Dissenyar materials: imatges
Analitzar i crear imatges amb la IAG per a la docència.
INICI
Introducció
Hi ha al nostre abast diferents eines d'intel·ligència artificial generativa (IAG) per dissenyar imatges que podem fer servir per a la nostra docència en les presentacions de classe, els materials de classe o del Campus Virtual o per treballar amb els estudiants. En aquesta píndola formativa ens endinsarem a aprendre com treballar amb imatges amb eines de la IAG i dissenyar-les per a la nostra docència.
Comencem
Sumari
La IAG i les imatges
Lectura d'imatges
Creació d'imatges
Dissenyar materials: imatges
La IAG i les imatges
Introducció de la IAG com a revolució en la manera com treballem amb el contingut visual a les nostres classes i aprenentatge d’aquestes eines en la generació d’imatges.
Dissenyar materials: imatges
La IAG i les imatges
La IAG ha obert una nova manera de treballar amb les imatges a l'aula tant pel que fa a la lectura i descripció com a la creació de contingut visual educatiu. Pel que fa a la lectura i descripció d'imatges, la IAG transforma l'aula en un espai d'experimentació lingüística i visual. Podem utilitzar la IAG pujant una imatge. Li podem demanar que ens l'analitzi i veure com interpreta els elements visuals, fomentant així la descripció minuciosa, la interpretació des de múltiples perspectives, lectures o traduccions de textos a partir d'imatges i, fins i tot, el desenvolupament de l'alfabetització visual crítica. En l'àmbit de la creació de contingut visual educatiu, la IAG actua com una eina que elimina les barreres tècniques del disseny gràfic; tot i que hem de tenir present que les eines de la IAG, per la seva naturalesa probabilística, no coneixen la realitat, sinó que la simulen i, per tant, les imatges no són testimoni fidedigne de la realitat.
Dissenyar materials: imatges
Com es generen les imatges
Aquestes eines han estat entrenades processant milions d'imatges associades a descripcions de text. Durant aquest aprenentatge, la IAG no memoritza les fotos, sinó que aprèn a identificar patrons matemàtics que relacionen les paraules amb les formes i els colors; per exemple, aprèn quina combinació de píxels sol aparèixer quan llegeix la paraula gat o estil futurista. Això li permet crear un mapa mental gegant en què entén com es representen visualment els conceptes i com es relacionen. Quan escrivim un prompt, la IAG no cerca una imatge ni fa un collage, sinó que la genera des de zero utilitzant habitualment un procés anomenat difusió. Imagina que comences amb un llenç ple de soroll aleatori (com la neu d'una televisió antiga); la IAG va netejant i ordenant aquest caos pas a pas, guiant-se per les teves instruccions, fins que els punts aleatoris es transformen en una imatge nítida i coherent que no existia abans. Si vols una explicació detallada del procés, pots mirar el vídeo a continuació.
How AI Image Generation Works
Dissenyar materials: imatges
Lectura d'imatges
En aquesta secció veurem com podem treballar amb la lectura d'imatges a l'aula amb diversos propòsits pedagògics.
Dissenyar materials: imatges
Més enllà de la descripció d'imatges
L'evolució dels models multimodals de la IAG, capaços de processar simultàniament text i imatge, té implicacions profundes i transformadores per a la docència universitària. Aquests sistemes superen la simple descripció visual, ara poden:
- fer una anàlisi semàntica complexa, com ara la interpretació de gràfics científics per extreure'n conclusions,
- detectar anomalies en imatges mèdiques o d'enginyeria, i
- digitalitzar de manera avançada manuscrits mitjançant OCR contextual.
Això permet, per exemple, processar grans volums d'informació visual (mapes, diagrames o arxius històrics) en molt poc temps, identificant patrons i correlacions que podrien passar desapercebuts en una revisió manual.
Dissenyar materials: imatges
Possibilitats didàctiques de la interpretació d'imatges
En l'àmbit educatiu, aquesta tecnologia pot utilitzar-se de múltiples maneres:
- per generar descripcions alternatives que facin els materials visuals accessibles a estudiants amb discapacitat visual,
- per analitzar obres d'art o fotografies documentals amb un nivell de detall que serveixi com a punt de partida per a discussions més profundes,
- per rebre una explicació pas a pas adaptada al nivell de l'estudiant d'un esquema de pissarra o un problema matemàtic,
- per avaluar treballs visuals dels estudiants oferint retroacció estructurada, i
- per desenvolupar exercicis de pensament crític en què l'estudiant hagi d'identificar errors, limitacions o biaixos en les interpretacions visuals automatitzades.
Dissenyar materials: imatges
Funció pedagògica de la lectura d'imatges
La lectura d'imatges amb IA no és només una eina tècnica, sinó una oportunitat pedagògica per repensar com ensenyem l'alfabetització visual. Quan els estudiants comparen com una IA descriu una obra d'art amb la seva pròpia interpretació desenvolupen habilitats metacognitives sobre els processos d'interpretació visual. Quan identifiquen els errors o els biaixos en l'anàlisi automatitzada d'un gràfic científic, exerciten el pensament crític aplicat a la tecnologia. I quan utilitzen aquestes eines per fer accessibles els seus propis treballs visuals, desenvolupen empatia i consciència sobre la diversitat de maneres d'accedir al coneixement. En definitiva, la lectura d'imatges amb IA és tant un recurs pràctic com un context per a l'aprenentatge profund.
Dissenyar materials: imatges
Exemples de treball d'aula en diverses àrees de coneixement i que es poden adaptar a altres contextos acadèmics
Ciències de la Salut
Humanitats
Filologia
Física
Dissenyar materials: imatges
Creació d'imatges
La capacitat de generar imatges educatives de qualitat professional mitjançant IAG està a l'abast de qualsevol docent i estudiant universitari. En aquesta secció aprendràs com dissenyar imatges.
Dissenyar materials: imatges
Creació d'imatges efectives
La creació efectiva d'imatges educatives amb IAG depèn sobretot de la qualitat dels prompts utilitzats. Un prompt ben estructurat combina diversos elements. Afortunadament, hi ha múltiples eines accessibles per a docents, des d'opcions gratuïtes com Microsoft Copilot, Gemini o ChatGPT fins a plataformes professionals com Midjourney. La clau està a desenvolupar una metodologia de treball que combini experimentació inicial, iteració progressiva, verificació de l'exactitud conceptual i integració reflexiva en els materials docents. Amb la pràctica, els docents podem crear recursos visuals personalitzats que responguin exactament a les necessitats de la nostra assignatura.
Dissenyar materials: imatges
Funció pedagógica en la creació d'imatges
L'adopció d'eines de generació d'imatges amb IAG a la docència universitària respon a necessitats pedagògiques i a la realitat del futur professional dels estudiants. Quatre aspectes fonamentals:
De consumidors a creadors
Fer tangible el que és intangible
Noves competències transversals
Inclusió i diversitat
Dissenyar materials: imatges
Creació d'imatges: prompt crafting
Un prompt ben estructurat combina diversos elements: el tema principal a representar, l'estil visual desitjat, els detalls específics necessaris, el context i la composició, i les especificacions tècniques de qualitat. Cinc consells:
- Usa la fórmula de la claredat. Subjecte (què és exactament) + estil (com s'ha de veure) + context (què ha de destacar)
- Defineix l'estil pedagògic. Utilitza paraules clau que forcin la IAG a simplificar la imatge per fer-la més comprensible: infografia, esquema tècnic, etc.
- Has de guiar-la molt bé amb els detalls clau per evitar errors greus. Per exemple: Un legionari romà del segle I dC portant una lorica segmentata (armadura de plaques) i un casc imperial gàl·lic
- Utilitza el prompt negatiu (el que NO vols)
- Itera. Comença simple i afegeix-hi complexitat
Recorda que si necessites una imatge real has de buscar-la en bancs d'imatge. La IAG genera imatges noves que mai han existit.
+ info
Dissenyar materials: imatges
Bots de conversa des d'on crear imatges
Es poden crear imatges directament des dels bots de conversa buscant el símbol + o el símbol d'eines en la caixa de petició dels bots. Aquí tens quatre exemples de ChatGPT, Copilot, Qwen i Gemini.
Dissenyar materials: imatges
Tres eines específiques de creació d'imatges
Hi ha múltiples eines del model de text a imatge per crear imatges de tota mena. A continuació us proposem tres eines relativament de fàcil ús i amb opció gratuïta.
leonardo ai
ideogram
ideogram
Google Imagen 4
Tutorial
Tutorial
Dissenyar materials: imatges
Exemples de creació d'imatges en diverses àrees de coneixement i que es poden adaptar a altres contextos acadèmics
Ciències Biomèdiques
Humanitats
Estudis Literaris
Arquitectura i Disseny
Dissenyar materials: infografies
Crear imatges interactives
Un cop tens les imatges creades les pots fer interactives amb aquestes dues eines d'edició inserint-hi punts calents amb informació textual o audiovisual com es pot veure en l'exemple de la imatge del laboratori:
Tutorial
Dissenyar materials: imatges
Resum
En aquesta píndola formativa s'han tractat els temes següents: Com es generen les imatges amb la IAG. Com la IAG ha revolucionat la manera com treballem amb el contingut visual. Les possibilitats didàctiques de lectura i interpretació d'imatges. La creació d'imatges amb una estructura de prompts efectiva.Recursos i aplicacions per a la creacció d'imatges.
Dissenyar materials: imatges
Analitzar i crear imatges amb la IAG per a la docència.
Píndola informativa elaborada per Joan-Tomàs Pujolà
Fer tangible el que és intangible
Visualització de conceptes abstractes: L'educació superior tracta sovint conceptes d'alta complexitat difícils de representar visualment amb mètodes tradicionals. La IAG pot ajudar amb:
- El modelatge de l'invisible. En camps com la física quàntica, la filosofia, les matemàtiques avançades o la biologia molecular, la IAG pot generar representacions esquemàtiques de teories que no tenen una contrapartida fotogràfica real.
- La simulació d'escenaris. Permet visualitzar escenaris hipotètics («Què passaria si…?»), reconstruccions arqueològiques basades en dades parcials o visualitzacions de futurs possibles en estudis d'urbanisme o medi ambient.
Arquitectura i Disseny
Context. Assignatura de Teoria de l'Arquitectura o Projectes. Tasca. Utilitzar la IAG per definir una estructura bàsica (per exemple, «un edifici cúbic de tres plantes») i generar variacions instantànies aplicant diferents estils al prompt: «estil brutalista de formigó dels anys setanta», «estil Art Nouveau amb ferro forjat i vidre corbat», «estil deconstructivista de Zaha Hadid». Sentit pedagògic. Permet visualitzar la teoria de manera comparativa i immediata. Els estudiants poden veure com els mateixos volums canvien radicalment segons el llenguatge arquitectònic aplicat, facilitant la comprensió dels trets identitaris de cada moviment.
Filologia i Traducció
Els traductors automàtics tradicionals sovint fallen amb la polisèmia perquè només llegeixen text. Amb la IAG multimodal, els estudiants poden treballar la traducció subordinada a la imatge. Imagina que s'ha de traduir un cartell publicitari d'una marca de salsa amb l'eslògan en anglès: «It's hot!». Sense la imatge. Un traductor automàtic clàssic podria traduir-ho erròniament com "Fa calor" (referint-se al temps). Amb la imatge (IAG). L'alumne puja la imatge del cartell, on apareix la salsa i un dibuix d'un drac traient foc. La IAG analitza els elements visuals (foc, color vermell, menjar) i entén que el context és picant. Per tant, proposa traduccions com «Pica molt!» o «És ardent!». A l'aula es pot demanar que els alumnes pugin imatges de jocs de paraules visuals, menús de restaurant amb plats culturals específics o instruccions de muntatge (mobles IKEA) perquè tradueixi el text tenint en compte els elements visuals.
De consumidors a creadors
Els docents depenien de cercadors o il·lustradors professionals, però ara la IAG inverteix aquest procés:
- Creació de recursos a mida. El professorat pot generar exactament el gràfic, l'escena o la visualització conceptual que necessita per a una lliçó específica, sense drets d'autor restrictius i sense costos externs.
- Adaptació al context. Es poden crear materials que reflecteixin la realitat local, cultural o específica de l'assignatura, superant l'estètica genèrica.
- Eficiència en la producció. Redueix dràsticament el temps de cerca de recursos visuals complexos.
[ENG] Tutorial de com crear una imatge interactiva a Genially
Ciències de la salut
En assignatures com Radiologia o Anatomia Patològica, els estudiants poden pujar imatges mèdiques descontextualitzades (sense l'informe del pacient) —com ara radiografies de tòrax, ressonàncies o talls histològics— i demanar a la IAG que actuï com a resident sènior. La tasca consisteix a fer que la IA identifiqui anomalies, delimiti àrees sospitoses (segmentació) i proposi un diagnòstic diferencial raonat. L'objectiu pedagògic no és que la IAG encerti el diagnòstic, sinó que l'estudiant contrasti el seu propi criteri amb el de la IAG. Això permet identificar patrons subtils que l'estudiant pot haver passat per alt o, al contrari, detectar errors en la interpretació de la IA (falsos positius), i fomenta el pensament crític necessari per treballar amb eines de suport a la decisió clínica en el futur.
Humanitats
En l'estudi de la Història de l'Art o l'Arqueologia, la IAG pot utilitzar-se per analitzar obres complexes, com ara pintures del Renaixement plenes de simbolisme o frescos antics deteriorats. Els estudiants poden pujar una imatge d'una obra i demanar a la IAG que identifiqui personatges, atributs iconogràfics o que analitzi l'estructura compositiva. Això serveix per accelerar la fase d'identificació i permet centrar el debat a l'aula en la interpretació i el context històric. A més, és un exercici excel·lent per verificar la fiabilitat de l'eina: sovint la IAG pot confondre sants o símbols culturals específics, i demanar als alumnes que trobin aquests errors mitjançant bibliografia acadèmica reforça el seu coneixement expert.
[ENG] Tutorial com crear imatges amb text perfecte a Ideogram
Ciències Biomèdiques
Context. Assignatura sobre adaptació, evolució o fisiologia animal. Tasca. En lloc de demanar als alumnes que descriguin un animal existent, se'ls planteja un escenari hipotètic extrem. Per exemple: «Dissenya un gran depredador terrestre que hagi evolucionat en un planeta amb el doble de gravetat que la Terra i una atmosfera molt densa i fosca». Els alumnes han de deduir les adaptacions fisiològiques necessàries (estructures òssies massives, ulls adaptats a la foscor o sistemes sensorials alternatius, potes curtes i gruixudes) i utilitzar la IAG per visualitzar aquesta criatura teòrica. Sentit pedagògic. La imatge serveix com a validació visual d'un raonament científic. L'alumne ha de ser capaç de justificar biològicament cada tret que ha demanat a la IAG que dibuixi. Si la imatge mostra unes potes primes, l'alumne ha d'adonar-se que el seu prompt (i, per tant, la seva comprensió de la gravetat) ha fallat.
Inclusió i diversitat
La IAG pot ajudar a atendre la diversitat de l'aula:
- Aprenentatge multimodal. Ofereix vies alternatives per comprendre la informació per processar conceptes de manera visual.
- Accessibilitat. Permet crear ràpidament descripcions textuals d'imatges complexes (per a estudiants amb discapacitat visual) o, a la inversa, transformar textos densos en esquemes visuals més accessibles.
Noves competències transversals
L'ús d'aquestes eines a l'aula entrena els estudinats universitaris en habilitats essencials:
- Literacitat visual crítica. Davant la capacitat de la IAG de generar imatges hiperrealistes, però falses, l'alumnat ha d'aprendre a analitzar, verificar i qüestionar la veracitat de qualsevol contingut visual.
- Enginyeria de prompts i precisió lingüística. Per obtenir bones imatges, calen bones descripcions. Els estudiants aprenen a estructurar les seves idees, utilitzar vocabulari tècnic precís i comunicar conceptes complexos.
- Creativitat augmentada. La IAG actua com un soci creatiu i permet que els estudiants prototipin idees en disciplines com el disseny, l'arquitectura o la publicitat.
Humanitats
Context. Assignatura d'Història Antiga o Metodologia Arqueològica.Tasca. Els estudiants reben la descripció textual d'una font primària (per exemple, un text de Tit Livi descrivint una batalla o una descripció de la Babilònia de Nabucodonosor II). Han de convertir aquesta descripció en un prompt detallat per generar una imatge realista de l'escena. Sentit pedagògic. El valor no està en la imatge resultant, sinó en l'anàlisi posterior. Com que la IAG tendeix a introduir errors històrics (barrejar èpoques, inventar vestuari, posar elements arquitectònics incorrectes), l'exercici consisteix que l'alumne faci d'editor històric. Ha de lliurar la imatge acompanyada d'un informe crític detectant i justificant tots els possibles anacronismes que la IAG ha comès, demostrant així el seu coneixement expert del període.
Estudis Literaris
Context: Assignatura de Literatura Comparada, Narrativa o Teoria de la Literatura. Tasca. Els estudiants trien un fragment altament descriptiu i atmosfèric d'una novel·la clàssica (per exemple, la descripció de la boira a Casa desolada de Dickens, o un paisatge de Solitud de Víctor Català). Han de crear un prompt que intenti capturar no només els elements físics descrits, sinó el to, l'atmosfera i la càrrega emocional del text. Sentit pedagògic. És un exercici de comprensió lectora profunda i de traducció d'un codi (textual) a un altre (visual). L'avaluació se centra en la reflexió posterior: «Què ha estat impossible de capturar per la IAG? Quins matisos del llenguatge literari es perden?» Això ajuda a entendre els límits de la representació visual enfront de la riquesa del llenguatge literari.
Física
En l'àmbit de la meteorologia, els estudiants poden pujar la imatge d'aparells a la IAG, demanar-li que expliqui què és cada cosa, i interrogar per verificar-ne la precisió. «Ha detectat correctament els diversos aparells?» També podem entrenar l'ull clínic de l'alumnat actuant com a auditors d'una instal·lació científica. La tasca no és només llistar components ara, sinó raonar per exemple la ubicació física dels aparells. També se li pot demanar a un bot de conversa una simulació de dades dels quatre aparells en un Excel per poder analitzar la coherència de les dades generades a partir de la imatge.
12. Dissenyar materials: imatges
IDP
Created on November 19, 2025
Start designing with a free template
Discover more than 1500 professional designs like these:
View
Customer Service Course
View
Dynamic Visual Course
View
Dynamic Learning Course
View
Akihabara Course
Explore all templates
Transcript
Dissenyar materials: imatges
Analitzar i crear imatges amb la IAG per a la docència.
INICI
Introducció
Hi ha al nostre abast diferents eines d'intel·ligència artificial generativa (IAG) per dissenyar imatges que podem fer servir per a la nostra docència en les presentacions de classe, els materials de classe o del Campus Virtual o per treballar amb els estudiants. En aquesta píndola formativa ens endinsarem a aprendre com treballar amb imatges amb eines de la IAG i dissenyar-les per a la nostra docència.
Comencem
Sumari
La IAG i les imatges
Lectura d'imatges
Creació d'imatges
Dissenyar materials: imatges
La IAG i les imatges
Introducció de la IAG com a revolució en la manera com treballem amb el contingut visual a les nostres classes i aprenentatge d’aquestes eines en la generació d’imatges.
Dissenyar materials: imatges
La IAG i les imatges
La IAG ha obert una nova manera de treballar amb les imatges a l'aula tant pel que fa a la lectura i descripció com a la creació de contingut visual educatiu. Pel que fa a la lectura i descripció d'imatges, la IAG transforma l'aula en un espai d'experimentació lingüística i visual. Podem utilitzar la IAG pujant una imatge. Li podem demanar que ens l'analitzi i veure com interpreta els elements visuals, fomentant així la descripció minuciosa, la interpretació des de múltiples perspectives, lectures o traduccions de textos a partir d'imatges i, fins i tot, el desenvolupament de l'alfabetització visual crítica. En l'àmbit de la creació de contingut visual educatiu, la IAG actua com una eina que elimina les barreres tècniques del disseny gràfic; tot i que hem de tenir present que les eines de la IAG, per la seva naturalesa probabilística, no coneixen la realitat, sinó que la simulen i, per tant, les imatges no són testimoni fidedigne de la realitat.
Dissenyar materials: imatges
Com es generen les imatges
Aquestes eines han estat entrenades processant milions d'imatges associades a descripcions de text. Durant aquest aprenentatge, la IAG no memoritza les fotos, sinó que aprèn a identificar patrons matemàtics que relacionen les paraules amb les formes i els colors; per exemple, aprèn quina combinació de píxels sol aparèixer quan llegeix la paraula gat o estil futurista. Això li permet crear un mapa mental gegant en què entén com es representen visualment els conceptes i com es relacionen. Quan escrivim un prompt, la IAG no cerca una imatge ni fa un collage, sinó que la genera des de zero utilitzant habitualment un procés anomenat difusió. Imagina que comences amb un llenç ple de soroll aleatori (com la neu d'una televisió antiga); la IAG va netejant i ordenant aquest caos pas a pas, guiant-se per les teves instruccions, fins que els punts aleatoris es transformen en una imatge nítida i coherent que no existia abans. Si vols una explicació detallada del procés, pots mirar el vídeo a continuació.
How AI Image Generation Works
Dissenyar materials: imatges
Lectura d'imatges
En aquesta secció veurem com podem treballar amb la lectura d'imatges a l'aula amb diversos propòsits pedagògics.
Dissenyar materials: imatges
Més enllà de la descripció d'imatges
L'evolució dels models multimodals de la IAG, capaços de processar simultàniament text i imatge, té implicacions profundes i transformadores per a la docència universitària. Aquests sistemes superen la simple descripció visual, ara poden:
- fer una anàlisi semàntica complexa, com ara la interpretació de gràfics científics per extreure'n conclusions,
- detectar anomalies en imatges mèdiques o d'enginyeria, i
- digitalitzar de manera avançada manuscrits mitjançant OCR contextual.
Això permet, per exemple, processar grans volums d'informació visual (mapes, diagrames o arxius històrics) en molt poc temps, identificant patrons i correlacions que podrien passar desapercebuts en una revisió manual.Dissenyar materials: imatges
Possibilitats didàctiques de la interpretació d'imatges
En l'àmbit educatiu, aquesta tecnologia pot utilitzar-se de múltiples maneres:
Dissenyar materials: imatges
Funció pedagògica de la lectura d'imatges
La lectura d'imatges amb IA no és només una eina tècnica, sinó una oportunitat pedagògica per repensar com ensenyem l'alfabetització visual. Quan els estudiants comparen com una IA descriu una obra d'art amb la seva pròpia interpretació desenvolupen habilitats metacognitives sobre els processos d'interpretació visual. Quan identifiquen els errors o els biaixos en l'anàlisi automatitzada d'un gràfic científic, exerciten el pensament crític aplicat a la tecnologia. I quan utilitzen aquestes eines per fer accessibles els seus propis treballs visuals, desenvolupen empatia i consciència sobre la diversitat de maneres d'accedir al coneixement. En definitiva, la lectura d'imatges amb IA és tant un recurs pràctic com un context per a l'aprenentatge profund.
Dissenyar materials: imatges
Exemples de treball d'aula en diverses àrees de coneixement i que es poden adaptar a altres contextos acadèmics
Ciències de la Salut
Humanitats
Filologia
Física
Dissenyar materials: imatges
Creació d'imatges
La capacitat de generar imatges educatives de qualitat professional mitjançant IAG està a l'abast de qualsevol docent i estudiant universitari. En aquesta secció aprendràs com dissenyar imatges.
Dissenyar materials: imatges
Creació d'imatges efectives
La creació efectiva d'imatges educatives amb IAG depèn sobretot de la qualitat dels prompts utilitzats. Un prompt ben estructurat combina diversos elements. Afortunadament, hi ha múltiples eines accessibles per a docents, des d'opcions gratuïtes com Microsoft Copilot, Gemini o ChatGPT fins a plataformes professionals com Midjourney. La clau està a desenvolupar una metodologia de treball que combini experimentació inicial, iteració progressiva, verificació de l'exactitud conceptual i integració reflexiva en els materials docents. Amb la pràctica, els docents podem crear recursos visuals personalitzats que responguin exactament a les necessitats de la nostra assignatura.
Dissenyar materials: imatges
Funció pedagógica en la creació d'imatges
L'adopció d'eines de generació d'imatges amb IAG a la docència universitària respon a necessitats pedagògiques i a la realitat del futur professional dels estudiants. Quatre aspectes fonamentals:
De consumidors a creadors
Fer tangible el que és intangible
Noves competències transversals
Inclusió i diversitat
Dissenyar materials: imatges
Creació d'imatges: prompt crafting
Un prompt ben estructurat combina diversos elements: el tema principal a representar, l'estil visual desitjat, els detalls específics necessaris, el context i la composició, i les especificacions tècniques de qualitat. Cinc consells:
- Usa la fórmula de la claredat. Subjecte (què és exactament) + estil (com s'ha de veure) + context (què ha de destacar)
- Defineix l'estil pedagògic. Utilitza paraules clau que forcin la IAG a simplificar la imatge per fer-la més comprensible: infografia, esquema tècnic, etc.
- Has de guiar-la molt bé amb els detalls clau per evitar errors greus. Per exemple: Un legionari romà del segle I dC portant una lorica segmentata (armadura de plaques) i un casc imperial gàl·lic
- Utilitza el prompt negatiu (el que NO vols)
- Itera. Comença simple i afegeix-hi complexitat
Recorda que si necessites una imatge real has de buscar-la en bancs d'imatge. La IAG genera imatges noves que mai han existit.+ info
Dissenyar materials: imatges
Bots de conversa des d'on crear imatges
Es poden crear imatges directament des dels bots de conversa buscant el símbol + o el símbol d'eines en la caixa de petició dels bots. Aquí tens quatre exemples de ChatGPT, Copilot, Qwen i Gemini.
Dissenyar materials: imatges
Tres eines específiques de creació d'imatges
Hi ha múltiples eines del model de text a imatge per crear imatges de tota mena. A continuació us proposem tres eines relativament de fàcil ús i amb opció gratuïta.
leonardo ai
ideogram
ideogram
Google Imagen 4
Tutorial
Tutorial
Dissenyar materials: imatges
Exemples de creació d'imatges en diverses àrees de coneixement i que es poden adaptar a altres contextos acadèmics
Ciències Biomèdiques
Humanitats
Estudis Literaris
Arquitectura i Disseny
Dissenyar materials: infografies
Crear imatges interactives
Un cop tens les imatges creades les pots fer interactives amb aquestes dues eines d'edició inserint-hi punts calents amb informació textual o audiovisual com es pot veure en l'exemple de la imatge del laboratori:
Tutorial
Dissenyar materials: imatges
Resum
En aquesta píndola formativa s'han tractat els temes següents: Com es generen les imatges amb la IAG. Com la IAG ha revolucionat la manera com treballem amb el contingut visual. Les possibilitats didàctiques de lectura i interpretació d'imatges. La creació d'imatges amb una estructura de prompts efectiva.Recursos i aplicacions per a la creacció d'imatges.
Dissenyar materials: imatges
Analitzar i crear imatges amb la IAG per a la docència.
Píndola informativa elaborada per Joan-Tomàs Pujolà
Fer tangible el que és intangible
Visualització de conceptes abstractes: L'educació superior tracta sovint conceptes d'alta complexitat difícils de representar visualment amb mètodes tradicionals. La IAG pot ajudar amb:
Arquitectura i Disseny
Context. Assignatura de Teoria de l'Arquitectura o Projectes. Tasca. Utilitzar la IAG per definir una estructura bàsica (per exemple, «un edifici cúbic de tres plantes») i generar variacions instantànies aplicant diferents estils al prompt: «estil brutalista de formigó dels anys setanta», «estil Art Nouveau amb ferro forjat i vidre corbat», «estil deconstructivista de Zaha Hadid». Sentit pedagògic. Permet visualitzar la teoria de manera comparativa i immediata. Els estudiants poden veure com els mateixos volums canvien radicalment segons el llenguatge arquitectònic aplicat, facilitant la comprensió dels trets identitaris de cada moviment.
Filologia i Traducció
Els traductors automàtics tradicionals sovint fallen amb la polisèmia perquè només llegeixen text. Amb la IAG multimodal, els estudiants poden treballar la traducció subordinada a la imatge. Imagina que s'ha de traduir un cartell publicitari d'una marca de salsa amb l'eslògan en anglès: «It's hot!». Sense la imatge. Un traductor automàtic clàssic podria traduir-ho erròniament com "Fa calor" (referint-se al temps). Amb la imatge (IAG). L'alumne puja la imatge del cartell, on apareix la salsa i un dibuix d'un drac traient foc. La IAG analitza els elements visuals (foc, color vermell, menjar) i entén que el context és picant. Per tant, proposa traduccions com «Pica molt!» o «És ardent!». A l'aula es pot demanar que els alumnes pugin imatges de jocs de paraules visuals, menús de restaurant amb plats culturals específics o instruccions de muntatge (mobles IKEA) perquè tradueixi el text tenint en compte els elements visuals.
De consumidors a creadors
Els docents depenien de cercadors o il·lustradors professionals, però ara la IAG inverteix aquest procés:
[ENG] Tutorial de com crear una imatge interactiva a Genially
Ciències de la salut
En assignatures com Radiologia o Anatomia Patològica, els estudiants poden pujar imatges mèdiques descontextualitzades (sense l'informe del pacient) —com ara radiografies de tòrax, ressonàncies o talls histològics— i demanar a la IAG que actuï com a resident sènior. La tasca consisteix a fer que la IA identifiqui anomalies, delimiti àrees sospitoses (segmentació) i proposi un diagnòstic diferencial raonat. L'objectiu pedagògic no és que la IAG encerti el diagnòstic, sinó que l'estudiant contrasti el seu propi criteri amb el de la IAG. Això permet identificar patrons subtils que l'estudiant pot haver passat per alt o, al contrari, detectar errors en la interpretació de la IA (falsos positius), i fomenta el pensament crític necessari per treballar amb eines de suport a la decisió clínica en el futur.
Humanitats
En l'estudi de la Història de l'Art o l'Arqueologia, la IAG pot utilitzar-se per analitzar obres complexes, com ara pintures del Renaixement plenes de simbolisme o frescos antics deteriorats. Els estudiants poden pujar una imatge d'una obra i demanar a la IAG que identifiqui personatges, atributs iconogràfics o que analitzi l'estructura compositiva. Això serveix per accelerar la fase d'identificació i permet centrar el debat a l'aula en la interpretació i el context històric. A més, és un exercici excel·lent per verificar la fiabilitat de l'eina: sovint la IAG pot confondre sants o símbols culturals específics, i demanar als alumnes que trobin aquests errors mitjançant bibliografia acadèmica reforça el seu coneixement expert.
[ENG] Tutorial com crear imatges amb text perfecte a Ideogram
Ciències Biomèdiques
Context. Assignatura sobre adaptació, evolució o fisiologia animal. Tasca. En lloc de demanar als alumnes que descriguin un animal existent, se'ls planteja un escenari hipotètic extrem. Per exemple: «Dissenya un gran depredador terrestre que hagi evolucionat en un planeta amb el doble de gravetat que la Terra i una atmosfera molt densa i fosca». Els alumnes han de deduir les adaptacions fisiològiques necessàries (estructures òssies massives, ulls adaptats a la foscor o sistemes sensorials alternatius, potes curtes i gruixudes) i utilitzar la IAG per visualitzar aquesta criatura teòrica. Sentit pedagògic. La imatge serveix com a validació visual d'un raonament científic. L'alumne ha de ser capaç de justificar biològicament cada tret que ha demanat a la IAG que dibuixi. Si la imatge mostra unes potes primes, l'alumne ha d'adonar-se que el seu prompt (i, per tant, la seva comprensió de la gravetat) ha fallat.
Inclusió i diversitat
La IAG pot ajudar a atendre la diversitat de l'aula:
Noves competències transversals
L'ús d'aquestes eines a l'aula entrena els estudinats universitaris en habilitats essencials:
Humanitats
Context. Assignatura d'Història Antiga o Metodologia Arqueològica.Tasca. Els estudiants reben la descripció textual d'una font primària (per exemple, un text de Tit Livi descrivint una batalla o una descripció de la Babilònia de Nabucodonosor II). Han de convertir aquesta descripció en un prompt detallat per generar una imatge realista de l'escena. Sentit pedagògic. El valor no està en la imatge resultant, sinó en l'anàlisi posterior. Com que la IAG tendeix a introduir errors històrics (barrejar èpoques, inventar vestuari, posar elements arquitectònics incorrectes), l'exercici consisteix que l'alumne faci d'editor històric. Ha de lliurar la imatge acompanyada d'un informe crític detectant i justificant tots els possibles anacronismes que la IAG ha comès, demostrant així el seu coneixement expert del període.
Estudis Literaris
Context: Assignatura de Literatura Comparada, Narrativa o Teoria de la Literatura. Tasca. Els estudiants trien un fragment altament descriptiu i atmosfèric d'una novel·la clàssica (per exemple, la descripció de la boira a Casa desolada de Dickens, o un paisatge de Solitud de Víctor Català). Han de crear un prompt que intenti capturar no només els elements físics descrits, sinó el to, l'atmosfera i la càrrega emocional del text. Sentit pedagògic. És un exercici de comprensió lectora profunda i de traducció d'un codi (textual) a un altre (visual). L'avaluació se centra en la reflexió posterior: «Què ha estat impossible de capturar per la IAG? Quins matisos del llenguatge literari es perden?» Això ajuda a entendre els límits de la representació visual enfront de la riquesa del llenguatge literari.
Física
En l'àmbit de la meteorologia, els estudiants poden pujar la imatge d'aparells a la IAG, demanar-li que expliqui què és cada cosa, i interrogar per verificar-ne la precisió. «Ha detectat correctament els diversos aparells?» També podem entrenar l'ull clínic de l'alumnat actuant com a auditors d'una instal·lació científica. La tasca no és només llistar components ara, sinó raonar per exemple la ubicació física dels aparells. També se li pot demanar a un bot de conversa una simulació de dades dels quatre aparells en un Excel per poder analitzar la coherència de les dades generades a partir de la imatge.