論文の概要: Deploying AI for Signal Processing education: Selected challenges and intriguing opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08950v1
- Date: Wed, 10 Sep 2025 19:19:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-12 16:52:24.122193
- Title: Deploying AI for Signal Processing education: Selected challenges and intriguing opportunities
- Title（参考訳）: 信号処理教育のためのAIの展開: 課題の選択と興味深い機会
- Authors: Jarvis Haupt, Qin Lu, Yanning Shen, Jia Chen, Yue Dong, Dan McCreary, Mehmet Akçakaya, Georgios B. Giannakis,
- Abstract要約: 記事は、教育の促進と強化のためのAIツールの使用について考察している。
プライマーは、AIを教育環境で使用する際に生じるいくつかの技術的な問題について提供されている。
この記事は、AIのエンジニアリング教育における役割を前進させようとする研究者や教育者のためのリソースとして機能する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.18936398140735
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Powerful artificial intelligence (AI) tools that have emerged in recent years -- including large language models, automated coding assistants, and advanced image and speech generation technologies -- are the result of monumental human achievements. These breakthroughs reflect mastery across multiple technical disciplines and the resolution of significant technological challenges. However, some of the most profound challenges may still lie ahead. These challenges are not purely technical but pertain to the fair and responsible use of AI in ways that genuinely improve the global human condition. This article explores one promising application aligned with that vision: the use of AI tools to facilitate and enhance education, with a specific focus on signal processing (SP). It presents two interrelated perspectives: identifying and addressing technical limitations, and applying AI tools in practice to improve educational experiences. Primers are provided on several core technical issues that arise when using AI in educational settings, including how to ensure fairness and inclusivity, handle hallucinated outputs, and achieve efficient use of resources. These and other considerations -- such as transparency, explainability, and trustworthiness -- are illustrated through the development of an immersive, structured, and reliable "smart textbook." The article serves as a resource for researchers and educators seeking to advance AI's role in engineering education.
- Abstract（参考訳）: 近年出現した強力な人工知能(AI)ツールは、大きな言語モデル、自動化されたコーディングアシスタント、高度な画像および音声生成技術などである。
これらのブレークスルーは、複数の技術分野にわたる熟達と、重要な技術的課題の解決を反映している。
しかし、最も重大な課題のいくつかはまだ先にあるかもしれない。
これらの課題は純粋に技術的ではなく、グローバルな人間の状態を真に改善する方法でAIを公平かつ責任ある利用に関係している。
この記事では、そのビジョンに沿った有望なアプリケーションとして、信号処理(SP)に特化して、教育を円滑にし、強化するためのAIツールの使用について説明する。
技術的な制限を特定し、対処すること、そして教育経験を改善するためにAIツールを実践することである。
プライマーは、公正さと傾きの確保、幻覚的なアウトプットの扱い、リソースの効率的な利用など、教育環境でAIを使用する際に生じるいくつかの技術的な問題について提供される。
これらと、透明性、説明可能性、信頼性といった他の考慮事項は、没入的で構造化され、信頼性の高い「スマート教科書」の開発を通じて説明される。
この記事は、AIのエンジニアリング教育における役割を前進させようとする研究者や教育者のためのリソースとして機能する。
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