Nos últimos dois anos, testemunhei o aumento do uso dos estudantes de IA generativa como um todo. Não é de surpreender que mais estudantes estejam usando IA generativa para ajudá -los a escrever.
Em um curso de comunicação comercial 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 constantemente em quatro semestres de 35% em 2023 a 61% em 2025. 2025.
*Observe que havia cerca de 350 alunos por semestre e um whole de cerca de 1200 estudantes em quatro semestres/dois anos.
Você pode estar se perguntando, como 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)
- Encourage -se para dispositivos retóricos (por exemplo, slogans, histórias, aliterações)
- Put together -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 comunicação e os alunos precisam estar preparados para mais tarefas de comunicação multimodal no native de trabalho (Brumberger, 2005). Com a mídia digital, houve uma mudança de equilíbrio entre palavras e imagens (Bolter, 2003), que pode ser visto em websites, relatórios e até manuais. A capacidade dos alunos de se comunicar por escrito e falando agora deve ser complementada com uma proficiência no idioma visible. Agora, a IA generativa pode reduzir essas barreiras à expressão visible criativa (Ali et al., 2004).
Por exemplo, os alunos do meu curso de comunicação comercial usam ferramentas de IA para criar 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 program de edição tradicional ou, mais recentemente, software program com habilidades generativas de edição de IA, como 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. Este e outros geradores de texto da IA, incluindo Dall-E (OpenArt) e Midjourney, abriram possibilidades para os comunicadores aprimorarem sua mensagem usando o visible.
Aqui 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 apenas um aumento no número de ferramentas de IA usadas, mas também no tipo de ferramentas usadas (1) para propósitos específicos, como LogoPony, para a criação de logotipos, usegalileo, para designs de interface de aplicativos e slidesgo, para a criação de slides, além de ferramentas de AI (2) para edição como Photoshop ai ai, e as ferramentas AI (2) para edição como Photoshop ai. Além disso, podemos ver como os alunos estão usando ferramentas diferentes de empresas que estão em constante evolução, como o Canva com o Magic Studio e o Dream Lab, o Openai, que integrou o Dall-E no ChatGPT, bem como sua mais recente oferta, Sora e até Google, que agora tem Gemini Flash 2.0. A IA generativa também está se tornando mais acessível em diferentes plataformas com a integração do Meta AI ao WhatsApp, um aplicativo de mensagens de plataforma cruzada.
Por fim, esta lista fornece um vislumbre do que alguns estudantes de administração 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 igualmente eficazes (Mayer e Moreno 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 materials 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 comunicador. 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 criar 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 program de edição que pode incluir outros softwares AI, como um software program 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 como 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 alcançar ao usar ferramentas de IA e ser proativos na seleção, reorganização, edição e refinamento do visible para se adequar aos seus propósitos.
Aileen Wanli Lam é professor sênior e entusiasta de tecnologia da Universidade Nacional 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 Inteligência Synthetic, vol. 38, não. 21, pp. 23268-23275. 2024.
Bolter, Jay David. “Teoria crítica e o desafio das novas mídias”. (2003).
Brumberger, Eva R. “Retórica visible no currículo: pedagogia para um native de trabalho multimodal”. Enterprise Communication Quarterly 68, no. 3 (2005): 318-333.
Deleeuw, Krista E. e Richard E. Mayer. “Uma comparação de três medidas de carga cognitiva: evidências para medidas separáveis de carga intrínseca, estranha e germana”. Jornal de Psicologia Educacional 100, no. 1 (2008): 223.
Hwang, Younjung e Yi Wu. “Metodologia para design de comunicação visible com base em IA generativa”. Worldwide Journal of Superior Sensible Convergence 13, no. 3 (2024): 170-175.
Mayer, Richard E. e Roxana Moreno. “Nove maneiras de reduzir a carga cognitiva na aprendizagem multimídia.” Psicólogo educacional 38, no. 1 (2003): 43-52.
Sung, Eunmo e Richard E. Mayer. “Quando os gráficos melhoram o gosto, mas não aprendendo com as aulas on -line.” Computadores em Comportamento Humano 28, no. 5 (2012): 1618-1625.
