AI Technologies in Training PhD Students

2024

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/tele62556.2024.10605642
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.