Использование ИИ для продвижения разнообразия в колледжах

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) делает значительные успехи в различных секторах, и высшее образование не является исключением. Новаторское исследование доктора философии Университета Пенсильвании Бенджамина Лира Луттгеса и команды из девяти других исследователей демонстрирует, как ИИ может играть ключевую роль в диверсификации кампусов колледжей. Исследование «Using Artificial Intelligence to Assess Personal Qualities in College Admissions», опубликованное в Science Advances, проливает свет на то, как алгоритмы ИИ могут оценивать личные качества, такие как просоциальная ориентация и лидерство, в эссе для поступления в колледж. Это развитие происходит в критический момент, когда традиционные стандартизированные тесты, такие как SAT и ACT, столкнулись с перебоями из-за пандемии COVID-19, заставив сотрудников приемных комиссий полагаться на эссе в заявках.

Ответ на дилемму SAT и ACT

Пандемия COVID-19 нарушила стандартный процесс поступления в колледж, приостановив стандартизированные тесты, такие как SAT и ACT. С этими тестами на заднем плане сотрудники приемных комиссий были вынуждены уделять большее внимание оценкам в старшей школе и эссе в заявках. Однако оценка личных качеств applicants, таких как командная работа, лидерство и просоциальная ориентация, через эссе представляла свои трудности. Эти эссе требовали много времени на проверку и подвергались человеческим предубеждениям и вариациям. Как и любой другой, сотрудники приемных комиссий могли быть подвержены влиянию таких факторов, как усталость или время суток при оценке заявок. Признавая эти трудности, Бенджамин Лир Луттгес и его команда исследовали, как ИИ может помочь в процессе оценки.

Роль вступительных эссе

Вступительные эссе в колледжи давно являются инструментом для applicants, чтобы продемонстрировать свою пригодность для учреждений высшего образования. Эти эссе позволяют студентам рассказывать о своем жизненном опыте и объяснять, почему они являются идеальным кандидатом для конкретного колледжа или университета. Однако они также полны субъективности, поскольку оценка этих эссе часто опирается на качественный опыт сотрудников приемных комиссий. Потенциал предвзятости в этом процессе вызывает обеспокоенность, так как вступительные эссе могут влиять на состав студенческого корпуса колледжа.

Интересно, что признание Верховным судом роли этих эссе в понимании опыта и взглядов абитуриентов было подчеркнуто в решении по делу о расовых квотах при поступлении в колледжи. Главный судья Джон Робертс заявил, что университеты могут учитывать обсуждение абитуриентом того, как раса повлияла на его жизнь. Это признание подчеркивает важность получения представлений о личных качествах абитуриентов через эссе конституционно приемлемым образом.

Решение на базе ИИ: RoBERTa

Решение Луттгеса и его команды для решения проблемы оценки личных качеств в вступительных эссе заключалось в использовании искусственного интеллекта, а именно модели RoBERTa. RoBERTa, модель языка с открытым исходным кодом, разработанная Facebook AI, была дообучена для оценки личных качеств на основе человеческих оценок. Обученные исследовательские ассистенты и опытные сотрудники приемных комиссий оценили 3131 эссе, присваивая им баллы по бинарной шкале (0 — «Нет» и 1 — «Да») по семи личным качествам: просоциальная ориентация, лидерство, обучение, целеустремленность, внутренняя мотивация, командная работа и настойчивость.

Успех RoBERTa в этой задаче проявился в ее значительной корреляции с человеческими оценками. Для просоциальной ориентации и лидерства корреляция составила впечатляющие 0,86 и 0,81 соответственно. Это продемонстрировало, что оценки алгоритма совпадают с оценками человеческих оценщиков, что делает его надежным инструментом для измерения личных качеств.

Устранение предвзятости и содействие разнообразию

Одной из самых примечательных особенностей алгоритма ИИ Луттгеса является его способность снижать предвзятость и шум в процессе оценки. В отличие от людей, алгоритм сохраняет последовательность в своих суждениях, не подвергаясь влиянию таких факторов, как усталость или нехватка времени. Кроме того, алгоритм ИИ фокусируется на конкретных словах и фразах, указывающих на личные качества, игнорируя другие аспекты письма, которые могут раскрывать социально-экономический статус и потенциально вызывать предвзятость.

Способность алгоритма ИИ оставаться беспристрастным к демографическим факторам может способствовать созданию более разнообразного контингента студентов. Алгоритм генерирует оценки, не связанные с происхождением студента, что делает его эффективным инструментом для содействия разнообразию. Это контрастирует с традиционными стандартизированными тестами, такими как SAT, которые подвергались критике за поддержание предвзятости в пользу более богатых и преимущественно белых студентов.

Использование ИИ для оценки личных качеств в вступительных эссе колледжей представляет собой многообещающий шаг на пути к содействию разнообразию в кампусах. Беспристрастность и последовательность алгоритма предлагают более справедливый и равноправный подход к оценке абитуриентов, обеспечивая, чтобы решения о зачислении основывались на личных качествах, а не на социально-экономических или демографических факторах. По мере того как учреждения высшего образования стремятся создать более инклюзивные сообщества, ИИ может стать ценным союзником в достижении этой цели.