Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
COMPETENCY FRAMEWORK OF BACHELORS IN THE FIELD OF NEWS AND COMMUNICATION FROM THE PERSPECTIVE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE
0
Zitationen
2
Autoren
2024
Jahr
Abstract
Стаття присвячена питанню застосування технологій у професійній освіті та розвитку технології штучного інтелекту або його використання в журналістській освіті. Зі стрімким ітеративним розвитком штучного інтелекту (ШІ) технологічну ітерацію та розвиток талантів по всьому світу відносять до національної стратегії, спрямовуючи промисловий розвиток. Особливо ця проблема стосується майбутніх журналістів. 
 Актуальність статті передбачає цілісне дослідження значущості моделей медіапродукції в епоху штучного інтелекту.
 Це дослідження має на меті вивчити рамку компетентностей для студентів у галузі новин і комунікацій з точки зору штучного інтелекту, розглядаючи питання, повʼязані з різкими змінами у галузі медіа-технологій та їх впливом на розвиток майбутніх талантів студентів. За допомогою цього дослідження буде зроблено спробу розробити рамку компетентностей майбутніх журналістів, яка відповідає глобальним тенденціям розвитку промисловості, сприяючи розвитку талантів, що відповідає потребам як нації, так і підприємств. 
 Поява інтелектуальних технологій як роботів-письменників висуває нові вимоги до журналістів у сфері новин і комунікацій. Тому перед закладами вищої освіти постають виклики в розвитку студентських талантів у галузі новин і комунікації. Майбутні журналісти повинні вносити корективи й адаптуватися відповідно до власних здібностей та мислення, незважаючи на появу нових комунікаційних платформ чи трансформації комунікаційних моделей.
 Отож, реформи та інновації в журналістській освіті є важливими й актуальними. На цьому тлі реформа і розвиток журналістської освіти в Китаї потребують постійної уваги та досліджень. З точки зору штучного інтелекту, динамічна конвергенція медіатехнологій є нагальною темою в галузі журналістики та комунікаційних досліджень, відкриваючи нові шляхи для журналістської освіти.
Ähnliche Arbeiten
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI
2019 · 8.239 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.095 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 7.463 Zit.
Proceedings of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence
2005 · 5.776 Zit.
Peeking Inside the Black-Box: A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI)
2018 · 5.428 Zit.