Souhrn
Některé americké univerzity, jako Virginia Tech, zavádějí nástroje na bázi umělé inteligence k hodnocení studentských esejů v přijímacím řízení. Zatímco studentům je používání AI k psaní esejů zakázáno, školy ho využívají k rychlejší analýze aplikací. Tento krok má zkrátit dobu rozhodování o přijetí až o měsíc.
Klíčové body
- Virginia Tech spouští AI-powered essay reader na podzim, který analyzuje eseje a urychluje rozhodnutí o přijetí.
- AI je konzistentní a neovlivněné únavou nebo náladou, na rozdíl od lidských recenzentů.
- Některé univerzity AI tají, jiné ho prezentují jako nástroj pro efektivitu.
- Aplikace AI se rozšiřuje do screeningů a analýzy celých žádostí o studium.
- Experti upozorňují na citlivost tématu v oblasti vysokého školství.
Podrobnosti
Článek popisuje, jak se umělá inteligence dostává do přijímacích procesů amerických univerzit, přestože studentům je její použití k tvorbě esejů a osobních prohlášení striktně nedoporučováno nebo zakázáno. Juan Espinoza, viceprorektor pro řízení zápisů na Virginia Tech, vysvětluje, že AI nevyžaduje odpočinek, není ovlivněno špatnou náladou a poskytuje stabilní hodnocení. Tato univerzita, která je jednou z větších ve státě Virginia s přibližně 30 tisíci studenty, plánuje na podzim 2023 spustit AI-powered essay reader. Tento nástroj, pravděpodobně postavený na velkých jazykových modelech (LLM) jako GPT nebo podobných, analyzuje texty esejů, detekuje originalitu, hodnotí styl, obsah a relevanci k tématu. Očekává se, že díky němu bude možné informovat studenty o rozhodnutí o přijetí o měsíc dříve než dříve.
Další univerzity podobně integrují AI do screeningů žádostí. Nástroje slouží k filtrování stovek tisíc aplikací, kde manuální čtení esejů trvá týdny. Například AI může identifikovat klíčové témata, sentiment, gramatiku nebo dokonce stopy po generovaném textu z chatbotů. Experti odhadují, že některé školy to dělají potichu, aby se vyhnuly kritice za automatizaci tradičně lidského procesu. Jiné, jako Virginia Tech, o tom otevřeně mluví a zdůrazňují výhody: zkrácení zpracování, lepší škálovatelnost pro rostoucí počet žadatelů a možnost zaměřit lidské recenzenty na složitější případy. Nicméně toto nasazení není bez rizik. LLM modely trénované na veřejných datech mohou vykazovat biasy vůči určitým kulturním nebo sociálním skupinám, což by mohlo ovlivnit spravedlivost přijímání. Navíc přesnost detekce AI-generovaného textu není stoprocentní – nástroje jako GPTZero nebo Originality.ai dosahují kolem 80-90 % úspěšnosti, ale selhávají u sofistikovaných promptů. V kontextu vyššího vzdělávání, kde konkurence roste (např. Harvard dostává přes 60 tisíc žádostí ročně), AI pomáhá řešit nedostatek personálu, ale vyžaduje validaci proti diskriminaci podle federálních předpisů jako Title VI.
Proč je to důležité
Toto nasazení AI v přijímacím řízení signalizuje širší trend automatizace v administrativních procesech vzdělávání, kde tradičně dominují lidé. Pro studenty to znamená, že jejich eseje budou posuzovány algoritmy schopnými analyzovat nuance textu rychleji než člověk, což může zvýšit důraz na originalitu a autentický obsah. Pro univerzity to přináší úspory času a zdrojů, umožňuje zpracovat více žádostí a zaměřit se na komplexní hodnocení. V širším ekosystému AI to ukazuje, jak se existující modely LLM stávají standardním nástrojem v odvětvích mimo tech, jako je školství. Nicméně etické otázky – bias, transparentnost a apely proti AI rozhodnutím – musí být řešeny, aby se zabránilo soudním sporům. Dlouhodobě to může vést k hybridním systémům, kde AI navrhuje skóre a lidé finálně rozhodují, což zvyšuje efektivitu bez plné náhrady člověka.
Zdroj: 📰 Financial Post
| 