Título : Inteligencia artificial generativa e Inteligencia colectiva crowdsourcing para desarrollar Ebooks periodísticos |
Autor : Gómez Monsalve, Wilmar Daniel |
Editor : Universidad Miguel Hernández de Elche |
Departamento: Departamentos de la UMH::Ciencias Sociales y Humanas |
Fecha de publicación: 2023 |
URI : https://hdl.handle.net/11000/36440 |
Resumen :
En tiempos actuales, donde la Inteligencia artificial (IA) se volvió protagonista dentro del campo de la comunicación y el perio-dismo, se integra con gusto la inteligencia colectiva a través del modelo de trabajo colaborativo: crowdsourcing, con el que se puede generar una amalgama de saberes y prácticas propias del ecosistema digital. Este artículo tuvo como objetivo sistematizar una práctica pedagógica experimental que tomó varias sesiones de clases donde los estudiantes de Comunicación social y la IA se unieron para generar un libro electrónico en el que se consignaron las herramientas propias de la IA que todo periodista debe conocer y utilizar para la optimización de su trabajo. A través de una metodología llamada proyecto de aula y utilizando aplicaciones y software especializados como Chat GPT, Dall-E, Adobe Inde-sign, Moodle, Google Drive, WhatsApp, entre otros, se lograron desarrollar las tres etapas de preproducción, producción y posproducción del producto editorial y presentar el libro terminado a la audiencia virtual
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Palabras clave/Materias: periodismo inteligencia artificial crowd-sourcing prosumidores ebook |
Área de conocimiento : CDU: Ciencias sociales |
Tipo de documento : info:eu-repo/semantics/article |
Derechos de acceso: info:eu-repo/semantics/openAccess Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional |
DOI : https://doi.org/10.21134/mhjournal.v14i.1997 |
Publicado en: Miguel Hernández Communication Journal V.14, 2023 |
Aparece en las colecciones: Miguel Hernández Communication Journal Núm. 14 (2023)
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