Teaching Media and Communication in the GenAI Era: an exploratory study
Bibliographic record
Abstract
Objectius: Aquest estudi investiga les percepcions que desenvolupen els docents de l’àmbit de Mitjans i Comunicació envers l’ús de la Intel·ligència Artificial Generativa (IA generativa) en les activitats docents actuals, centrant-se en la seva influència dins l’entorn educatiu. Metodologia: Utilitzem un enfocament qualitatiu exploratori mitjançant grups focals realitzats en dues universitats (la Universitat de Bucarest i la Université Lumière Lyon 2), que ens permeten desenvolupar una comprensió comparativa del tema. L’àmbit dels Mitjans i la Comunicació és especialment rellevant per a aquest estudi, ja que ja s’hi dona una integració extensa de la IA generativa enels camps professionals corresponents. Resultats: Tant a França com a Romania, el professorat de Mitjans i Comunicació tendeix a ser cauten l’ús de la IA generativa i la seva integració en la pràctica docent. Tot i que reconeixen la IA com una eina potencial d’innovació (més destacadament al cas romanès), la seva integració efectiva en les metodologies pedagògiques és encara limitada. Al cas francès, el rebuig és més fort. El professorat acostuma a veure l’ús de la IA generativa entre l’estudiantat amb escepticisme, associant-lo amb el plagi i la manca de pensament crític. Aquesta recerca contribueix a la reflexió sobre els reptes pedagògics d’ensenyar Mitjans i Comunicació en l’era de la IA generativa, a partir d’un estudi comparatiu Romania-França realitzat en dues universitats.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".