Skupina akreditorů vysokých škol podporuje používání umělé inteligence ke snížení ztráty úvěru během převodu, což je hlavní překážkou dokončení pro mnoho z nich 43 milionů lidí Po celé zemi s nějakým vysokoškolským kreditem, ale bez titulu.
„Současné přístupy často vedou ke zpoždění u studentů, kteří dostávají nezbytné informace o tom, jak se jejich kredity převedou, potřeba opakovat kurzy a další negativní důsledky pro studenty,“ řekl prohlášení Rada regionálních akreditujících komisí zveřejněná v pondělí. „Technologický pokrok, jako je AI, může institucím pomoci zlepšit tento proces.“
Ačkoli prohlášení od CRAC, které představuje sedm akreditačních agentur, které dohlíží na 3 000 celkových institucí, které poskytují stupeň, není mandát, Rada doufá, že pošle zprávu vysokým a univerzitám, které využívají AI k rozšíření ekvivalencí kurzu, nemíří s akreditačními standardy.
„Existuje mýtus, že akreditoři neumožňují určité druhy úvah během hodnocení úvěrů,“ řekl Heather Perfetti, prezident Komise pro vysokoškolské vzdělávání středních států a předseda CRAC. „Akreditoři skutečně podporují inovace a povzbuzují instituce, aby znovu zvážily způsoby, jak řídí převod.“
Úvěrová ztráta
Zatímco většina studentů Community College říká, že jejich cílem je převést na čtyřletou univerzitu, méně než polovina z nich Kdo převod vydělává do šesti let. Je to částečně proto, že převod kreditů na novou vysokou školu je nekonzistentní, časově náročný a decentralizovaný proces, který často zvyšuje náklady a čas na dokončení stupně.
V roce 2024 hlásilo 58 procent studentů převodu určitou úvěrovou ztrátu, Podle průzkumu Z veřejné agendy neziskové výzkumné skupiny; 20 procent studentů, kteří se pokusili převést kredit, uvádí, že musí opakovat třídu, kterou již vzali, protože jejich kredity se nepřevedly. Musel opakovat kurz způsobil, že 13 procent respondentů došel finanční pomoc. U 16 procent byl proces převodu kreditů tak obtížný, že se vzdali zcela na stupni nebo pověření.
Fakulta a administrátoři tvrdí, že ruční hodnocení kurzů pro převod je Příliš náročné na práci. Ve stejnou dobu, Výzkum ukazuje Tato rozhodnutí o tom, která převodové kredity přijmout, se často řídí nekonzistentními, svévolnými pokyny a zaujatostmi; Více bílých respondentů (76 procent) než černých (66 procent) a respondentů Latino (64 procent) uvedlo, že jejich nová vysoká škola přijala všechny nebo většinu kreditů, které se pokusily převést, podle průzkumu veřejné agendy.
„Kulturní posun“
Ale AI-která může analyzovat velké soubory dat související s popisy kurzu, výsledky zápisu a učení-může pomoci zefektivnit proces hodnocení učení a snížit ztrátu úvěru.
„Fakulta chce vědět, zda to, co se učí na přepisu studenta, je srovnatelné s tím, co učí, pokud jde o cíle učení,“ řekl Zachary Pardos, docent vzdělávání na Kalifornské univerzitě v Berkeley, který studoval hodnocení AI a kurzu. „V mém výzkumu a dalších zprávách, které vyšly, většina fakult hledá asi 70 procent překrývání a AI je dobře umístěna, aby zjistila, zda se kurzy překrývají.“
V roce 2024 se Pardos spojil s Americkou asociací komunitních vysokých škol, Asociací veřejných a pozemkových grantových univerzit a poradenskou firmou Sova za účelem zahájení sítě AI Transfer and Articulation Infrastructure Network. V letošním roce tuto platformu používá pilotní kohorta 59 institucí Kurzkterý zapojuje AI k analýze ekvivalencí kurzu mezi zúčastněnými vysokými školami a identifikuje nové nebo rozšířené zápasy, které se počítají s dokončením titulu.
AI, dodal, má potenciál prohlašovat „kulturní posun“ od fakulty ering na straně nepřijímání kurzu pro přenos.
„Prohlášení CRAC dává vedení v institucích správný okamžik, aby se rozhodlo udělat něco inovativního, ať už je to zkoumáním přístupu, se kterým experimentujeme právě teď nebo jiné inovativní přístupy,“ řekl Pardos. „Akreditoři neříkají, že je čas na bezplatnou pro všechny, kde dáváme kredit za všechno. Je to, že AI je na dostatečné úrovni přesnosti, že můžete použít přístup důvěryhodnosti, ale ověřením.“
Práce společnosti Pardos také pomohla informovat prohlášení CRAC, které prosí instituce, aby se „zavázaly k selhání při hodnocení učení, že kredity jsou aplikovány na dokončení programu, pokud neexistuje důkaz, že požadované výsledky učení nejsou splněny,“ v kombinaci s zvažováním AI pro hodnocení učení. „Rozhodování by nemělo být založeno na anekdotách, předpokladech o kvalitě, místech, kde jsou vydělané, nebo na nevyzkoušené historii„ Jak se věci vždy dělaly. ““
John Fink, vedoucí výzkumného spolupracovníka a vedoucího programu ve vědeckém centru Community College Research Center na Columbia University Teachers College, uvedl, že doufá, že Crac je tlak na přimět instituce, aby prozkoumal AI, může pomoci „převrátit systém od„ úvěru “, pokud neexistují důkazy, že by se měly“, pokud neexistují důkazy, pokud jde o to, že je to v poměru.
„Ďábel však bude v detailech toho, jak se AI používá k identifikaci, které kurzy jsou ekvivalentní a jak spolehlivé je to při implementaci ve velkém měřítku,“ dodal. „Ale pokud to pole dokáže zjistit, určitě by to urychlilo převod úvěrových hodnocení a pomohlo by studentům a zároveň podle potřeby budovalo v kontrolách z akademických oddělení.“
Prohlášení CRAC naznačuje, že AI a další technologické inovace mohou být použity na:
- Snižte úvěrovou ztrátu pro studenty analýzou stávajících ekvivalencí kurzu a identifikací nových nebo rozšířených zápasů, aby se více tříd spočítal do dokončení titulu;
- Poskytovat studentům včas kritické informace o kreditním úvěru;
- Snižte administrativní zátěž hodnocení učení
- Zbavte se fakulty a zaměstnanců, abyste se zaměřili spíše na výuku, mentorování a vedení než na papírování
„Toto prohlášení se týká povzbuzení institucí, aby hluboce prozkoumaly jejich současné postupy hodnocení učení. To by mohlo být zkoumáno, jak by se AI mohla využít k podpoře některých problémů se zpracováním přenosu,“ řekl Perfetti, židle CRAC. „Jistě, existuje diskuse kolem AI a způsobů, jak může a měla by být použita. Je však zřejmé, že AI může hrát solidní roli při přenosovém úvěru a získat některé z těch překážek, o kterých víme, existují s převodovými kredity: pomalá povaha zpracování, nerovnost rozhodnutí a ztráta úvěru bez dobrého důvodu nebo zdůvodnění.“
Cílem CRAC není vyřadit lidi ze smyčky hodnocení kurzu zcela, ale posílit jejich rozhodování o tom, které převodové kredity přijmout, řekl Stephen Pruitt, prezident jižní asociace vysokých škol a škol.
„Vyhodnocení úvěru, převodu a obsahu kurzu je tak decentralizováno, že jej lze interpretovat mnoha různými způsoby,“ řekl. „To, co by AI měla být schopna udělat, je, aby to bylo o něco plynulejší a pomoci v tomto hodnocení, aby nezávisí na tom, který profesor se rozhodne, zda je materiál kurzu vhodný nebo zarovnán. Ve skutečnosti existuje něco, co dává tento počáteční podíl v zemi, která poskytuje lidem větší uniformitu v tom, jak se blíží, aby fungovaly.“
„Síla“ akreditorů
Prohlášení CRAC je také znamení od akreditorů, že povzbuzují přijetí AI k rozvoji úspěchu studentů v době, kdy bylo mnoho vysokoškolských institucí Pomalu rozvíjet komplexní pokyny AI.
„Mlili jsme o tom a nemůžeme si dovolit mlčet. Dokud mlčíme, jiní dělají předpoklady o tom, co mohou nebo s touto technologií nemohou dělat,“ řekl Pruitt. „Crac jednoduše vydává prohlášení, které říká:“ Je to dobrá věc a měli byste to přijmout „, nebude to udělat nic jiného nebo lepšího. Bude to instituce, které vstoupí na talíř a rozhodnou, jak to budou používat a (aby to) fungovaly.“
Prohlášení CRAC však může pomoci určit určitou dynamiku za myšlenku používání AI ke zlepšení hodnocení kurzu, řekl George Railey Jr., místopředseda pro akademický úspěch pro Alamo College District a člen Beyond Transfer Poradní rada pro politiku.
„Vzdělávací subjekty se pomalu mění, ale věci se tak rychle pohybují. Zápisy a rozpočty klesají a vysoké školy potřebují způsob, jak přivést do svých kampusů více studentů,“ řekl. „(CRAC prohlášení) dává sílu akreditující komise za snahou přesunout instituce do současnosti a možná do budoucnosti s AI, aby pokročila dokončení a úspěch studentů.“
