Стипендии: подача заявки сегодня стала проще с этим ИИ-инструментом

Процесс подачи заявок на стипендии стал намного проще благодаря появлению Scholarply — инструмента на базе ИИ, разработанного аспирантами-докторантами Университета Торонто. Scholarply упрощает процесс поиска стипендий и составления ответов на заявки, становясь прорывом для студентов, ищущих финансовую поддержку для своего образования. 

Оптимизация поиска стипендий

Даниэль Чой, студент четвертого курса механико-инженерного факультета, считал подачу заявок на стипендии утомительной рутиной. Как и многие студенты, он часто пренебрегал подачей заявок из-за затрачиваемого времени и усилий. Однако его взгляд изменился, когда он случайно наткнулся на Scholarply, просматривая Reddit.

Scholarply, созданный докторантами Университета Торонто Аароном Таном, Ангусом Фунгом и Хайтонгом Ваном, использует возможности больших языковых моделей, аналогичных технологии, лежащей в основе ChatGPT. Инструмент все еще находится на стадии разработки, но Чой с энтузиазмом записался в качестве бета-тестера. Платформа стремится сделать процесс подачи заявок на стипендии менее пугающим для студентов, автоматизируя и упрощая его.

Трудности основателей вдохновляют на инновации

Создатели Scholarply руководствовались собственными трудностями при подаче заявок на стипендии. Тан подчеркнул, что подача заявок на стипендии отнимала значительное время, не оставляя места для академической деятельности. Для многих студентов балансирование между поиском финансовой поддержки и учебой является сложной задачей.

Ван, международный студент, столкнулся с дополнительными препятствиями. Он отметил, что многие стипендии были ограничены для студентов-резидентов. Кроме того, как носитель не английского языка, ему было сложно конкурировать с носителями языка в процессе подачи заявок. Этот личный опыт мотивировал команду Scholarply разработать инструмент, который выровнял бы игровое поле для всех студентов.

Навигация по инструменту

Scholarply упрощает поиск стипендий, собирая основную информацию о пользователе. При регистрации он запрашивает такие данные, как имя пользователя, школа, программа, курс обучения, резюме и академическая справка. Имея эту информацию, Scholarply сканирует ландшафт стипендий, чтобы выявить возможности и сгенерировать ответы на вопросы стипендиальных заявок. Менее чем за 10 минут платформа представляет пользователям список стипендий, на которые они могут претендовать.

Однако не все стипендии были одинаково релевантны. Некоторые казались далекими от академического фона и опыта пользователя. Например, студенту, изучающему английский язык и медиа, предложили стипендию в области логистики и управления цепями поставок — это было значительным отклонением от его резюме. Scholarply также продемонстрировал способность «галлюцинировать» ответы, создав историю для пользователя о преодолении трудностей, которые на самом деле не происходили.

С другой стороны, опыт Чоя был более персонализированным. Большинство рекомендованных ему стипендий соответствовали его профилю, что неудивительно, учитывая, что в настоящее время Scholarply оптимизирован для студентов STEM-направлений, таких как он.

Расширение горизонтов

Команда Scholarply осознает необходимость расширения спектра предлагаемых стипендий, чтобы охватить более разнообразную демографическую группу студентов. Хотя в настоящее время она ориентирована на профили STEM, в процессе планирования расширение охвата и релевантности, чтобы студенты из различных академических областей могли воспользоваться помощью платформы.

Улучшение заявок с помощью ИИ

Scholarply предлагает ценные функции для улучшения заявок на стипендии. Одна из его ключевых функций — предоставление обратной связи пользователям о том, как улучшить их эссе. Это руководство помогает студентам более эффективно представлять свои квалификации.

Еще одной примечательной функцией является «ScholarScore» — рейтинг, который сравнивает заявку пользователя с другими, использующими Scholarply. Этот метрика дает пользователям четкое понимание того, где их заявка находится в конкурентной борьбе. Вооружившись этой обратной связью, пользователи могут соответствующим образом доработать свои заявки. Scholarply даже позволяет пользователям отправлять запросы на пересмотр своих заявок, которые платформа затем может отредактировать в соответствии с требованиями пользователя.

ScholarScore генерируется ИИ Scholarply, который анализирует информацию, полученную непосредственно от поставщиков стипендий. Сюда входят конкретные требования, желаемые качества кандидатов и ценности компаний. ИИ оценивает каждого заявителя с точки зрения поставщика стипендии, стремясь предложить справедливую оценку, выходящую за рамки красноречия языка.

Этическая дилемма

Хотя Scholarply представляет собой многообещающее решение для студентов, он вызывает этические опасения относительно использования ИИ в заявках на стипендии. Поставщики стипендий и учреждения начинают ставить под сомнение подлинность заявок, созданных с помощью ИИ.

Университет Торонто, например, прямо заявляет, что студенты, использующие генеративный ИИ (аналогичный ChatGPT) для создания контента, представляемого как их оригинальная работа, рискуют быть дисквалифицированными из числа кандидатов на получение стипендии. Использование генеративного ИИ для создания контента рассматривается как академическое нарушение.

Доноры стипендий, такие как Фонд Джин Ламб, также выражают сомнения по поводу роли ИИ. Они рассматривают возможность добавления флажков для подтверждения оригинальности эссе, чтобы обеспечить отсутствие злоупотреблений со стороны ИИ.

Аарон Тан, один из создателей Scholarply, остается оптимистичным в отношении влияния ИИ на справедливость стипендий. Он считает, что по мере распространения ИИ эссе заявителей станут одинаково хорошо написанными. Следовательно, фокус сместится на оценку содержания, а не красноречия выражения.

Балансирование инноваций и целостности

Ключевой вопрос заключается в том, примут ли поставщики стипендий ИИ в качестве законного помощника в процессе подачи заявки. Напряжение между инновациями и сохранением целостности процесса подачи заявок ощущается особенно остро.

Команда Scholarply, осознавая правила университетов относительно использования ИИ, утверждает, что их инструмент предназначен как помощник, а не замена ввода заявителя. Тан сравнивает Scholarply с цифровым консультантом, который использует предоставленную пользователем информацию для взаимодействия с пользователем и получения подробных ответов и идей.

Чтобы решить проблемы, связанные с контентом, сгенерированным ИИ, команда работает над функцией, предотвращающей отправку заявок с нулевым личным вкладом со стороны пользователей, обеспечивая активное участие заявителей в процессе.

Несмотря на этические дебаты, Scholarply получил положительный отклик от своих бета-тестеров. Пользователи ценят современное и оптимизированное решение, которое он предлагает для в противном случае утомительного процесса подачи заявок на стипендии. Люди с нетерпением ждут, чтобы узнать, как Scholarply может принести им пользу в их стремлении к образованию.