za decyzje algorytmiczne, prawa autorskiego, licencjonowania danych i oprogramowania oraz zgodności z regulacjami dotyczącymi nowych technologii. [W01]
 DSAI_1S_W06 [4/5] DSAI_1S_W07 [4/5]
Form of teaching Number of hours Methods of conducting classes Assessment of the learning outcomes Learning outcomes
practical classes [fs_01] 30 Problem-based lecture [b01] 
Activating method – discussion / debate [b04] 
Activating methods: a case study [b07] 
Self-education [f01]  		course work K01 U01 U02 W01
The student's work, apart from participation in classes, includes in particular:
Name Category Description
Search for materials and review activities necessary for class participation [a01] Preparation for classes
reviewing literature, documentation, tools and materials as well as the specifics of the syllabus and the range of activities indicated in it as required for full participation in classes
Literature reading / analysis of source materials [a02] Preparation for classes
reading the literature indicated in the syllabus; reviewing, organizing, analyzing and selecting source materials to be used in class
Getting acquainted with the syllabus content [b01] Consulting the curriculum and the organization of classes
reading through the syllabus and getting acquainted with its content
Verification / adjustment / discussion of syllabus provisions [b02] Consulting the curriculum and the organization of classes
consulting the content of the syllabus, possibly in the presence of the year tutor or members of the class group, and, if necessary, reassessing the provisions concerning special conditions for class participation, e.g., space and time requirements, technical and other requirements, including conditions for participation in classes outside the walls of the university, classes organized in blocks, organized online, etc.
Determining the stages of task implementation contributing to the verification of learning outcomes [c01] Preparation for verification of learning outcomes
devising a task implementation strategy embracing the division of content, the range of activities, implementation time and/or the method(s) of obtaining the necessary materials and tools, etc.
Studying the literature used in and the materials produced in class [c02] Preparation for verification of learning outcomes
exploring the studied content, inquiring, considering, assimilating, interpreting it, or organizing knowledge obtained from the literature, documentation, instructions, scenarios, etc., used in class as well as from the notes or other materials/artifacts made in class
Analysis of the corrective feedback provided by the academic teacher on the results of the verification of learning outcomes [d01] Consulting the results of the verification of learning outcomes
reading through the academic teacher’s comments, assessments and opinions on the implementation of the task aimed at checking the level of the achieved learning outcomes
Development of a corrective action plan as well as supplementary/corrective tasks [d02] Consulting the results of the verification of learning outcomes
reviewing and selecting tasks and activities enabling the elimination of errors indicated by the academic teacher, their verification or correction resulting in completing the task with at least the minimum passing grade
Attachments
Module description (PDF)
Information concerning module syllabuses might be changed during studies.
Syllabuses (USOSweb)
Semester Module Language of instruction
(no information given)