俄亥俄州甘比尔凯尼恩学院负责招生运营的副院长、20届ME’RyanMotevalli-Oliner表示，招生办公室里的一天并不典型。作为一所小型私立学校，Kenyon每年收到约8,500份申请，2023年录取率为29%。Motevalli-Oliner部门处理并导入大学申请进行审核。

毕业于南加州大学的莫特瓦利·奥林纳(Motevalli-Oliner)表示：“我们努力忠于我们的使命，但也努力确保我们能够满足学生的需求，并为他们提供完成这个不必要的复杂过程所需的资源。”罗西尔在线招生管理教育硕士课程(EMP在线)。

审核申请是Kenyon社区的一项工作。该学院使用通用申请和联盟申请来收集学生入学材料，并于11月中旬开始审查申请。“我们有一个全面的审查流程，”莫特瓦利-奥林纳说。“我们会阅读学生提交给我们的所有内容。”

采用基于委员会的评估方法，包括两人审查，团队每天都会阅读申请;一个人审查申请人的学术方面，而另一个人则审查辅助课程和建议。

这种方法将未来的学生置于情境中。尽管大学招生中使用人工智能的趋势不断增长，但凯尼恩目前并未在其流程中使用人工智能。莫特瓦利-奥林纳认为，凯尼恩的评论既是一门艺术，也是一门科学。“通过人工智能合成信息，我可以看到这种情况的发生，但我认为你永远不会消除人为因素，”他说。

然而，越来越多的学院和大学使用人工智能来协助招生办公室评估申请人。德克萨斯农工大学商业分校和凯斯西储大学利用Sia等人工智能工具，通过提取学生课程作业和大学转学分等信息来快速处理大学成绩单。

佐治亚理工学院一直在试验人工智能，利用机器学习技术复制招生决策。该技术使学校能够筛选大型数据集，更有效地评估数千个申请。从理论上讲，这可以让招生人员有更多时间仔细考虑申请人提交材料的其他方面。但是，当人工智能纳入审查流程时，会产生什么风险呢?

南加州大学罗西尔招生研究、政策和实践中心(CERPP)创始人、招生研究中心前主席杰罗姆·卢西多(JeromeLucido)表示：“这是一个复杂的问题，招生部门也不是第一次考虑如何在其流程中使用算法或公式。”大学理事会21世纪招生工作组的全国演讲者。

Lucido表示，虽然相关，但大学招生过程中有两种不同的工具：算法和机器学习。大学招生算法是教育机构用来评估和选择入学申请者的一组规则或指令。学院和大学通常有自己独特的招生流程，并根据大学的标准进行评估。许多机构通常采用整体方法，综合考虑学业成绩、标准化考试成绩、课外活动、推荐信和面试等因素。

机器学习是人工智能的一个子集，是一种可用于改进数据分析和决策的特定技术。南加州大学维特比工程学院信息科学研究所的研究人员表示，机器被教导使用收集到的数据来与人类相似的行为、反应和反应。

当应用于大学招生时，机器学习与招生算法相结合将简化流程，识别模式并做出明智的决策，以根据历史数据形成预测。这种数据驱动的方法可能会帮助大学识别具有该机构确定的学术成功特征的候选人。

在机构研究协会(AIR)、EDUCAUSE和全国高等院校商务官员协会(NACUBO)的联合声明中，这些组织支持并加强数据的使用，以帮助更好地了解学生。数据还为开发改进学生招生的创新方法奠定了基础。然而，过度依赖定量数据存在挑战。

人工智能处理数据的效率很高，是的，但它可能无法捕捉学生完整的人生故事、全部潜力或独特品质。例如，个人挑战、适应力和成长等因素可能不会在数据中反映出来，这可能会导致已经克服障碍的学生错失机会。

CERPP高级学者唐·霍斯勒(DonHossler)表示：“许多大型公共旗舰企业，当然还有选择性的私营企业，已经走上了一条不被称为人工智能的道路。”“他们正在构建帮助他们筛选学生的算法。”霍斯勒说，在筛选过程中使用人工智能实际上是下一个自然延伸。

让我们现实一点：人工智能和应用

对于申请大学的学生来说，人工智能在招生中的作用最初似乎很有前景，可以带来很多好处。例如，聊天机器人或自动实时聊天成为伪客户服务代表，在申请过程中提供即时帮助，回答常见问题，根据学生的个人资料提供个性化指导，甚至设置截止日期提醒。认识到它们的局限性也很重要。虽然聊天机器人对于日常查询很有用，但它可能无法取代人际互动，特别是对于一些申请人可能需要的复杂问题或情感支持。一种平衡的方法是将聊天机器人与大学招生人员和辅导员的人工支持相结合，以确保为学生提供成功和积极的申请体验。

另一方面，学生们正在转向生成式人工智能技术来帮助他们整理申请，包括使用ChatGPT撰写个人论文——申请者可以在这一过程中向大学展示他们的真实身份。人工智能以其近乎人类的反应，可能听起来很吸引人，但它使学术诚信受到质疑。大学招生能够确定一篇论文是否是人写的吗?

“对学生来说，令人悲伤的是，这可能会减少他们独立思考申请过程的程度，”霍斯勒说。今年通用申请中的一篇论文提示要求学生“讲述一次你面临挑战、挫折或失败的经历。它对你有何影响?你从这次经历中学到了什么?”人工智能生成的对提示的响应不会产生真正的学生答案。

然而，对于学生来说，在起草阶段使用ChatGPT等工具的一个好处是，它提供了一个尝试想法或提出论点的论坛。佐治亚理工学院助理副教务长兼本科生招生执行主任里克·克拉克(RickClark)表示，人工智能可以为那些无力聘请招生顾问的学生提供咨询服务。

“他们会使用它吗?可能。我们能破译它吗?说实话，可能不会，”莫特瓦利-奥林纳说。“这是一种资源，但最终，你必须自己写那篇文章。”

虽然论文是评论中最重要的部分之一，但这并不是唯一的考虑因素。南加州大学负责招生管理的副校长凯德拉·伊肖普(KedraIshop)认为下一阶段是招生的又一个革命性步骤。“我们在不同层次、不同类型的机构中进行导航，”伊肖普说。她是一位拥有25年高等教育经验的资深人士和全国公认的专家，负责领导大学的招生、经济援助和注册职能。“在招生领域，我们始终抱有一种健康、积极的怀疑态度，我们会寻求更多信息来更多地了解学生，”她说。

伊肖普补充说，招生官员擅长在审查过程中进行三角测量。通过三角测量，招生专业人士可以识别申请中的相关性，看看学生的声音在整个过程中是否一致，并确保建议一致。因此，招生人员会寻求每个学生的多种数据来源。

Ishop承认，家长、监护人、教师或教育顾问等各种个人经常在与学生一起收集招生材料的过程中提供协助并发挥作用。“今年我们将特别看到[AI]带来的成果，”Ishop说。“我们对此并不惊慌。”与任何新技术的发展一样，她意识到招生团队必须引导并期望学生的声音能够占上风。

AI+招生=股权?

在美国最高法院关于不考虑种族录取的裁决的背景下，人工智能在大学招生中的实施引发了公平方面的担忧。从好的方面来说，这些工具可以帮助机构识别那些可能在传统流程中被忽视的申请人，但另一方面，人们对偏见存在合理的担忧。

人工智能可以学习偏见吗?偏见可以通过多种方式渗透到系统中。例如，人工智能系统学习根据数据做出决策，这些数据可能包括有偏见的人类决策，或者可能包含代表性不足的群体的有缺陷的数据采样。如果不仔细设计和监控，人工智能系统可能会延续招生过程中现有的偏见。

南加州大学罗西尔副教授罗耶尔·约翰逊(RoyelJohnson)表示：“我们从加州大学洛杉矶分校互联网研究学者萨菲亚·诺布尔(SafiyaNoble)和其他许多人的研究中了解到，谷歌搜索引擎等技术创新往往带有偏见，可能会重现不平等。”“人工智能也不例外。是人们设计并告知算法、管理数据并做出塑造这些系统的决策。”

这可能会使某些群体处于不成比例的不利地位，从而导致不公平的结果。人工智能系统还可能无意中偏向有财力聘请大学顾问的申请者，这可能会造成阶级鸿沟并扩大教育差距。霍斯勒表示，富裕的学生可能会与私人顾问合作，由私人顾问告知申请人需要说什么或写什么，而不是充当申请的公开编辑。

卢西多是一位直言不讳的平权行动专家专家，他对此持谨慎乐观的态度。“我想对这种机器学习如何帮助招生和公平保持开放的态度，”卢西多补充道。“但我所知道的关于大学招生及其实施方式的一切都表明，即使在目前，我们也没有一个高度公平的制度，特别是在最挑剔的地方。”

伊肖普表示，评论中最重要的元素是在上下文中阅读。无论是人工智能学习、社区还是社会经济偏见，“我们的流程都是为了在这种环境背景下阅读而设计的，”她说。考虑诸如申请人的社会经济背景和学生高中提供的教育机会等信息(一所学校提供几门AP课程，而另一所学校只提供几门课程)为招生团队提供了背景。

高等教育机构如何解决公平和人工智能问题需要采取多方面的方法。没有一个系统是完美的，仍然需要人的参与。学院和大学应该投资培训招生专业人员使用人工智能工具，并仔细评估这些系统提供的建议。“你必须拥有以任务为导向的人员和训练有素的人员来了解这是如何运作的，”卢西多说。

根据普华永道的一份报告，个人编写算法，选择算法使用的数据，并决定如何应用结果。如果没有多元化的团队和对所创建的人工智能系统进行严格的测试，个人偏见就有可能进入人工智能。你如何改变这一点?多元化的招生人员可能是一种方法，收集和使用准确反映一系列申请人的背景、经验和成就的数据可以减少历史数据中存在的偏见，并提高算法识别所有学生潜力的能力。

当人工智能系统应用于大学招生时，需要对其进行监督、监控和调整。“如果使用这些系统，可以并且将会给予多少监督，这是一个悬而未决的问题，”卢西多说。定期评估人工智能对公平的影响并加以改进，可以帮助解决偏见和缺陷。

“当然，人工智能有巨大的好处，但我们也必须清楚其风险，”约翰逊补充道。“如果不认真努力减少偏见，过度依赖肯定会加剧我们寻求解决的不平等问题。人工智能的设计取决于公平的决策。”

LianaHsuME'20是加州大学伯克利分校新闻研究生院的招生主任，也是南加州大学罗西尔EMP在线项目的毕业生，对于她来说，招生办公室的日常工作有所不同。伯克利的招生团队致力于全面支持有兴趣学习和申请新闻学硕士课程的未来学生。这项工作包括设计一个以公平为中心的入学审查流程。

“我们不断评估我们的招生流程，以了解我们如何为学生提供服务，”许说。“我想真正了解我们如何缩小差距，为学生提供更好的支持，并思考我们如何战略性地利用我们的资源。”

目前人工智能在学校的审核过程中并未发挥作用。“我们希望直接听到学生的声音——他们的完整生活经历，以及这些经历如何塑造了他们对新闻事业的热情。这些都不是人工智能可以提供的复杂内容，”许说。

Hsu认为人工智能对大学和申请者双方都有潜在的好处。大学可以使用人工智能来探索和微调营销和外展工作，候选人可以利用它作为搜索编译工具来帮助他们找到资金和奖学金，特别是研究生教育。

“希望有更多的对话，”许说。“我认为高等教育机构必须始终适应，特别是始终思考如何使用新技术来增加可及性，促进教育公平，并利用它们作为赋予学生权力的工具。”

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