Nos últimos dois anos, testemunhei o aumento do uso dos estudantes de IA generativa porquê um todo. Não é de surpreender que mais estudantes estejam usando IA generativa para ajudá -los a ortografar.
Em um curso de informação mercantil de graduação que supervisiono, a porcentagem de estudantes que declarou o uso de IA generativa para uma avaliação de redação (ou seja, proposta de negócios) aumentou incessantemente em quatro semestres de 35% em 2023 a 61% em 2025. 2025.
*Observe que havia murado de 350 alunos por semestre e um totalidade de murado de 1.400 estudantes em quatro semestres/dois anos.
Você pode estar se perguntando, porquê exatamente esses alunos estão usando IA generativa para apresentações?
Eles relataram usar a IA generativa para:
- Crie e edite visuais (por exemplo, imagens, protótipos/ maquetes, logotipos)
- Inspire -se para dispositivos retóricos (por exemplo, slogans, histórias, aliterações)
- Prepare -se para as perguntas e respostas (por exemplo, gera perguntas, respostas de revisão/estrutura)
Além da linguagem verbal, Os visuais são uma faceta importante da informação e os alunos precisam estar preparados para mais tarefas de informação multimodal no sítio de trabalho (Brumberger, 2005). Com a mídia do dedo, houve uma mudança de estabilidade entre palavras e imagens (Bolter, 2003), que pode ser visto em sites, relatórios e até manuais. A capacidade dos alunos de se expedir por escrito e falando agora deve ser complementada com uma proficiência no linguagem visual. Agora, a IA generativa pode reduzir essas barreiras à sentença visual criativa (Ali et al., 2004).
Por exemplo, os alunos do meu curso de informação mercantil usam ferramentas de IA para fabricar protótipos e modelos de suas idéias de projeto para complementar suas explicações. Quando não conseguem gerar exatamente o que precisam, editam essas imagens com o software de edição tradicional ou, mais recentemente, software com habilidades generativas de edição de IA, porquê o Adobe Firefly, que permite que os usuários selecionem áreas específicas de uma imagem e usem “preenchimento generativo” para brainstorming e editá -lo sem habilidades técnicas avançadas. Leste e outros geradores de texto da IA, incluindo Dall-E (OpenArt) e Midjourney, abriram possibilidades para os comunicadores aprimorarem sua mensagem usando o visual.
Cá está o AI Ferramentas visuais Os alunos relataram usar em sua avaliação escrita e falada em dois anos:
O que é interessante na lista não é unicamente um aumento no número de ferramentas de IA usadas, mas também no tipo de ferramentas usadas (1) para propósitos específicos, porquê LogoPony, para a geração de logotipos, usegalileo, para designs de interface de aplicativos e slidesgo, para a geração de slides, além de ferramentas de AI (2) para edição porquê Photoshop ai ai, e as ferramentas AI (2) para edição porquê Photoshop ai. Aliás, podemos ver porquê os alunos estão usando ferramentas diferentes de empresas que estão em manente evolução, porquê o Canva com o Magic Studio e o Dream Lab, o Openai, que integrou o Dall-E no ChatGPT, muito porquê sua mais recente oferta, Sora e até Google, que agora tem Gemini Flash 2.0. A IA generativa também está se tornando mais conseguível em diferentes plataformas com a integração do Meta AI ao WhatsApp, um aplicativo de mensagens de plataforma cruzada.
Por término, esta lista fornece um vislumbre do que alguns estudantes de gestão de graduação estão se interessando e os educadores devem considerá -los experimentá -los. Mais importante, poderíamos orientar os alunos a pensar nos visuais e gráficos que eles usam, porque nem todos os gráficos são também eficazes (Mayer e Mulato 2003).
Alguns gráficos são:
- Decorativo
Eles são neutros e podem melhorar a estética, mas não são interessantes ou diretamente relevantes.
- Sedutor
Eles podem ser altamente interessantes, mas podem não ser diretamente relevantes e distrair o público e fazer com que seu processamento cognitivo se concentre em material irrelevante.
- Instrutivo
Eles são diretamente relevantes para o tópico (Sung e Maye, 2012).
No entanto, isso não significa que todos os visuais devem ser instrutivos porque depende do objetivo do participador. Por exemplo, se o objetivo principal é o prazer, os visuais decorativos podem melhorar a estética e visuais sedutores, pode ser tão interessante que isso leva a uma satisfação maior, por isso devemos lembrar os alunos de serem intencionais no uso de visuais e ferramentas de IA. Por exemplo, as ferramentas de IA tendem a fabricar visuais com muitos detalhes estranhos que podem estar distraindo e levam a sobrecarga cognitiva (Deleeuw e Mayer 2008), para que os alunos refinem seus avisos, sendo mais específicos e precisos (Hwang e Wu 2024) e devem ser preparados para usar o software de edição que pode incluir outros softwares AI, porquê um software ADBEFLY.
Existem limitações para o que a IA pode fazer no momento.
- Não pode ser realmente inovador porque aprende com os dados existentes.
- Não pode entender completamente aspectos sutis porquê cultura, valores ou nuances emocionais (Hwang e Wu 2024).
Mas pode fornecer a pedra para os alunos visualizar suas idéias.
Vamos incentivar nossos alunos a estar cientes do que eles querem entender ao usar ferramentas de IA e ser proativos na seleção, reorganização, edição e refinamento do visual para se adequar aos seus propósitos.
Aileen Wanli Lam é professor sênior e entusiasta de tecnologia da Universidade Vernáculo de Cingapura. Ela é fascinada pela tecnologia educacional e desfruta de conversas sobre os mais recentes desenvolvimentos do setor. Ela também é apaixonada por comunicações profissionais, envolvimento dos alunos e liderança educacional.
Referências
Ali, Safinah, Prerna Ravi, Randi Williams, Daniella Dipaola e Cynthia Breazeal. “Construindo sonhos usando IA generativa.” Em Anais da Conferência AAAI sobre Lucidez Sintético, vol. 38, não. 21, pp. 23268-23275. 2024.
Bolter, Jay David. “Teoria sátira e o repto das novas mídias”. (2003).
Brumberger, Eva R. “Retórica visual no currículo: pedagogia para um sítio de trabalho multimodal”. Business Communication Quarterly 68, no. 3 (2005): 318-333.
Deleeuw, Krista E. e Richard E. Mayer. “Uma verificação de três medidas de fardo cognitiva: evidências para medidas separáveis de fardo intrínseca, estranha e germana”. Jornal de Psicologia Educacional 100, no. 1 (2008): 223.
Hwang, Younjung e Yi Wu. “Metodologia para design de informação visual com base em IA generativa”. International Journal of Advanced Smart Convergence 13, no. 3 (2024): 170-175.
Mayer, Richard E. e Roxana Mulato. “Nove maneiras de reduzir a fardo cognitiva na aprendizagem multimídia.” Psicólogo educacional 38, no. 1 (2003): 43-52.
Sung, Eunmo e Richard E. Mayer. “Quando os gráficos melhoram o palato, mas não aprendendo com as aulas on -line.” Computadores em Comportamento Humano 28, no. 5 (2012): 1618-1625.
