AI Technologies in Training PhD Students

2024

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/tele62556.2024.10605642
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

In the following decades AI-based techniques are likely to be the driving force for transforming every segment of human society, education included. AI technologies obviously undergo a period of intense growth of reputation and expectations at all levels of professional education and have true potential for enhancing postgraduate qualification programs as well. This paper explores the perspectives of implementing Speech-to- Text (STT) & Text-to-Speech (TTS) tools in redesigning PhD studies curriculum as speech recognition and text-to-speech instruments are supposed to be effectively used both for academic purposes and in research. Even now the individual needs of PhD students in scientific data processing can be covered with existing automatic speech/text recognition free access apps through their multifold settings. But as our survey shows, only few postgraduate students are familiar with the STT and TTS tools, which makes it vital to incorporate these techniques into postgraduate education for it to become more versatile.