Conversação homem-máquina. Caracterização e avaliação do estado actual das soluções de speech recognition, speech synthesis e sistemas de conversação homem-máquina

A comunicação verbal humana é realizada em dois sentidos, existindo uma compreensão de ambas as partes que resulta em determinadas considerações. Este tipo de comunicação, também chamada de diálogo, para além de agentes humanos pode ser constituído por agentes humanos e máquinas. A interação entre o Homem e máquinas, através de linguagem natural, desempenha um papel importante na melhoria da comunicação entre ambos. Com o objetivo de perceber melhor a comunicação entre Homem e máquina este documento apresenta vários conhecimentos sobre sistemas de conversação Homemmáquina, entre os quais, os seus módulos e funcionamento, estratégias de diálogo e desafios a ter em conta na sua implementação. Para além disso, são ainda apresentados vários sistemas de Speech Recognition, Speech Synthesis e sistemas que usam conversação Homem-máquina. Por último são feitos testes de performance sobre alguns sistemas de Speech Recognition e de forma a colocar em prática alguns conceitos apresentados neste trabalho, é apresentado a implementação de um sistema de conversação Homem-máquina. Sobre este trabalho várias ilações foram obtidas, entre as quais, a alta complexidade dos sistemas de conversação Homem-máquina, a baixa performance no reconhecimento de voz em ambientes com ruído e as barreiras que se podem encontrar na implementação destes sistemas

The National Student Survey: validation in Portuguese medical students

The UK National Student Survey (NSS) is a sound and widely used instrument for assessing students’ academic experiences. We aimed to translate the NSS for Portuguese students and to validate the instrument in a sample of medical undergraduates. The research team translated and adapted the NSS for Portuguese students (NSS-P). The survey was administered on an online platform to 1,256 final-year students at eight Portuguese medical schools. A total of 329 medical students (69.9% female) replied to the NSS-P, a response rate of 26.2%. Confirmatory factor analysis showed that the original six-factor structure had an adequate fit to the data. Adequate internal consistency was observed for all the subscales. Medium to large correlations were found among all the subscale scores and between the subscale scores and the students’ overall satisfaction. Multiple regression showed that the scores on the Teaching, Organization and Management and Personal Development subscales significantly predicted the students’ overall satisfaction. Approximately 64% of the students reported being satisfied with the quality of their courses. Significant differences among the medical schools in their NSS-P scores were found. The NSS-P is a valid and reliable measure for assessing medical students’ perceptions of academic quality