Systemic approach to optimizing natural language processing technologies in Astana IT University's admissions process

2024

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sist61555.2024.10629481
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

Impelemtation of artificial intelligence (AI) has a transformative potential for various sectors, including higher education. This study is focused on an AI system's effective development and accuracy in streamlining university admissions. The focal point is the AITU Admissions Advisor, an AI solution crafted to navigate the complexities of the admissions process. The study examines the problem of operational inefficiencies and inaccuracies that plague traditional admissions methods, and it positions the AI system as a remedy by offering automation and intelligent decision-making capabilities. The essence of the findings derives from a methodical evaluation of the AITU system against conventional practices, revealing its enhanced efficiency and precision in handling admissions procedures. Distinguishing features of these results include the system's adept use of natural language processing (NLP), sophisticated machine learning models, and a dynamic feedback system that collectively elevate its performance metrics. These technological strides underscore the system's reliability and responsiveness to the nuanced needs of applicants and administrators alike. The paper concludes that for practical implementation, seamless integration with existing university infrastructures, thorough staff training, and continuous system monitoring are imperative. This study provides a blueprint for the application of AI in higher education, showcasing a system that not only meets but anticipates the demands of modern university admissions.