重新思考大学录取的指标

当我们考虑为低收入，第一代和其他代表性不足的人群提供大学服务时，很少关注重新考虑录取过程中考虑的指标。当然，“整体招生”让招生人员有一些余地可以超越考试成绩和GPA，但针对许多学生群体并没有动摇。

事实上，2017年“纽约时报”的一篇文章显示，非洲裔美国人和西班牙裔学生在顶尖大学的比例低于35年前。更重要的是，今天的专业人士经常使用他们几十年前做出的相同的公式来做出录取决定：考试成绩和推荐信，这通常有利于已经有优势的学生。例如，DePaul大学招生管理和市场营销副总裁Jon Boeckenstedt 在华盛顿邮报中写道：

“这封信实际上与学生的表现毫无关系，与老师改变短语的能力，注意有趣的人物特征，构建一系列有说服力的段落的段落有关，甚至还有几个例子。的不和谐concors表现出他或她自己的智慧和魅力“。

虽然散文为学生提供了一种展示他们的性格和成就的方法，但他们通常只需几分钟即可阅读，而且只需650字。

作为一名前大学招生官，这对我来说非常清楚。参加小型预科学校的学生将获得充满个人轶事的热情推荐，而在公立学校或特许学校就读的学生则收到样板信件。这不是辅导员的过错，因为有些州的学生比例高达700比1。然而，它肯定没有帮助学生(在比较过程中，这是一个缺点)。

如果我们围绕这些因素重新设计招生评估并使其更加以学生为中心，该怎么办?在过去的一百年中，我们已经引入了许多技术和研究见解，这些技术和研究见解可以让我们在寻找潜在学生时超越这些相当古老的代理。

整个录取过程不应该被算法取代，但精心设计的算法绝对有助于使学校和学生的过程更好。

我们知道，与传统评估相比，非增长思维和勇气等非认知因素是学生学习成绩的更强预测因素。随着等级通货膨胀加剧到这个等式，很难以标准化的方式评估个别学生。评估技术的创新使得在入学评估过程中比以往更容易考虑这些因素。

以下是一些部署这些创新技术的机构(并作为其他学院和大学考虑的模型)：

凯基证券的密涅瓦学校有三个部分的招生流程，其中包括一系列专有的“挑战”，旨在以经过验证的结构化方式评估学生的思维。这些挑战可在线获取，不能轻易“研究”(与学生可以为辅导和准备付费的标准化考试不同)。

Minerva还采用盲目招生方式，不考虑标准化考试成绩，经济需求或遗产状况等因素。结果非常令人惊讶 - 根据Minerva招生办公室主任Neagheen Homaifar的说法，Minerva接受的2%申请人中有80%接受了基于需求的经济援助。为了说明这一点，普通的常春藤联盟机构(这是该国资源最丰富的学校之一)为50%以上的学生提供基于需求的经济援助。

被称为“非洲哈佛”的非洲领导大学正在使用Knack，这是一项基于人工智能的游戏化评估，用于衡量曼德拉百年奖学金计划申请人的非认知和认知技能(注意，我是Knack的员工)。该奖学金计划旨在支持处境不利的非洲人。ALU评估的认知和非认知特征根据其学术潜力，领导潜力，好奇心，激情，动力和动机的制度标准进行个性化。游戏化评估允许ALU以标准化和自动化的方式评估这些认知和非认知技能。

麦克马斯特大学的工程学院与Kira Talent合作，这是一个评估平台，允许大学在招生过程中使用按需定时视频和定时书面评估。Kira平台的一个重要方面是多个人能够评估视频访谈，从而减少偏见。麦克马斯特指出，仅靠成绩并不是学生成功的最佳预测指标。通过基拉，该大学将定时视频和定时书面问题引入其录取过程，以可扩展的方式衡量软技能。

值得注意的是，引入这些新技术是为了补充整体录取过程。整个录取过程不应该被算法取代，但精心设计的算法绝对有助于使学校和学生的过程更好。

这些示例之间的共同点之一是它们使所有申请人的数据同时标准化，但也针对每个机构。也许迈向重新构想这一过程的第一步是让大学招生专业人员退后一步，并根据他们的制度目标重新调整招生流程。他们可能会意识到招生过程的各个方面 - 例如传统测试 - 根本不是必需的。测试可选运动的动力向我们表明，这可能已经发生了。

作为招生专业人士，我们对现状的盲目奉献正在严重影响最弱势学生。这可以通过多种方式表现出来，例如从招生营销中排除低测试的学生，或者基于不公平的测试系统拒绝学生。大学希望做正确的事情，但根本没有取得有意义的进展。重新定义录取评估指标是解决录取过程中不公平问题的最直接方法。教育仍然是我们社会所提供的最大均衡者之一，未被发现的人才是高等教育和整个社会的损失。

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