人工智能与综合评审：在大学招生中辅助人工审阅
计算机与社会
2019-12-21 v1 机器学习
应用统计
摘要
美国大学招生采用一种以人为中心的评估方法，称为综合评审(holistic review)，通常涉及阅读每位申请人提交的原始叙述性文书。综合评审赋予人工审阅者在决定每位申请人是否适合录取方面以显著裁量权，其合法性与公平性已在法庭和公共领域屡受挑战。利用 2015 至 2016 年间提交给一个大型选择性州立大学系统的 283,676 篇申请文书的独特语料库，我们评估了可从申请文书中推断申请人人口统计特征的程度。我们发现一个相对可解释的 classifier（逻辑回归）能够以较高准确度预测性别和家庭收入。研究结果表明，数据审计或许可通过检查人工或计算审阅中的潜在偏差，来辅助综合评审以及其他评估系统。
引用
@article{arxiv.1912.09318,
title = {AI and Holistic Review: Informing Human Reading in College Admissions},
author = {AJ Alvero and Noah Arthurs and anthony lising antonio and Benjamin W. Domingue and Ben Gebre-Medhin and Sonia Giebel and Mitchell L. Stevens},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.09318},
year = {2019}
}
备注
AIES 2020