Künstliche Intelligenz zur Förderung der Vielfalt an Hochschulen nutzen

In den letzten Jahren hat die künstliche Intelligenz (KI) in verschiedenen Bereichen erhebliche Fortschritte gemacht, und der Hochschulbereich ist keine Ausnahme. Eine bahnbrechende Studie eines Doktoranden der University of Pennsylvania, Benjamin Lira Luttges, und eines Teams aus neun weiteren Forschern zeigt, wie KI eine entscheidende Rolle bei der Diversifizierung von Hochschulen spielen kann. Die in „Science Advances“ veröffentlichte Studie „Using Artificial Intelligence to Assess Personal Qualities in College Admissions“ (Künstliche Intelligenz zur Bewertung persönlicher Eigenschaften bei der Hochschulaufnahme) beleuchtet, wie KI-Algorithmen persönliche Eigenschaften wie prosoziales Verhalten und Führungskompetenz in Bewerbungsschreiben bewerten können. Diese Entwicklung kommt zu einem kritischen Zeitpunkt, da traditionelle Standardisierungstests wie SAT und ACT aufgrund der COVID-19-Pandemie unterbrochen wurden, wodurch Zulassungsbeamte stärker auf Bewerbungsschreiben angewiesen waren.

Eine Antwort auf das SAT- und ACT-Dilemma

Die COVID-19-Pandemie störte den üblichen Zulassungsprozess an Hochschulen, wobei Standardisierungstests wie SAT und ACT ausgesetzt wurden. Da diese Tests beiseite gelegt wurden, waren Zulassungsbeamte gezwungen, stärker auf Schulnoten und Bewerbungsschreiben zu setzen. Die Bewertung persönlicher Eigenschaften der Bewerber, wie Teamarbeit, Führung und prosoziales Verhalten, durch Aufsätze stellte jedoch eine Herausforderung dar. Diese Aufsätze waren zeitaufwändig zu prüfen und unterlagen menschlichen Verzerrungen und Unterschieden. Wie jeder andere auch konnten Zulassungsbeamte bei der Bewertung von Bewerbungen von Faktoren wie Müdigkeit oder der Tageszeit beeinflusst werden. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, untersuchten Benjamin Lira Luttges und sein Team, wie KI den Bewertungsprozess unterstützen könnte.

Die Rolle von Bewerbungsschreiben

Hochschulbewerbungsschreiben sind seit langem ein Instrument für Bewerber, um ihre Eignung für Hochschulen zu demonstrieren. Diese Aufsätze ermöglichen es Studierenden, von ihren Lebenserfahrungen zu berichten und zu erklären, warum sie ideal für eine bestimmte Hochschule oder Universität geeignet sind. Sie sind jedoch auch von Subjektivität geprägt, da die Bewertung dieser Aufsätze oft auf der qualitativen Einschätzung erfahrener Zulassungsbeamter beruht. Die Möglichkeit von Verzerrungen in diesem Prozess ist ein Anliegen, da Bewerbungsschreiben die Zusammensetzung der Studierendenschaft einer Hochschule beeinflussen können.

Interessanterweise betonte das Oberste Gericht der USA in einer Entscheidung zur Affirmative Action bei der Hochschulaufnahme die Rolle dieser Aufsätze beim Verständnis der Erfahrungen und Perspektiven der Bewerber. Oberster Richter John Roberts erklärte, dass Universitäten die Darstellung eines Bewerbers darüber berücksichtigen könnten, wie seine Rasse sein Leben beeinflusst hat. Diese Anerkennung unterstreicht die Bedeutung, Einblicke in die persönlichen Eigenschaften der Bewerber durch Aufsätze auf verfassungsgemäße Weise zu gewinnen.

Die KI-Lösung: RoBERTa

Die Lösung von Luttges und seinem Team für die Herausforderung, persönliche Eigenschaften in Bewerbungsschreiben zu bewerten, bestand in der Nutzung von KI, insbesondere des RoBERTa-Modells. RoBERTa, ein Open-Source-Sprachmodell, das von Facebook AI entwickelt wurde, wurde feinjustiert, um persönliche Eigenschaften basierend auf menschlichen Bewertungen zu bewerten. Geschulte Forschungsassistenten und erfahrene Zulassungsbeamte bewerteten 3.131 Aufsätze und vergaben ihnen auf einer binären Skala (0 für „Nein“ und 1 für „Ja“) Punkte für sieben persönliche Eigenschaften: prosoziales Verhalten, Führung, Lernen, Zielverfolgung, intrinsische Motivation, Teamarbeit und Ausdauer.

RoBERTas Erfolg bei dieser Aufgabe spiegelte sich in den signifikanten Korrelationen mit menschlichen Bewertungen wider. Für prosoziales Verhalten und Führung betrug die Korrelation jeweils beeindruckende 0,86 bzw. 0,81. Dies zeigte, dass die Bewertungen des Algorithmus mit den Bewertungen menschlicher Gutachter übereinstimmten, was ihn zu einem zuverlässigen Instrument zur Messung persönlicher Eigenschaften macht.

Verzerrungen beseitigen und Vielfalt fördern

Einer der bemerkenswertesten Aspekte von Luttges’ KI-Algorithmus ist seine Fähigkeit, Verzerrungen und Rauschen im Bewertungsprozess zu reduzieren. Im Gegensatz zum Menschen bleibt der Algorithmus in seiner Urteilsfindung konsistent und ist frei von Einflüssen wie Müdigkeit oder Zeitdruck. Darüber hinaus konzentriert sich der KI-Algorithmus auf bestimmte Wörter und Phrasen, die auf persönliche Eigenschaften hinweisen, und ignoriert andere Aspekte des Schreibens, die den sozioökonomischen Status offenbaren und potenziell Verzerrungen auslösen könnten.

Die Fähigkeit des KI-Algorithmus, unvoreingenommen gegenüber Demografien zu bleiben, kann dazu beitragen, vielfältigere Studierendenschaften zu schaffen. Der Algorithmus generiert Bewertungen, die unabhängig vom Hintergrund eines Studenten sind, was ihn zu einem wirksamen Instrument zur Förderung der Vielfalt macht. Dies steht im Gegensatz zu traditionellen Standardisierungstests wie dem SAT, die dafür kritisiert wurden, Verzerrungen zugunsten wohlhabenderer und überwiegend weißer Studenten zu perpetuieren.

Der Einsatz von KI zur Bewertung persönlicher Eigenschaften in Hochschulbewerbungsschreiben stellt einen vielversprechenden Schritt hin zur Förderung der Vielfalt an Hochschulen dar. Die Unvoreingenommenheit und Konsistenz des Algorithmus bietet einen faireren und gerechteren Ansatz zur Bewertung von Bewerbern und stellt sicher, dass Zulassungsentscheidungen auf persönlichen Eigenschaften und nicht auf sozioökonomischen oder demografischen Faktoren basieren. Da Hochschulen bestrebt sind, inklusivere Gemeinschaften aufzubauen, kann KI ein wertvoller Verbündeter bei der Erreichung dieses Ziels sein.