AI-Powered Learning Activities for Enhancing Student Competencies in Electronic Media Production: A Classroom Action Research
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence’s (AI) quick development has had a big impact on education, especially in industries like electronic media production that call for both creative expression and practical abilities. In a classroom action research setting, this project investigates how to use AI-powered learning activities to improve students’ proficiency in producing electronic media. We conducted the research with 15 undergraduate students from Kasetsart University’s Digital Technology for Education (DTE) program. Students utilized AI-driven tools, including StoryboardThat, Canva, Microsoft Bing, CapCut, and Adobe Premiere Pro, to complete four media production tasks: storyboard, 3D objects, infographics, and multimedia. The findings revealed that AI tools, particularly user-friendly platforms like Canva and CapCut, significantly improved students’ technical skills and creative capabilities, with high satisfaction reported for tools that simplified complex tasks. Reflective journals indicated enhanced efficiency, creativity, and self-assessment among students. However, tools with complex interfaces, such as Adobe Premiere Pro, presented challenges, underscoring the need for targeted instructional support. This study highlights the potential of AI in fostering both technical proficiency and creative autonomy in media production education while also identifying areas for future improvement in AI tool accessibility and usability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».