現(xiàn)在正是美國申請上大學的關鍵時刻,無數(shù)滿懷希望的高中畢業(yè)生正努力說服招生委員會,爭取在自己選擇的學校獲得一席之地。但如果這個委員會不是由真正的人類組成的評審團呢?相反,如果你必須給機器人留下深刻印象,或者贏得人工智能(AI)驅動算法的青睞,情況又會如何?
你可能竭盡所能地把自己的申請包裝起來,突出顯示成績、課外活動以及引人注目的論文。這是在浪費時間嗎?
放松點,現(xiàn)在這些機器人評審人員還沒來到大學!在相當長的一段時間內(nèi),是否錄取申請者依然將由真正的人類決定。而且在錄取結果方面,人類很可能永遠擁有最終決定權。然而,就像AI對幾乎每項業(yè)務的影響都處于相對早期的階段一樣,AI幾乎肯定會在大學校園中扮演更重要的角色,或許還會幫助大學職員決定你最終能否成功申請入學。
美國高校的AI
學校不得不玩這種冒險而昂貴的數(shù)字游戲:他們能發(fā)出多少封錄取通知書,同時又能滿足新生入學的要求?他們知道自己想要錄取的學生數(shù)量,然后必須計算出他們必須發(fā)出多少封錄取信,因為他們知道許多申請者還有其他錄取通知書需要考慮。那么,這些學校是如何確定誰會得到這些錄取通知書的呢?
Conversica首席執(zhí)行官亞歷克斯·特里(Alex Terry)表示:“如果你認為,在某些規(guī)模最大的商學院,他們今天還沒有使用某種算法,那就太天真了。當你的學校收到4萬或10萬份申請時,這是一項龐大的信息技術任務。”Conversica提供“對話式”AI商業(yè)解決方案,其中包括配備AI的高等教育招生助理。
事實上,AI非常適合解決這個問題。布萊恩·科諾茨(Brian Knotts)是Ellucian的首席架構師和高級研究副總裁,專為高等教育設計軟件和服務??浦Z茨表示,AI可以通過對數(shù)據(jù)特征進行分組,幫助商學院“預測那些導致入學申請成功或失敗的因素”,這些數(shù)據(jù)特征顯示出為什么有些學生能順利畢業(yè),而有些學生會輟學。
當然,科諾茨說,對于任何一所至少在某種程度上依賴算法來構建避免偏見的AI系統(tǒng)的大學來說,這是非常重要的。學生和其他顧問可以“回顧這些算法正在做的事情,然后創(chuàng)建一些核心概念,比如,計算機永遠不會拒絕申請者的入學申請,計算機將幫助確定一個人被錄取的可能性。
盡管取得了謹慎的進展,但全美各地的大學管理人員仍在考慮AI如何幫助他們應對入學挑戰(zhàn)。德克薩斯大學奧斯汀分校的招生執(zhí)行主任米格爾·瓦西萊夫斯基(Miguel Wasielewski)在一份電子郵件聲明中稱,雖然該校目前沒有在招生過程中使用或計劃使用AI,但AI可能會成為一種有用的工具。
他寫道,結合強有力的“整體評估”,AI可能會揭示更多的觀點,為招生評估過程提供信息,并可以支持我們的篩選工作,根據(jù)學生的申請材料,決定哪些學生成功的干預措施可能對及時畢業(yè)很重要。”瓦西萊夫斯基明確指出,這種全面的評估仍然依靠“人類的努力”,是人而不是機器仔細研究和評估申請者對短文、簡短回答問題、簡歷、考試成績和推薦信的書面回復。
亞利桑那大學本科生招生主任凱西·烏爾奎德斯(Kasey Urquidez)
亞利桑那大學本科生招生主任凱西·烏爾奎德斯(Kasey Urquidez)表示:“我們肯定將AI視為招生過程的一部分,希望能夠為他們提供人類無法實現(xiàn)的全天候服務支持。”也就是說,烏爾奎德斯也不打算讓機器立即具有拒絕申請的權利。她說:“如果沒有我的團隊成員,我永遠不會想要做出一個完整的決定。這些人都受過培訓,明白學生要想成功需要什么,并會做最后的評估。”
亞利桑那大學通常會收到約3.5萬份新生申請,提供約7800個學位。而那些平均績點為3.0分、在高中修過必要課程的申請人,則可以被三所州立大學中的一所錄取。對于亞利桑那州或其他地方的其他申請者來說,烏爾奎德斯可以設想這樣一種情況:有朝一日,電腦可能會出現(xiàn)在被忽視或處于邊緣的申請者面前,他們的背景中可能有某種東西表明他們有機會在大學里取得成功。也許某個學生的總平均成績有點兒低,但其成績卻始終在上升。
烏爾奎德斯表示:“我們總是說要做招生辦公室,不一定要做拒收辦公室,所以我們想辦法讓學生能夠被錄取。最重要的是,他們在這里會成功嗎?”
實現(xiàn)錄取成功幾率最高的學生的目標是一項艱巨的任務。ORU首席信息官邁克爾·馬修斯(Michael Mathews)表示,對于一所像俄克拉荷馬州塔爾薩市這樣規(guī)模的大學來說,這可能意味著,對于任何規(guī)模的學校來說,都要費力地篩選2萬至4萬名申請者。
他問道:“從人力資本的角度來看,我們?nèi)绾卫矛F(xiàn)有的資源,將大部分時間花在那些非常適合、希望留在這里、有經(jīng)濟能力的申請者身上?這就是增強智能將發(fā)揮巨大作用的地方。我不認為AI會產(chǎn)生所有這些自動回復,我把它看作是基于信息的推薦,但你仍然需要人類來驗證它告訴你的東西。”
在招生過程中使用AI會如何改變你申請學校的方式,目前還不清楚。一如既往地,成績、考試分數(shù)和所有其他通常的標準仍然是最重要的。但AI解決方案可能最終會幫助申請者縮小對未來學校的選擇范圍,甚至可能有助于撰寫申請論文。
新生咨詢了20
位于亞特蘭大的佐治亞州立大學開始使用一種名為“突襲”(Pounce)的AI聊天機器人系統(tǒng),它不是用來決定哪些申請者能被錄取,而是用來減少“學生融化”(student melt)現(xiàn)象。“學生融化”指的是那些被錄取但秋季入學時從未露面的孩子。70%以上的學生是非白人,這個學生群體代表著美國最大的低收入群體之一,最符合獲得經(jīng)濟援助的條件。
佐治亞州立大學教室里的學生
該校負責學生成功事務的副校長、教授蒂莫西·里尼克(Timothy Renick)表示:“招生過程中,對我們和學生來說真正的障礙是高中畢業(yè)和進入大學之間的那個夏天。因為學生們在夏天必須完成所有程序性工作,包括填寫助學金申請、注冊課程、選擇專業(yè)、尋找住房等。”
2016年夏天,佐治亞州立大學建立了一個基于2000多條短信回答新生常見問題的知識庫,內(nèi)容包羅萬象,從填寫聯(lián)邦財政援助表格到父母離婚怎么辦等。該校還與名為AdmitHub的AI對話公司合作,在基于文本的平臺上向學生提供這些答案,學生可以在智能手機上全天候獲取這些答案。
里尼克說,在秋季開學前的三個月里,僅新生就咨詢了20多萬個問題,平均響應時間為7秒。得益于Pounce系統(tǒng)的幫助,這所大學第一年減少了22%的“夏季融化率”,從那以后又減少了37%。里尼克指出,人類負責書寫這些學生問題的答案,因為他說AI的答案質量不夠好,如果學生得到錯誤的信息,甚至可能帶來法律風險。
AI所嘗試做的是給學生提供希望正確的答案,如果它找不到這些答案,就把問題轉給工作人員。學生們很清楚他們在與聊天機器人互動,也可以選擇與真人交談。里尼克說:“我們在凌晨1點使用聊天機器人的次數(shù)比上午10點要多。大學通常的商業(yè)功能與你17歲時的行為模式正好相反。”但學校也發(fā)現(xiàn),有些聊天機器人的參與者承認,他們會問些他們不會向人類咨詢的問題,比如當一個學生的家庭狀況不穩(wěn)定時。
瓦西萊夫斯基呼吁進行更多的研究,以全面探索大學的選擇,但他表示:“利用AI來提高以人為中心的招生決策工作,可能是我們未來開始看到的事情。”與此同時,學生和家長們可以從佐治亞州立大學的里尼克的評論中得到安慰:“機器人無法決定是否錄取學生,而且據(jù)此還很遙遠。”