AI i antagning till amerikanska universitet: Vad händer med kandidaternas ansökningar?

Många universitet i USA testar gradvis artificiell intelligens för att läsa uppsatser, bearbeta transkript och stödja informationsverifiering, vilket öppnar upp för en ny metod för att utvärdera kandidaters profiler.

AI stöder granskning av ansökningar.

Användningen av AI vid antagning är utbredd vid många amerikanska universitet, särskilt de som tar emot ett stort antal ansökningar. Tekniken hjälper till att förkorta handläggningstider, autentisera information och hjälpa antagningskommittéer att utvärdera ansökningar mer konsekvent. Implementeringen har dock också orsakat kontroverser gällande transparens, noggrannhet och risken att förlora den mänskliga faktorn.

AI läser över 250 000 uppsatser på mindre än en timme!

Många universitet i USA är under stor press då antalet ansökningar ökar kraftigt varje år. Skolor som tar emot tiotusentals ansökningar per antagningscykel måste lägga ner mycket tid på att läsa uppsatser, kontrollera betyg och verifiera information. Den manuella processen överbelastar inte bara antagningskommittén utan orsakar också förseningar i svaren till kandidater.

I detta sammanhang börjar skolor använda artificiell intelligens för att stödja repetitiva och tidskrävande databehandlingssteg. Huvudmålet är att förkorta den inledande bedömningstiden och därigenom hjälpa kandidater att få resultat snabbare samtidigt som en viss nivå av konsekvens bibehålls i granskningen av ansökningar.

Ett anmärkningsvärt exempel är Virginia Tech, som använde ett AI-system som kan läsa mer än 250 000 uppsatser på mindre än en timme. Det är mycket snabbare än de genomsnittliga två minuterna per uppsats när man läser den manuellt.

Sådan storskalig bearbetningskapacitet hjälper skolor att minska personalens arbetsbelastning och påskynda antagningsprocessen, särskilt under högtrafik.

AI i antagningsuppsatser, transkript och rekommendationsbrev

Uppsatser är ofta den svåraste delen av en ansökan att utvärdera eftersom de är så subjektiva, vilket är anledningen till att många skolor börjar använda AI-verktyg för att hjälpa till med den inledande urvalet.

I detta steg kontrollerar språkmodellerna främst plagiat och upptäcker grammatiska fel, vilket avsevärt minskar mängden bearbetning innan ansökan skickas till antagningsnämnden.

Vissa system kan också upptäcka tecken på att en uppsats kan ha skapats av ett verktyg, baserat på graden av upprepning eller en skrivstil som inte matchar andra delar av ansökan. Även om dessa signaler inte är avgörande, hjälper de skolor att avgöra vilka ansökningar som behöver en närmare mänsklig läsning.

AI tillämpas även på andra delar av ansökan, utöver själva uppsatsen. Georgia Tech bearbetar betyg, från datautvinning till omvandling av poäng och kursekvivalens, vilket minskar den tid det tar att granska överföringsansökningar. På Stony Brook sammanfattar AI rekommendationsbrev och lyfter fram faktorer som är relevanta för sökandens personliga bakgrund, vilket hjälper antagningskommittén att snabbt förstå viktig information.

För ansökningar som inkluderar ett projekt eller en forskningsrapport implementerar vissa skolor automatiserade intervjuer för att validera sökandens förståelsenivå. Caltech uppger att de använder ett online-intervjuformat via ett AI-verktyg, där de ombeds att förklara i detalj om sitt eget inskickade projekt. Resultaten skickas sedan till fakulteten för manuell utvärdering.

Kontrovers, transparens och den mänskliga rollen

Även om det förväntas bidra till att minska bördan på skolorna, väcker användningen av AI vid antagning fortfarande många farhågor kring transparens och rättvisa. En av de stora frågorna är att det är svårt för kandidater att veta i vilken utsträckning skolor använder AI, specifikt i vilka steg och hur systemet påverkar antagningsresultaten.

För att ta itu med dessa problem uppdaterade National Association for College Admission Counseling sina etiska riktlinjer i höstas och lade till ett avsnitt ägnat åt AI.

Organisationen anser att automatiserade verktyg kan stödja processen, men implementeringen måste förankras i kärnprinciperna om transparens, integritet och rättvisa, samtidigt som elevernas värdighet respekteras.

Tillbaka till ämnet

THANH TOR

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