Концепция
Темой проекта была выбрана проблема прокрастинации. В современном образовательном процессе студенты сталкиваются с высокой учебной нагрузкой, необходимостью самостоятельно организовывать своё время и постоянным присутствием цифровых технологий в повседневной жизни. В результате вопросы концентрации внимания, экранного времени и учебной мотивации становятся особенно актуальными.
Для анализа была использована база данных Student Performance and Behavioral Analytics Dataset, содержащая сведения об учебной успеваемости, времени, затрачиваемом на обучение, экранном времени и других поведенческих показателях студентов. Данный набор данных был выбран благодаря его актуальности, надежности и возможности проследить взаимосвязь между учебными привычками и академическими результатами.
Цель инфографики заключается в исследовании факторов, связанных с прокрастинацией и успеваемостью студентов, а также в наглядном представлении влияния учебной деятельности, экранного времени и концентрации внимания на образовательные результаты.
Практическая же значимость работы состоит в том, что инфографика позволяет в доступной форме представить результаты анализа данных и обратить внимание на проблему прокрастинации как на распространённое явление студенческой среды. Полученные выводы могут способствовать развитию навыков самоорганизации, более осознанному распределению времени и формированию эффективных учебных привычек.
Инфографика
Мокапы
Промпт: «Realistic university hallway mockup, a large vertical educational infographic poster mounted on a light beige wall, modern campus interior, warm daylight, minimal Scandinavian design.»
Промпт: «Modern university interior with a vertical digital information kiosk displaying an educational infographic about procrastination, warm neutral colors, contemporary campus architecture.»
Промпт: «Photorealistic workspace of a university student, laptop displaying a beige educational infographic about procrastination and screen time, notebook, coffee cup, smartphone beside the laptop.»
Процесс создания
Изначально скачанный датасет был изучен и предварительно обработан в Google Sheets: категориальные данные были закодированы для дальнейшего анализа и визуализации в формате диаграмм.
Затем с помощью инструмента RAWGraphs были собраны и загружены в формате svg четыре графика, которые и легли в основу инфографики.
Далее в среде Фигма при помощи полученных на курсе знаний и макета, сделанного мной ранее для одного из домашних заданий, я начала собирать итоговую инфографику.
Я использовала Chat GPT для помощи с текстом на инфографике и его улучшением.
Для мокапов я попросила ChatGPT сгенерировать мне несколько промптов, после чего в нем же сгенерировала картинки, представленные выше.
Кроме того, при помощи Gemini был сгенерирован фон для инфографики.
Применение ГенИИ
