Recent advancements in AI have reshaped the landscape of automatic speech recognition (ASR). Models like Whisper are praised for their accurate transcriptions. However, questions remain about their performance under atypical conditions. How effective are these systems with dialects, or when capturing speech from children, or non-native speakers? What is their accuracy in environments with multiple speakers or significant background noise? Additionally, handling large volumes of speech data can be challenging in terms of infrastructure. What are the optimal strategies for managing these large-scale transcription tasks in a structured and efficient manner?
Stel je voor: een zaal vol gedreven onderwijsmensen die drie dagen lang hun tanden zetten in de vraag hoe AI het onderwijs kan verbeteren. Klinkt als een recept voor innovatie, toch? Welnu, dat is precies wat er gebeurde tijdens de recente AI Hackathon van de Universiteit Twente en de Nederlandse AI Coalitie. Ik mocht er een inspiratiesessie geven, wat erg leuk was om te doen.
In een landschap waar technologische innovatie vaak sneller gaat dan het beleid, rijst de vraag: hoe zorgen we ervoor dat deze vooruitgang het onderwijs en onderzoek als geheel ten goede komt? Om dit te bereiken, moeten we publieke waarden verankeren in processen, werkwijzen, beleid en strategie binnen onderwijs en onderzoek.
Due to developments in AI, the world of automatic speech recognition (ASR) is rapidly changing. New ASR systems seem to provide overwhelmingly accurate transcription of speech. But how do these systems perform under atypical conditions and in large scale applications?
Een conferentie waarbij technologie en onderwijs bij elkaar komen is de Media & Learning conferentie. Dus ook Learning spaces is een van de themalijnen. Dit jaar organiseren we weer een studiereis voor de Nederlandse deelnemers aan de conferentie in Leuven met een futuring sessie over de Future campus.
Learning Analytics Team: Npuls
De succesvolle implementatie van Leeranalyse is een bewijs van de samenwerkingsinspanning van diverse rollen en expertise. Naarmate we dieper ingaan op het proces, convergeren de rollen naar een meer technische en nauwgezette aard.
Als onderwijsprofessional kun je allerlei AI-tools inzetten in je werk. Niet alleen ChatGPT biedt mogelijkheden; er zijn veel meer nuttige tools, waarmee je veel tijd kunt besparen. In dit artikel lees je welke tools dat zijn en waar je op moet letten als je ze gebruikt.
What do teachers think of the influence of GenAI on computing education? Are their teaching practices changing due to GenAI? What policies (if any) do they find important to implement regarding this new technology?
In this article, we present the results of a survey conducted at the Department of Information and Computing Sciences at Utrecht University (UU), aiming to better understand the values and experiences of our department’s teachers regarding GenAI and how they compare with those of computing educators worldwide.
This survey is part of an educational research project titled "Generative Artificial Intelligence in Programming Education". The project investigates the impact of Generative AI within computer science study programs and gathers knowledge on how teachers could deal with the underlying threats and opportunities.
Steeds meer instellingen komen in aanraking met AI binnen onderwijs, onderzoek, en bedrijfsvoering. Deze technologie biedt veel mogelijkheden, maar zorgt ook voor nieuwe uitdagingen. Hoe gebruik je AI op een manier die verantwoordelijk en betrouwbaar is? Binnen de pilot ‘AI ethiek volwassenheidsmodel’ zoeken we het uit. Lees hier meer over onze kick-off bijeenkomst.
