AI ໃນ US College Admissions: ຈະເກີດຫຍັງຂຶ້ນກັບການສະໝັກຂອງຜູ້ສະໝັກ?

ມະຫາວິທະຍາໄລຫຼາຍແຫ່ງໃນສະຫະລັດກໍາລັງຄ່ອຍໆທົດສອບປັນຍາປະດິດໃນການອ່ານບົດເລື່ອງ, ການປະມວນຜົນການຖອດຂໍ້ຄວາມແລະການສະຫນັບສະຫນູນການກວດສອບຂໍ້ມູນ, ເປີດວິທີການໃຫມ່ໃນການປະເມີນໂປຣໄຟລ໌ຂອງຜູ້ສະຫມັກ.

AI ສະຫນັບສະຫນູນການກວດສອບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການເຂົ້າຮຽນ.

ການນໍາໃຊ້ AI ໃນການເຂົ້າຮຽນແມ່ນແຜ່ຫຼາຍຢູ່ໃນມະຫາວິທະຍາໄລອາເມລິກາຈໍານວນຫຼາຍ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນຜູ້ທີ່ໄດ້ຮັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຈໍານວນຫລາຍ. ເທກໂນໂລຍີຊ່ວຍຫຼຸດເວລາປະມວນຜົນ, ກວດສອບຂໍ້ມູນ, ແລະຊ່ວຍໃຫ້ຄະນະກໍາມະການຮັບສະຫມັກປະເມີນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຍັງເຮັດໃຫ້ເກີດການຂັດແຍ້ງກ່ຽວກັບຄວາມໂປ່ງໃສ, ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ແລະຄວາມສ່ຽງທີ່ຈະສູນເສຍອົງປະກອບຂອງມະນຸດ.

AI ອ່ານບົດເລື່ອງຫຼາຍກວ່າ 250,000 ພາຍໃນບໍ່ຮອດຊົ່ວໂມງ!

ມະຫາວິທະຍາໄລຫຼາຍແຫ່ງໃນສະຫະລັດ ພວມຕົກຢູ່ໃນຄວາມກົດດັນອັນໃຫຍ່ຫຼວງ ເນື່ອງຈາກຈຳນວນໃບສະໝັກເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນແຕ່ລະປີ. ໂຮງຮຽນທີ່ໄດ້ຮັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຫຼາຍສິບພັນຄົນຕໍ່ຮອບການເຂົ້າຮຽນຕ້ອງໃຊ້ເວລາຫຼາຍເພື່ອອ່ານ essays, ກວດເບິ່ງ transcripts ແລະກວດສອບຂໍ້ມູນ. ຂະບວນການຄູ່ມືບໍ່ພຽງແຕ່ overloads ຄະນະກໍາມະການຮັບສະຫມັກ, ແຕ່ຍັງເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມລ່າຊ້າໃນການຕອບສະຫນອງຕໍ່ຜູ້ສະຫມັກ.

ໃນສະພາບການນີ້, ໂຮງຮຽນກໍາລັງເລີ່ມນໍາໃຊ້ປັນຍາປະດິດເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນຂັ້ນຕອນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຊ້ໍາຊ້ອນແລະໃຊ້ເວລາຫຼາຍ. ເປົ້າຫມາຍຕົ້ນຕໍແມ່ນເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນເວລາການປະເມີນເບື້ອງຕົ້ນ, ດັ່ງນັ້ນການຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ສະຫມັກໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບໄວຂຶ້ນໃນຂະນະທີ່ຮັກສາລະດັບຄວາມສອດຄ່ອງໃນການກວດສອບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ.

ຕົວຢ່າງຫນຶ່ງທີ່ໂດດເດັ່ນແມ່ນ Virginia Tech, ເຊິ່ງໄດ້ນໍາໃຊ້ລະບົບ AI ທີ່ສາມາດອ່ານຫຼາຍກວ່າ 250,000 essay ໃນເວລາຫນ້ອຍກວ່າຫນຶ່ງຊົ່ວໂມງ. ນັ້ນແມ່ນໄວກ່ວາສະເລ່ຍສອງນາທີຕໍ່ບົດຂຽນເມື່ອອ່ານດ້ວຍຕົນເອງ.

ຄວາມສາມາດໃນການປຸງແຕ່ງຂະຫນາດໃຫຍ່ດັ່ງກ່າວຊ່ວຍໃຫ້ໂຮງຮຽນຫຼຸດຜ່ອນວຽກງານຂອງພະນັກງານແລະເລັ່ງຂະບວນການຮັບສະຫມັກ, ໂດຍສະເພາະໃນຊ່ວງເວລາສູງສຸດ.

AI ໃນ essays ຮັບສະຫມັກ, transcripts, ແລະຈົດຫມາຍແນະນໍາ

Essays ມັກຈະເປັນສ່ວນຫນຶ່ງທີ່ຍາກທີ່ສຸດຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຈະປະເມີນຜົນເພາະວ່າພວກເຂົາເປັນຫົວຂໍ້ຫຼາຍ, ຊຶ່ງເປັນເຫດຜົນທີ່ໂຮງຮຽນຈໍານວນຫຼາຍເລີ່ມໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ເພື່ອຊ່ວຍໃນການກວດສອບເບື້ອງຕົ້ນ.

ໃນຂັ້ນຕອນນີ້, ແບບຈໍາລອງພາສາຕົ້ນຕໍແມ່ນກວດເບິ່ງການຫຼອກລວງແລະກວດພົບຄວາມຜິດພາດທາງໄວຍາກອນ, ເຊິ່ງຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຂອງການປຸງແຕ່ງກ່ອນທີ່ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຈະຖືກສົ່ງໄປຫາຄະນະກໍາມະການຮັບສະຫມັກ.

ບາງລະບົບຍັງສາມາດກວດຫາສັນຍານວ່າ essay ອາດຈະຖືກສ້າງຂື້ນໂດຍເຄື່ອງມື, ອີງຕາມລະດັບຂອງການຊໍ້າຄືນຫຼືຮູບແບບການຂຽນທີ່ບໍ່ກົງກັບພາກສ່ວນອື່ນໆຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ. ໃນຂະນະທີ່ບໍ່ໄດ້ສະຫຼຸບ, ສັນຍານເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ໂຮງຮຽນກໍານົດວ່າແອັບພລິເຄຊັນໃດຕ້ອງການການອ່ານຂອງມະນຸດທີ່ໃກ້ຊິດ.

AI ຍັງຖືກ ນຳ ໃຊ້ກັບພາກສ່ວນອື່ນໆຂອງແອັບພລິເຄຊັນ, ນອກ ເໜືອ ຈາກບົດຂຽນ. ຈໍເຈຍ Tech ປະມວນຜົນການຖອດຂໍ້ຄວາມ, ຈາກການສະກັດເອົາຂໍ້ມູນໄປສູ່ການປ່ຽນສິນເຊື່ອແລະຄວາມສົມດຸນຂອງຫຼັກສູດ, ຫຼຸດຜ່ອນເວລາທີ່ມັນໃຊ້ເວລາໃນການທົບທວນຄືນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການໂອນ. ຢູ່ Stony Brook, AI ສະຫຼຸບຈົດ ໝາຍ ແນະ ນຳ, ເນັ້ນໃສ່ປັດໃຈທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບພື້ນຖານສ່ວນຕົວຂອງຜູ້ສະ ໝັກ, ຊ່ວຍໃຫ້ຄະນະ ກຳ ມະການເຂົ້າຮຽນເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນຫຼັກໄດ້ໄວ.

ສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ປະກອບມີໂຄງການຫຼືເອກະສານການຄົ້ນຄວ້າ, ບາງໂຮງຮຽນກໍາລັງປະຕິບັດການສໍາພາດອັດຕະໂນມັດເພື່ອກວດສອບລະດັບຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງຜູ້ສະຫມັກ. Caltech ກ່າວວ່າມັນໃຊ້ຮູບແບບການສໍາພາດອອນໄລນ໌ໂດຍຜ່ານເຄື່ອງມື AI, ຂໍໃຫ້ຜູ້ສະຫມັກອະທິບາຍລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບໂຄງການຂອງຕົນເອງທີ່ສົ່ງມາ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຜົນໄດ້ຮັບຈະຖືກສົ່ງໃຫ້ຄະນະວິຊາສໍາລັບການປະເມີນຜົນຄູ່ມື.

ການຂັດແຍ້ງ, ຄວາມໂປ່ງໃສ ແລະບົດບາດຂອງມະນຸດ

ເຖິງແມ່ນວ່າຄາດວ່າຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນພາລະຂອງໂຮງຮຽນ, ການນໍາໃຊ້ AI ໃນການເຂົ້າຮຽນຍັງເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມກັງວົນຫຼາຍກ່ຽວກັບຄວາມໂປ່ງໃສແລະຍຸຕິທໍາ. ຫນຶ່ງໃນຄໍາຖາມໃຫຍ່ແມ່ນວ່າມັນເປັນການຍາກສໍາລັບຜູ້ສະຫມັກທີ່ຈະຮູ້ວ່າໂຮງຮຽນກໍາລັງໃຊ້ AI ໃນລະດັບໃດ, ໂດຍສະເພາະໃນຂັ້ນຕອນໃດແລະລະບົບຜົນກະທົບຕໍ່ຜົນໄດ້ຮັບການເຂົ້າຮຽນ.

ເພື່ອແກ້ໄຂຄວາມກັງວົນເຫຼົ່ານີ້, ສະມາຄົມແຫ່ງຊາດສໍາລັບການໃຫ້ຄໍາປຶກສາການເຂົ້າວິທະຍາໄລໄດ້ປັບປຸງຄໍາແນະນໍາດ້ານຈັນຍາບັນຂອງຕົນໃນລະດູໃບໄມ້ປົ່ງນີ້, ເພີ່ມພາກສ່ວນທີ່ອຸທິດໃຫ້ກັບ AI.

ອົງການຈັດຕັ້ງເຊື່ອວ່າເຄື່ອງມືອັດຕະໂນມັດສາມາດສະຫນັບສະຫນູນຂະບວນການ, ແຕ່ການປະຕິບັດຕ້ອງໄດ້ຮັບການຍຶດຫມັ້ນໃນຫຼັກການພື້ນຖານຂອງຄວາມໂປ່ງໃສ, ຄວາມຊື່ສັດແລະຍຸຕິທໍາ, ໃນຂະນະທີ່ເຄົາລົບກຽດສັກສີຂອງຜູ້ຮຽນ.

ກັບໄປທີ່ຫົວຂໍ້

ຂອບໃຈ

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