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Inteligencia artificial generativa e Inteligencia colectiva crowdsourcing para desarrollar Ebooks periodísticos

Title:
Inteligencia artificial generativa e Inteligencia colectiva crowdsourcing para desarrollar Ebooks periodísticos
Authors:
Gómez Monsalve, Wilmar Daniel
Editor:
Universidad Miguel Hernández de Elche
Department:
Departamentos de la UMH::Ciencias Sociales y Humanas
Issue Date:
2023
URI:
https://hdl.handle.net/11000/36440
Abstract:
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
Keywords/Subjects:
periodismo
inteligencia artificial
crowd-sourcing
prosumidores
ebook
Knowledge area:
CDU: Ciencias sociales
Type of document:
info:eu-repo/semantics/article
Access rights:
info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
DOI:
https://doi.org/10.21134/mhjournal.v14i.1997
Appears in Collections:
Miguel Hernández Communication Journal Núm. 14 (2023)



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