미국 대학 입학에서의 AI: 지원자 지원서는 어떻게 될까?

많은 미국 대학, 특히 지원서가 많은 대학에서 입학 과정에 AI를 활용하는 것이 널리 퍼져 있습니다. 이 기술은 처리 시간을 단축하고, 정보를 인증하며, 입학위원회가 지원서를 더욱 일관되게 평가할 수 있도록 지원합니다. 그러나 이러한 AI 도입은 투명성, 정확성, 그리고 인적 요소 상실 위험과 관련하여 논란을 불러일으키기도 했습니다.

AI가 1시간 이내에 25만 개가 넘는 에세이를 읽습니다!

미국의 많은 대학들이 매년 지원자 수가 급증함에 따라 큰 압박을 받고 있습니다. 입학 전형 주기마다 수만 건의 지원서를 받는 대학들은 에세이 검토, 성적 증명서 검토, 정보 검증에 많은 시간을 할애해야 합니다. 이러한 수동적인 절차는 입학위원회에 과부하를 초래할 뿐만 아니라 지원자 응답에도 지연을 초래합니다.

이러한 맥락에서 학교들은 반복적이고 시간이 많이 소요되는 데이터 처리 단계를 지원하기 위해 인공지능을 활용하기 시작했습니다. 주요 목표는 초기 평가 시간을 단축하여 지원자들이 지원서 검토의 일관성을 유지하면서도 더 빨리 결과를 받을 수 있도록 돕는 것입니다.

주목할 만한 사례 중 하나는 버지니아 공대(Virginia Tech)로, 25만 개 이상의 에세이를 한 시간도 채 걸리지 않고 읽을 수 있는 AI 시스템을 구축했습니다. 이는 수작업으로 에세이를 읽을 때 평균 2분이 걸리는 것보다 훨씬 빠른 속도입니다.

이처럼 대규모 처리 능력은 학교가 직원 업무량을 줄이고 입학 절차를 신속하게 처리하는 데 도움이 되며, 특히 성수기에는 더욱 그렇습니다.

입학 에세이, 성적 증명서 및 추천서에 AI 활용

에세이는 지원서에서 평가하기 가장 어려운 부분인데, 매우 주관적이기 때문입니다. 이 때문에 많은 학교에서 초기 심사에 AI 도구를 활용하기 시작했습니다.

이 단계에서 언어 모델은 주로 표절을 확인하고 문법 오류를 감지하는데, 이를 통해 지원서가 입학위원회에 전달되기 전 처리량이 크게 줄어듭니다.

일부 시스템은 에세이가 다른 도구에 의해 작성되었을 가능성을 감지할 수도 있습니다. 이는 반복 정도나 지원서의 다른 부분과 일치하지 않는 문체를 기반으로 합니다. 이러한 단서가 결정적인 것은 아니지만, 학교는 어떤 지원서가 더 면밀한 검토가 필요한지 판단하는 데 도움이 됩니다.

AI는 에세이 외에도 지원서의 다른 부분에도 적용되고 있습니다. 조지아 공대는 데이터 추출부터 학점 변환 및 과정 동등성 평가까지 성적 증명서를 처리하여 편입 지원서 검토 시간을 단축합니다. 스토니 브룩에서는 AI가 추천서를 요약하고 지원자의 개인적 배경과 관련된 요소를 강조하여 입학위원회가 핵심 정보를 신속하게 파악할 수 있도록 지원합니다.

프로젝트나 연구 논문이 포함된 지원서의 경우, 일부 대학에서는 지원자의 이해도를 검증하기 위해 자동 면접을 시행하고 있습니다. 칼텍은 AI 도구를 활용한 온라인 면접 방식을 도입하여 지원자에게 자신이 제출한 프로젝트에 대해 자세히 설명하도록 요청한다고 밝혔습니다. 면접 결과는 교수진에게 전송되어 수동 평가를 받습니다.

논란, 투명성 및 인간의 역할

학교의 부담을 줄이는 데 도움이 될 것으로 기대되지만, 입학 과정에서 AI를 활용하는 것은 여전히 투명성과 공정성에 대한 많은 우려를 불러일으킵니다. 가장 큰 의문 중 하나는 지원자들이 학교가 AI를 어느 정도, 구체적으로 어떤 단계에서 사용하고 있는지, 그리고 시스템이 입학 결과에 어떤 영향을 미치는지 파악하기 어렵다는 것입니다.

이러한 우려를 해소하기 위해 전국 대학 입학 상담 협회는 이번 가을에 윤리 지침을 업데이트하여 AI에 전념하는 섹션을 추가했습니다.

이 조직은 자동화 도구가 프로세스를 지원할 수 있다고 믿지만, 이를 구현하는 데는 학습자의 존엄성을 존중하는 동시에 투명성, 성실성, 공정성이라는 핵심 원칙이 적용되어야 합니다.

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탄 투

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