
AI ভর্তির আবেদনপত্রের স্ক্রিনিং সমর্থন করে।
অনেক আমেরিকান বিশ্ববিদ্যালয়ে ভর্তির ক্ষেত্রে AI-এর ব্যবহার ব্যাপক, বিশেষ করে যেসব বিশ্ববিদ্যালয়ে প্রচুর সংখ্যক আবেদনপত্র জমা পড়ে। এই প্রযুক্তি প্রক্রিয়াকরণের সময় কমাতে, তথ্যের প্রমাণীকরণ করতে এবং ভর্তি কমিটিগুলিকে আবেদনপত্র আরও ধারাবাহিকভাবে মূল্যায়ন করতে সাহায্য করে। তবে, এই বাস্তবায়ন স্বচ্ছতা, নির্ভুলতা এবং মানবিক উপাদান হারানোর ঝুঁকি নিয়েও বিতর্কের সৃষ্টি করেছে।
এক ঘন্টারও কম সময়ে AI ২,৫০,০০০ এরও বেশি প্রবন্ধ পড়েছে!
প্রতি বছর আবেদনের সংখ্যা তীব্রভাবে বৃদ্ধি পাওয়ায় মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের অনেক বিশ্ববিদ্যালয় প্রচণ্ড চাপের মধ্যে রয়েছে। যেসব স্কুল প্রতি ভর্তি চক্রে হাজার হাজার আবেদন গ্রহণ করে, তাদের প্রবন্ধ পড়তে, ট্রান্সক্রিপ্ট পরীক্ষা করতে এবং তথ্য যাচাই করতে প্রচুর সময় ব্যয় করতে হয়। ম্যানুয়াল প্রক্রিয়াটি কেবল ভর্তি কমিটিকেই অতিরিক্ত চাপ দেয় না, বরং প্রার্থীদের প্রতিক্রিয়া জানাতেও বিলম্ব ঘটায়।
এই প্রেক্ষাপটে, স্কুলগুলি পুনরাবৃত্তিমূলক এবং সময়সাপেক্ষ ডেটা প্রক্রিয়াকরণ পদক্ষেপগুলিকে সমর্থন করার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার শুরু করছে। মূল লক্ষ্য হল প্রাথমিক মূল্যায়নের সময় কমানো, যার ফলে প্রার্থীদের দ্রুত ফলাফল পেতে সাহায্য করা এবং আবেদন পর্যালোচনায় ধারাবাহিকতা বজায় রাখা।
এর একটি উল্লেখযোগ্য উদাহরণ হল ভার্জিনিয়া টেক, যা এমন একটি এআই সিস্টেম স্থাপন করেছে যা এক ঘন্টারও কম সময়ে ২,৫০,০০০ এরও বেশি প্রবন্ধ পড়তে পারে। এটি ম্যানুয়ালি পড়ার সময় প্রতি প্রবন্ধের গড় দুই মিনিটের চেয়ে অনেক দ্রুত।
এই ধরনের বৃহৎ পরিসরে প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা স্কুলগুলিকে কর্মীদের কাজের চাপ কমাতে এবং ভর্তি প্রক্রিয়া দ্রুত করতে সাহায্য করে, বিশেষ করে ব্যস্ত সময়ে।
ভর্তি প্রবন্ধ, প্রতিলিপি এবং সুপারিশপত্রে AI
প্রবন্ধগুলি প্রায়শই একটি অ্যাপ্লিকেশনের মূল্যায়নের জন্য সবচেয়ে কঠিন অংশ কারণ এগুলি এতটাই ব্যক্তিগত, যে কারণে অনেক স্কুল প্রাথমিক স্ক্রিনিংয়ে সহায়তা করার জন্য AI সরঞ্জাম ব্যবহার শুরু করছে।
এই ধাপে, ভাষা মডেলগুলি প্রাথমিকভাবে চৌর্যবৃত্তি পরীক্ষা করে এবং ব্যাকরণগত ত্রুটি সনাক্ত করে, যা ভর্তি বোর্ডে আবেদন পাঠানোর আগে প্রক্রিয়াকরণের পরিমাণ উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে।
কিছু সিস্টেম পুনরাবৃত্তির মাত্রা বা লেখার ধরণ যা অ্যাপ্লিকেশনের অন্যান্য অংশের সাথে মেলে না তার উপর ভিত্তি করে কোনও প্রবন্ধ কোনও সরঞ্জাম দ্বারা তৈরি করা হয়েছে কিনা তার লক্ষণগুলিও সনাক্ত করতে পারে। যদিও এই সংকেতগুলি চূড়ান্ত নয়, তবে এই সংকেতগুলি স্কুলগুলিকে নির্ধারণ করতে সহায়তা করে যে কোন অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে আরও ঘনিষ্ঠভাবে মানব পাঠের প্রয়োজন।
প্রবন্ধের বাইরেও আবেদনের অন্যান্য অংশেও AI প্রয়োগ করা হচ্ছে। জর্জিয়া টেক ট্রান্সক্রিপ্ট প্রক্রিয়া করে, ডেটা এক্সট্রাকশন থেকে শুরু করে ক্রেডিট রূপান্তর এবং কোর্সের সমতা পর্যন্ত, যা ট্রান্সফার আবেদনগুলি পর্যালোচনা করতে সময় কমিয়ে দেয়। স্টনি ব্রুক-এ, AI সুপারিশপত্রের সারসংক্ষেপ তৈরি করে, আবেদনকারীর ব্যক্তিগত পটভূমির সাথে প্রাসঙ্গিক বিষয়গুলি তুলে ধরে, ভর্তি কমিটিকে দ্রুত গুরুত্বপূর্ণ তথ্য বুঝতে সাহায্য করে।
যেসব আবেদনপত্রে প্রকল্প বা গবেষণাপত্র অন্তর্ভুক্ত থাকে, সেসব আবেদনের ক্ষেত্রে, কিছু স্কুল আবেদনকারীর বোধগম্যতার স্তর যাচাই করার জন্য স্বয়ংক্রিয় সাক্ষাৎকার বাস্তবায়ন করছে। ক্যালটেক জানিয়েছে যে তারা একটি AI টুলের মাধ্যমে একটি অনলাইন সাক্ষাৎকার ফর্ম্যাট ব্যবহার করে, যেখানে আবেদনকারীদের তাদের নিজস্ব জমা দেওয়া প্রকল্প সম্পর্কে বিস্তারিত ব্যাখ্যা করতে বলা হয়। এরপর ফলাফলগুলি ম্যানুয়াল মূল্যায়নের জন্য অনুষদের কাছে পাঠানো হয়।
বিতর্ক, স্বচ্ছতা এবং মানুষের ভূমিকা
যদিও এটি স্কুলের উপর বোঝা কমাতে সাহায্য করবে বলে আশা করা হচ্ছে, ভর্তিতে AI ব্যবহার এখনও স্বচ্ছতা এবং ন্যায্যতা নিয়ে অনেক উদ্বেগ তৈরি করে। একটি বড় প্রশ্ন হল, প্রার্থীদের পক্ষে স্কুলগুলি কতটা AI ব্যবহার করছে তা জানা কঠিন, বিশেষ করে কোন ধাপে এবং কীভাবে সিস্টেমটি ভর্তির ফলাফলকে প্রভাবিত করে।
এই উদ্বেগগুলি মোকাবেলা করার জন্য, ন্যাশনাল অ্যাসোসিয়েশন ফর কলেজ অ্যাডমিশন কাউন্সেলিং এই শরতে তাদের নীতিশাস্ত্র নির্দেশিকা আপডেট করেছে, AI-এর উপর নিবেদিত একটি বিভাগ যুক্ত করেছে।
সংস্থাটি বিশ্বাস করে যে স্বয়ংক্রিয় সরঞ্জামগুলি প্রক্রিয়াটিকে সমর্থন করতে পারে, তবে বাস্তবায়ন অবশ্যই স্বচ্ছতা, সততা এবং ন্যায্যতার মূল নীতিগুলির উপর ভিত্তি করে হতে হবে, একই সাথে শিক্ষার্থীদের মর্যাদাকে সম্মান করতে হবে।
সূত্র: https://tuoitre.vn/ai-vao-tuyen-sinh-dai-hoc-my-dieu-gi-xay-ra-voi-ho-so-cua-thi-sinh-20251205165712861.htm










মন্তব্য (0)