Umělá inteligence podporuje prověřování přijímacích žádostí.
Využívání umělé inteligence v přijímacím řízení je rozšířené na mnoha amerických univerzitách, zejména na těch, které dostávají velký počet přihlášek. Technologie pomáhá zkrátit dobu zpracování, ověřovat informace a pomáhat přijímacím komisím konzistentněji hodnotit přihlášky. Implementace však také vyvolala kontroverze ohledně transparentnosti, přesnosti a rizika ztráty lidského prvku.
Umělá inteligence přečte přes 250 000 esejů za méně než hodinu!
Mnoho univerzit v USA je pod velkým tlakem, protože počet přihlášek každým rokem prudce roste. Školy, které v každém přijímacím kole dostávají desítky tisíc přihlášek, musí trávit spoustu času čtením esejí, kontrolou přepisů a ověřováním informací. Manuální proces nejen přetěžuje přijímací komisi, ale také způsobuje zpoždění v odpovědích na přihlášky kandidátů.
V této souvislosti školy začínají využívat umělou inteligenci k podpoře opakujících se a časově náročných kroků zpracování dat. Hlavním cílem je zkrátit dobu počátečního hodnocení, a tím pomoci kandidátům získat výsledky dříve a zároveň zachovat určitou úroveň konzistence při posuzování přihlášek.
Jedním z pozoruhodných příkladů je Virginia Tech, která nasadila systém umělé inteligence, jenž dokáže přečíst více než 250 000 esejů za méně než hodinu. To je mnohem rychleji než průměrné dvě minuty na esej při ručním čtení.
Takové rozsáhlé zpracovatelské kapacity pomáhají školám snížit pracovní zátěž zaměstnanců a urychlit přijímací proces, zejména ve špičce.
Umělá inteligence v přijímacích esejích, přepisech a doporučujících dopisech
Eseje jsou často nejtěžší částí přihlášky k posouzení, protože jsou velmi subjektivní, a proto mnoho škol začíná používat nástroje umělé inteligence, které jim pomáhají s počátečním výběrem.
V tomto kroku jazykové modely primárně kontrolují plagiátorství a detekují gramatické chyby, což výrazně snižuje objem zpracování před odesláním přihlášky přijímací komisi.
Některé systémy dokáží také detekovat známky toho, že esej mohla být vytvořena pomocí nástroje, a to na základě míry opakování nebo stylu psaní, který neodpovídá ostatním částem přihlášky. I když to není přesvědčivé, tyto signály pomáhají školám určit, které přihlášky potřebují bližší přečtení člověkem.
Umělá inteligence se uplatňuje i v dalších částech přihlášky, nejen v eseji. Georgia Tech zpracovává přepisy, od extrakce dat až po převod kreditů a ekvivalenci kurzů, čímž zkracuje dobu potřebnou k posouzení žádostí o přestup. Ve Stony Brook umělá inteligence shrnuje doporučující dopisy, zdůrazňuje faktory relevantní pro osobní zázemí uchazeče a pomáhá přijímací komisi rychle pochopit klíčové informace.
U přihlášek, které zahrnují projekt nebo výzkumnou práci, některé školy zavádějí automatizované pohovory k ověření úrovně znalostí uchazeče. Caltech uvedl, že používá online formát pohovoru prostřednictvím nástroje umělé inteligence, v němž uchazeče žádá o podrobný popis svého předloženého projektu. Výsledky jsou poté odeslány fakultě k manuálnímu vyhodnocení.
Kontroverze, transparentnost a lidská role
Přestože se očekává, že pomůže snížit zátěž škol, používání umělé inteligence v přijímacím řízení stále vyvolává mnoho obav ohledně transparentnosti a spravedlnosti. Jednou z velkých otázek je, že pro uchazeče je obtížné vědět, do jaké míry školy umělou inteligenci využívají, konkrétně v jakých krocích a jak systém ovlivňuje výsledky přijímacího řízení.
Aby se tyto obavy vyřešily, aktualizovala Národní asociace pro poradenství při přijímání na vysoké školy letos na podzim své etické pokyny a přidala do nich část věnovanou umělé inteligenci.
Organizace se domnívá, že automatizované nástroje mohou tento proces podpořit, ale jejich implementace musí být zakotvena v základních principech transparentnosti, integrity a spravedlnosti a zároveň respektovat důstojnost studentů.
Zdroj: https://tuoitre.vn/ai-vao-tuyen-sinh-dai-hoc-my-dieu-gi-xay-ra-voi-ho-so-cua-thi-sinh-20251205165712861.htm
Komentář (0)