1. Analiza razlikovanja med uporabniško in avtomatsko generiranimi vsebinami pri mladihGal Kumer, 2025, undergraduate thesis Abstract: Diplomska naloga raziskuje uporabo umetne inteligence v vsebinah na družbenih medijih, osredotoča se na to, kako uspešno študentje razlikujejo med človeško in umetno generirano vsebino. Temelji na anketi, izvedeni med študenti, ki so ocenjevali, ali so vsebine ustvarjene z UI ali ljudmi. Naloga izpostavlja pomen kritične medijske pismenosti in ozaveščanja za boljše razumevanje vplivov UI na zaznavo informacij v digitalnem svetu. Ugotovili smo, da študenti različno uspešno dojemajo uporabniško in avtomatsko generirane vsebine, saj se razlikujeta njihovo predznanje umetne inteligence in izobrazba. Na podlagi teh ugotovitev bi bilo smiselno razmisliti o tem, kako študentom v učne načrte vpeljati več učnih vsebin na to temo.
Keywords: umetna inteligenca, generativna umetna inteligenca, uporabniško generirane vsebine, družbeni mediji.
Published in DKUM: 22.10.2025; Views: 0; Downloads: 5
 Full text (2,51 MB) |
2. Zastopanost makedonske skupnosti v digitalnih medijih v Sloveniji : diplomsko deloLiljana Trpkoska, 2025, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu raziskujemo predstavitev makedonske skupnosti v petih slovenskih medijih: 24ur.com, Siol.net, Žurnal24.si, Svet24.si in Metropolitan.si. Osredotočamo se na ton poročanja, prisotnost vizualnih elementov, tematsko vsebino ter prepričevalna sredstva. S kvantitativno in kvalitativno analizo ugotavljamo, kako so Makedonci kot skupnost prikazani v medijskem prostoru. Namen raziskave je bil prepoznati vzorce poročanja ter ovrednotiti, ali in kako ti vplivajo na javno podobo makedonske skupnosti v Sloveniji. Ugotovili smo, da mediji pogosto poročajo v negativnem ali nevtralnem tonu, prevladujejo tragične teme, vizualni elementi pa pogosto poudarjajo čustvene odzive. Rezultati lahko služijo kot osnova za spodbujanje bolj uravnoteženega poročanja o manjšinah.
Keywords: digitalni mediji, vizualni elementi, makedonska skupnost, ton poročanja, medijska reprezentacija
Published in DKUM: 17.10.2025; Views: 0; Downloads: 12
Full text (926,78 KB) |
3. Zaupanje generacije Z v vsebine družbenih medijev in lokalnih digitalnih medijev : magistrsko deloNeja Kramberger, 2025, master's thesis Abstract: Naloga obravnava vpliv digitalizacije in razvoja novih tehnologij na medijski prostor ter posebej izpostavlja preplet tradicionalnih in digitalnih medijev. Poudarek je na družbenih medijih kot eni najvplivnejših oblik digitalnih medijev, ki omogočajo aktivno vlogo uporabnikov pri ustvarjanju, deljenju in interpretaciji vsebin. Analizirana je tudi vloga umetne inteligence pri oblikovanju in personalizaciji vsebin ter posledični spremembi uporabniške izkušnje.
Osrednje raziskovalno izhodišče naloge je vprašanje zaupanja v digitalne vsebine, pri čemer je v ospredju generacija Z – »digitalni domorodci«, ki zaradi svoje povezanosti z družbenimi mediji vsebine sprejemajo in vrednotijo drugače kot starejše generacije. Naloga raziskuje, kako generacija Z ocenjuje verodostojnost in zanesljivost informacij na družbenih medijih v primerjavi z vsebinami, ki jih objavljajo lokalni mediji.
Keywords: zaupanje, digitalni mediji, družbeni mediji, lokalni mediji
Published in DKUM: 16.10.2025; Views: 0; Downloads: 10
Full text (15,34 MB) |
4. Preučevanje navad spremljanja vsebin digitalnih medijev med mladimi v Sloveniji : diplomsko deloSara Ploj, 2025, undergraduate thesis Abstract: Diplomsko delo obravnava navade uporabe digitalnih medijev med mladimi v Sloveniji. Namen raziskave je preučiti, katere naprave in platforme mladi najpogosteje uporabljajo, kakšne vrste vsebin spremljajo ter kateri so njihovi glavni motivi. Poseben poudarek je namenjen razumevanju vloge digitalnih medijev na informiranost, družbene odnose in zaznavo časa. Raziskava je pokazala, da mladi najpogosteje uporabljajo pametne telefone in platformo Instagram, pri čemer izstopajo kratki videi in zabavne vsebine, medtem ko so informativne vsebine manj priljubljene. Večina anketirancev digitalne medije povezuje z večjo informiranostjo, a tudi z občutkom izgube časa.
Keywords: mladi, digitalni mediji, digitalne vsebine, navade občinstev
Published in DKUM: 15.10.2025; Views: 0; Downloads: 1
Full text (3,76 MB) |
5. Produkcijski vidiki umetne inteligence v medijihJan Žvegla, 2025, undergraduate thesis Abstract: Diplomsko delo raziskuje učinek umetne inteligence na produkcijske procese v medijih, s posebnim poudarkom na ustvarjanju medijskih vsebin. Obravnava uporabo orodij za avtomatizacijo vsebin, preverjanje informacij in personalizirano distribucijo. Teoretični del temelji na aktualni področni literaturi, empirični del pa črpa podatke iz intervjujev z novinarji in uredniki. Ugotovitve kažejo, da odpira umetna inteligenca nove priložnosti, kot so večja produktivnost, hitrejše preverjanje dejstev in natančnejše ciljanje občinstva. Hkrati prinaša izzive na področjih etike, avtorstva in poklicne odgovornosti, zlasti pri zagotavljanju dejstvene točnosti, pregledni uporabi virov in ohranjanju uredniškega nadzora pri ustvarjanju vsebin z uporabo umetne inteligence. Prispevek diplomskega dela je dvojen: teoretično poglablja razumevanje preobrazbe sodobnega ustvarjanja medijskih vsebin v kontekstu digitalizacije, praktično pa ponuja vpogled v izkušnje ustvarjalcev, ki se vsakodnevno soočajo z integracijo umetne inteligence v produkcijske procese.
Keywords: umetna inteligenca, produkcija, mediji, avtomatizacija, novinarstvo
Published in DKUM: 29.09.2025; Views: 0; Downloads: 5
Full text (460,56 KB) |
6. |
7. Priložnosti in izzivi uporabe umetne inteligence v medijskem okoljuJan Hauptman, 2025, master's thesis Abstract: Magistrsko delo raziskuje vpliv umetne inteligence na medijsko industrijo, pri čemer izpostavlja njene priložnosti in izzive. Teoretični del obravnava ključne koncepte, kot so strojno učenje, obdelava naravnega jezika in generativna umetna inteligenca, ter predstavi možnosti avtomatizacije, personalizacije in analitike. Empirični del temelji na intervjujih z novinarji in uredniki iz različnih tipov medijev. Rezultati kažejo, da umetna inteligenca že podpira rutinske naloge, a hkrati odpira vprašanja glede etike, transparentnosti in profesionalnosti. Delo ponuja vpogled v tehnološko transformacijo novinarstva in prispeva k razumevanju vloge umetne inteligence v prihodnjem razvoju medijev.
Keywords: umetna inteligenca, mediji, avtomatizirano novinarstvo, algoritmi, digitalna transformacija medijev
Published in DKUM: 10.07.2025; Views: 0; Downloads: 74
Full text (1,94 MB) |
8. Usefulness of digital language resources in improving native language among adultsSuzana Žilič Fišer, Jani Pavlič, Ines Kožuh, 2022, original scientific article Abstract: Important keys to effective communication are language competences, which can be
supported by using digital language resources. These usually assist the acquisition of a second
language, despite their potential for improving one’s native language. Our study was, thus, aimed at
raising awareness about the possibilities of improving the native language of an adult population
by using digital language resources for the Slovenian language. We conducted workshops, a survey
and, partly, semi-structured interviews with 124 participants. We examined whether the perceived
usefulness and ease of using digital language resources depends on age, education, self-assessed
language proficiency, and experience with language training. The analysis revealed that self-initiative
use of analogue language resources is related positively to using digital ones for seeking information,
improving language use, as well as for study or work. Moreover, self-assessed proficiency in language
was found to affect the perceived ease of using digital language resources. These findings may help
language professionals support developing language skills by using digital language resources and
preserving language in an adult population.
Keywords: digital language resources, native language, language improvement, perceived usefulness, perceived ease of use
Published in DKUM: 27.03.2025; Views: 0; Downloads: 6
Full text (291,60 KB)
This document has many files! More... |
9. Differences in user perception of artificial intelligence-driven chatbots and traditional tools in qualitative data analysisBoštjan Šumak, Maja Pušnik, Ines Kožuh, Andrej Šorgo, Saša Brdnik, 2025, original scientific article Abstract: Qualitative data analysis (QDA) tools are essential for extracting insights from complex datasets. This study investigates researchers’ perceptions of the usability, user experience (UX), mental workload, trust, task complexity, and emotional impact of three tools: Taguette 1.4.1 (a traditional QDA tool), ChatGPT (GPT-4, December 2023 version), and Gemini (formerly Google Bard, December 2023 version). Participants (N = 85), Master’s students from the Faculty of Electrical Engineering and Computer Science with prior experience in UX evaluations and familiarity with AI-based chatbots, performed sentiment analysis and data annotation tasks using these tools, enabling a comparative evaluation. The results show that AI tools were associated with lower cognitive effort and more positive emotional responses compared to Taguette, which caused higher frustration and workload, especially during cognitively demanding tasks. Among the tools, ChatGPT achieved the highest usability score (SUS = 79.03) and was rated positively for emotional engagement. Trust levels varied, with Taguette preferred for task accuracy and ChatGPT rated highest in user confidence. Despite these differences, all tools performed consistently in identifying qualitative patterns. These findings suggest that AI-driven tools can enhance researchers’ experiences in QDA while emphasizing the need to align tool selection with specific tasks and user preferences.
Keywords: user experience, UX, usability, qualitative data analysis, QDA, chatbots
Published in DKUM: 07.02.2025; Views: 0; Downloads: 20
Full text (1,51 MB) |
10. A longitudinal study on the adoption of cloud computing in micro, small, and medium enterprises in MontenegroIvana Ognjanović, Ramo Šendelj, Milica Daković-Tadić, Ines Kožuh, 2024, original scientific article Keywords: cloud adoption, digital transformation, micro, small and medium enterprises, longitudinal study, TOE framework, UTAUT framework
Published in DKUM: 17.01.2025; Views: 0; Downloads: 5
Full text (868,29 KB) |
