अमेरिकी कॉलेज प्रवेश में एआई: अभ्यर्थियों के आवेदनों का क्या होगा?

अमेरिका में कई विश्वविद्यालय धीरे-धीरे निबंध पढ़ने, प्रतिलिपियों को संसाधित करने और सूचना सत्यापन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का परीक्षण कर रहे हैं, जिससे अभ्यर्थियों के प्रोफाइल के मूल्यांकन में एक नया दृष्टिकोण सामने आ रहा है।

एआई प्रवेश आवेदनों की स्क्रीनिंग का समर्थन करता है।

कई अमेरिकी विश्वविद्यालयों में, खासकर जहाँ बड़ी संख्या में आवेदन आते हैं, प्रवेश प्रक्रिया में एआई का व्यापक उपयोग हो रहा है। यह तकनीक प्रक्रिया समय को कम करने, जानकारी को प्रमाणित करने और प्रवेश समितियों को आवेदनों का अधिक सुसंगत मूल्यांकन करने में मदद करती है। हालाँकि, इसके कार्यान्वयन ने पारदर्शिता, सटीकता और मानवीय पहलू के खोने के जोखिम को लेकर विवाद भी पैदा किया है।

एआई एक घंटे से भी कम समय में 250,000 से अधिक निबंध पढ़ता है!

अमेरिका के कई विश्वविद्यालय भारी दबाव में हैं क्योंकि हर साल आवेदनों की संख्या तेज़ी से बढ़ रही है। जिन स्कूलों को हर प्रवेश चक्र में हज़ारों आवेदन प्राप्त होते हैं, उन्हें निबंध पढ़ने, ट्रांसक्रिप्ट जाँचने और जानकारी सत्यापित करने में काफ़ी समय लगाना पड़ता है। मैन्युअल प्रक्रिया न केवल प्रवेश समिति पर बोझ डालती है, बल्कि उम्मीदवारों को जवाब देने में भी देरी करती है।

इस संदर्भ में, स्कूल बार-बार दोहराए जाने वाले और समय लेने वाले डेटा प्रोसेसिंग चरणों का समर्थन करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग शुरू कर रहे हैं। इसका मुख्य लक्ष्य प्रारंभिक मूल्यांकन समय को कम करना है, जिससे उम्मीदवारों को आवेदनों की समीक्षा में निरंतरता बनाए रखते हुए परिणाम जल्दी प्राप्त करने में मदद मिल सके।

एक उल्लेखनीय उदाहरण वर्जीनिया टेक है, जिसने एक ऐसा एआई सिस्टम विकसित किया है जो एक घंटे से भी कम समय में 2,50,000 से ज़्यादा निबंध पढ़ सकता है। यह मैन्युअल रूप से पढ़ने पर प्रति निबंध औसतन दो मिनट से कहीं ज़्यादा तेज़ है।

इस तरह की बड़े पैमाने पर प्रसंस्करण क्षमताएं स्कूलों को स्टाफ के कार्यभार को कम करने और प्रवेश प्रक्रिया को तेज करने में मदद करती हैं, विशेष रूप से व्यस्त अवधि के दौरान।

प्रवेश निबंधों, प्रतिलिपियों और अनुशंसा पत्रों में एआई

निबंधों का मूल्यांकन करना अक्सर आवेदन का सबसे कठिन हिस्सा होता है, क्योंकि वे बहुत व्यक्तिपरक होते हैं, यही कारण है कि कई स्कूल प्रारंभिक जांच में मदद के लिए एआई उपकरणों का उपयोग करना शुरू कर रहे हैं।

इस चरण में, भाषा मॉडल मुख्य रूप से साहित्यिक चोरी की जांच करते हैं और व्याकरण संबंधी त्रुटियों का पता लगाते हैं, जिससे आवेदन को प्रवेश बोर्ड को भेजे जाने से पहले प्रसंस्करण की मात्रा काफी कम हो जाती है।

कुछ प्रणालियाँ इस बात के संकेत भी पहचान सकती हैं कि निबंध किसी उपकरण द्वारा बनाया गया है, जो दोहराव की मात्रा या आवेदन के अन्य भागों से मेल न खाने वाली लेखन शैली पर आधारित है। हालाँकि ये संकेत निर्णायक नहीं हैं, फिर भी ये स्कूलों को यह निर्धारित करने में मदद करते हैं कि किन आवेदनों को बारीकी से पढ़ने की आवश्यकता है।

निबंध के अलावा, आवेदन के अन्य भागों में भी एआई का प्रयोग किया जा रहा है। जॉर्जिया टेक, डेटा निष्कर्षण से लेकर क्रेडिट रूपांतरण और पाठ्यक्रम समकक्षता तक, ट्रांसक्रिप्ट की प्रक्रिया करता है, जिससे स्थानांतरण आवेदनों की समीक्षा में लगने वाला समय कम हो जाता है। स्टोनी ब्रुक में, एआई अनुशंसा पत्रों का सारांश तैयार करता है, आवेदक की व्यक्तिगत पृष्ठभूमि से संबंधित कारकों पर प्रकाश डालता है, जिससे प्रवेश समिति को महत्वपूर्ण जानकारी जल्दी से समझने में मदद मिलती है।

प्रोजेक्ट या शोध पत्र वाले आवेदनों के लिए, कुछ स्कूल आवेदक की समझ के स्तर की जाँच के लिए स्वचालित साक्षात्कार लागू कर रहे हैं। कैलटेक ने कहा कि वह एक एआई टूल के माध्यम से ऑनलाइन साक्षात्कार प्रारूप का उपयोग करता है, जिसमें आवेदकों से उनके द्वारा प्रस्तुत प्रोजेक्ट के बारे में विस्तार से बताने के लिए कहा जाता है। फिर परिणाम मैन्युअल मूल्यांकन के लिए संकाय को भेजे जाते हैं।

विवाद, पारदर्शिता और मानवीय भूमिका

हालाँकि इससे स्कूलों पर बोझ कम होने की उम्मीद है, फिर भी दाखिलों में एआई का इस्तेमाल पारदर्शिता और निष्पक्षता को लेकर कई चिंताएँ पैदा करता है। एक बड़ा सवाल यह है कि उम्मीदवारों के लिए यह जानना मुश्किल है कि स्कूल किस हद तक एआई का इस्तेमाल कर रहे हैं, खासकर किन चरणों में और यह प्रणाली दाखिले के नतीजों को कैसे प्रभावित करती है।

इन चिंताओं को दूर करने के लिए, नेशनल एसोसिएशन फॉर कॉलेज एडमिशन काउंसलिंग ने इस वर्ष अपने नैतिकता दिशानिर्देशों को अद्यतन किया, तथा इसमें एआई को समर्पित एक अनुभाग जोड़ा।

संगठन का मानना ​​है कि स्वचालित उपकरण इस प्रक्रिया का समर्थन कर सकते हैं, लेकिन कार्यान्वयन पारदर्शिता, अखंडता और निष्पक्षता के मूल सिद्धांतों पर आधारित होना चाहिए, साथ ही शिक्षार्थियों की गरिमा का भी सम्मान किया जाना चाहिए।

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थान थू

स्रोत: https://tuoitre.vn/ai-vao-tuyen-sinh-dai-hoc-my-dieu-gi-xay-ra-voi-ho-so-cua-thi-sinh-20251205165712861.htm