ABD Üniversitelerine Kabulde Yapay Zeka: Adayların Başvurularına Ne Olacak?

ABD'deki birçok üniversite, denemeleri okuma, transkriptleri işleme ve bilgi doğrulamayı destekleme konusunda yapay zekayı kademeli olarak test ederek aday profillerinin değerlendirilmesinde yeni bir yaklaşımın kapılarını açıyor.

Yapay zekâ, kabul başvurularının taranmasını destekliyor.

Yapay zekanın kabul süreçlerinde kullanımı, özellikle çok sayıda başvuru alan birçok Amerikan üniversitesinde yaygındır. Bu teknoloji, işlem sürelerini kısaltmaya, bilgileri doğrulamaya ve kabul komitelerinin başvuruları daha tutarlı bir şekilde değerlendirmesine yardımcı olmaktadır. Ancak uygulama, şeffaflık, doğruluk ve insan unsurunun kaybolması riski konusunda tartışmalara da yol açmıştır.

Yapay Zeka Bir Saatten Kısa Sürede 250.000'den Fazla Makaleyi Okudu!

ABD'deki birçok üniversite, başvuru sayısının her yıl hızla artması nedeniyle büyük bir baskı altındadır. Her başvuru döneminde on binlerce başvuru alan okullar, kompozisyonları okumak, transkriptleri kontrol etmek ve bilgileri doğrulamak için çok zaman harcamak zorundadır. Manuel süreç, kabul komitesinin yükünü artırmakla kalmayıp, adaylara yanıt vermede de gecikmelere neden olur.

Bu bağlamda, okullar tekrarlayan ve zaman alıcı veri işleme adımlarını desteklemek için yapay zeka kullanmaya başlıyor. Temel amaç, ilk değerlendirme süresini kısaltarak adayların başvuruları değerlendirmede tutarlılığı korurken daha kısa sürede sonuç almalarına yardımcı olmaktır.

Dikkat çekici bir örnek, 250.000'den fazla makaleyi bir saatten kısa sürede okuyabilen bir yapay zeka sistemi kullanan Virginia Tech'tir. Bu, manuel olarak okunduğunda ortalama iki dakikalık makale okuma süresinden çok daha hızlıdır.

Bu tür büyük ölçekli işlem kabiliyetleri, okulların personel iş yükünü azaltmalarına ve özellikle yoğun dönemlerde kabul süreçlerini hızlandırmalarına yardımcı oluyor.

Kabul yazılarında, transkriptlerde ve tavsiye mektuplarında yapay zeka

Denemeler, çok öznel oldukları için başvuruların değerlendirilmesinde genellikle en zor kısımdır. Bu nedenle birçok okul, ilk elemede yardımcı olması için yapay zeka araçlarını kullanmaya başlıyor.

Bu aşamada dil modelleri öncelikle intihal kontrolü yapar ve dil bilgisi hatalarını tespit eder, bu da başvurunun kabul kuruluna gönderilmesinden önceki işlem süresini önemli ölçüde azaltır.

Bazı sistemler, tekrarlama oranına veya uygulamanın diğer bölümleriyle uyuşmayan yazım stiline dayanarak, bir makalenin bir araç tarafından oluşturulmuş olabileceğine dair işaretleri de tespit edebilir. Kesin olmasa da, bu sinyaller okulların hangi uygulamaların daha yakından incelenmesi gerektiğini belirlemelerine yardımcı olur.

Yapay zekâ, başvurunun kompozisyonun ötesinde diğer bölümlerine de uygulanıyor. Georgia Tech, veri toplamadan kredi dönüşümüne ve ders eşdeğerliğine kadar transkriptleri işleyerek transfer başvurularının değerlendirilme süresini kısaltıyor. Stony Brook'ta ise yapay zekâ, başvuru sahibinin kişisel geçmişiyle ilgili faktörleri vurgulayarak tavsiye mektuplarını özetliyor ve kabul komitesinin temel bilgileri hızla kavramasına yardımcı oluyor.

Proje veya araştırma makalesi içeren başvurular için bazı okullar, başvuranın anlayış düzeyini doğrulamak amacıyla otomatik mülakatlar uyguluyor. Caltech, bir yapay zeka aracı aracılığıyla çevrimiçi bir mülakat formatı kullandığını ve başvuranlardan sundukları proje hakkında ayrıntılı bilgi vermelerini istediğini belirtti. Sonuçlar daha sonra manuel değerlendirme için öğretim üyelerine gönderiliyor.

Tartışma, şeffaflık ve insan rolü

Okulların yükünü azaltmaya yardımcı olması beklenmesine rağmen, kabul sürecinde yapay zekâ kullanımı şeffaflık ve adalet konusunda hâlâ birçok endişeye yol açıyor. En büyük sorulardan biri, adayların okulların yapay zekâyı ne ölçüde, özellikle hangi adımlarda ve sistemin kabul sonuçlarını nasıl etkilediğini bilmelerinin zor olmasıdır.

Bu endişeleri gidermek için Ulusal Üniversiteye Kabul Danışmanlığı Derneği bu sonbaharda etik kurallarını güncelledi ve yapay zekaya ayrılmış bir bölüm ekledi.

Kuruluş, otomatik araçların süreci destekleyebileceğine inanıyor ancak uygulamanın öğrencilerin onuruna saygı duyulurken şeffaflık, dürüstlük ve adalet gibi temel ilkelere dayanması gerekiyor.

Konuya geri dön

THANH PER

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