Week 9
Auto-ethnographic Report
30%
记录并分析自己一周的媒体使用行为,利用媒介理论解释这些习惯背后的权力和心理逻辑。
ARTS1090
课程定位 ARTS1090 是 UNSW 传媒系(Media/Communications)新生的‘母座’课程。在这个被屏幕、算法和社交媒体包围的时代,我们如何理解自己?这门课教你不仅是‘看’媒体,而是‘解构’媒体。它探讨了媒体技术如何塑造我们的身份认同、社交关系以及对现实的感知。它是通往一切高阶新闻学、公关、数字媒体及文化研究课程的逻辑起点。如果你想从一个‘媒体消费者’进化为一个‘媒体分析师’,这门课是你的第一场思想洗礼。 技术栈与学习内容 课程基于文化研究与媒介理论。核心模块包括:媒介化 (Mediatization) 理论、受众研究、身份认同(性别、种族、阶层)在媒体中的呈现、数字劳动与隐私博弈、算法文化、以及全球化背景下的跨文化传播。特别强调对‘日常生活’中的媒体实践(如刷 TikTok、看 Netflix)进行批判性分析。课程不涉及编程,但要求极强的文本分析与理论应用能力。 课程结构 10 周理论与案例研讨。每周聚焦一个文化现象。评估体系强调批判性写作与个人反思:包含高频的在线讨论表现、一个基于个人媒体习惯的自我民族志报告(Auto-ethnography)、以及一篇字数要求极高、要求引用复杂理论的学术论文(Final Essay)。该课极其强调‘理论与现实的深度缠绕’。 适合人群 传媒、艺术、社会科学专业学生。如果你热爱观察生活、喜欢思考‘为什么我们离不开手机’这种哲学命题,这门课会让你成就感十足。建议每周投入 10-12 小时进行海量文献研读与批判性写作。
Course decision
先看考核重心、截止节奏和入门要求,再决定这门课是否适合你的学期安排。
考核总权重
100%
3 项考核
最高单项
50%
Critical Theory Essay
期末考试
未注明
以官方 outline 为准
Hurdle
1 项
需要单独满足
Deadline map
按截止周排列作业节点;持续考核会保留在下方完整考核结构中。
Week 9
30%
记录并分析自己一周的媒体使用行为,利用媒介理论解释这些习惯背后的权力和心理逻辑。
Week 10
20%
在在线论坛中针对每周 Reading 发表批判性评论,并与同伴进行深度辩论。
Week 11
50%
选取一具体文化案例(如某一爆火的综艺或社交平台功能),进行深度理论解构的大论文。
Syllabus
默认只展示每周独有的知识重点;节奏、考核、Tutorial 和避坑信息按需展开。
什么是媒体?媒介化理论初步,日常生活的微观政治学。
技术决定论 vs 社会建构论,从广播到智能手机的范式转移。
斯图亚特·霍尔的编码/解码理论,媒体中的他者化与刻板印象分析。
从被动消费者到主动‘产消者’ (Prosumers),粉丝文化与数字部落。
我们在刷社交媒体时在产生价值吗?监视资本主义与无形劳动的批判。
复习核心媒介理论,准备中期民族志报告初稿,整理观察日志。
算法喂养下的个性化现实,过滤泡沫 (Filter Bubbles) 与回声室效应。
混合现实,公共空间与私人空间的媒体化重构,地理媒介概念。
软实力博弈,好莱坞 vs 流媒体时代的本土文化反抗。
元宇宙、AI 生成内容对日常生活的潜在重塑;全学期理论框架复盘。
Assessment
Weekly Online Participation
在在线论坛中针对每周 Reading 发表批判性评论,并与同伴进行深度辩论。
Week 10
Auto-ethnographic Report
记录并分析自己一周的媒体使用行为,利用媒介理论解释这些习惯背后的权力和心理逻辑。
Week 9
Critical Theory EssayHurdle
选取一具体文化案例(如某一爆火的综艺或社交平台功能),进行深度理论解构的大论文。
Week 11
From Seniors
基础信息谁都查得到,真正值钱的是过来人的经验。
比你早一年的学长留下的真实经验 —— ChatGPT 给不了。
这门课还没有学长经验,你可以是第一个 —— 注册后在课内分享。
这门课暂无往年考点记录。
下面是匠人学院毕业生整体去过的公司分布(来自脱敏校友证言)。这是全平台的总体去向,不代表选这门课的人一定去这些公司。
统计自 317 份脱敏校友证言
岗位:Graduate Program · Graduate Consulting · Platform Engineer · Web developer · Platform engineer
岗位:Frontend Dev · junior frontend developer · Front-end Developer · Full Stack Developer
岗位:Full-stack Developer · Data Engineer · Consultant
关于这块数据,我们说实话
雇主墙来自脱敏毕业生证言(testimonials)的整体分布,无法关联到具体学员或其所选课程;仅作为毕业生去向的总体社会证明展示。
我们没有"某位学长选了这门课、后来进了哪家公司"这种可查询的个人去向档案 —— 校友证言是脱敏的,无法关联到具体的人或他选过的课。所以这里只给整体分布,不给个人路径,不编。