基于 LOR 见解简化入选：面向线上硕士项目的 AI 领导力评估
人工智能
2025-08-08 v1 机器学习
摘要
推荐信（LOR）提供了关于候选人能力和经历的宝贵见解，但这些以文本为主的材料需要大量时间和劳动力进行审阅。为解决这一挑战并支持审阅委员会为学生的专业发展提供反馈，我们的研究引入了 LORI：LOR Insights，即一种基于 AI 的检测工具，用于评估提交给线上硕士项目申请者的推荐信中的领导力技能。通过采用自然语言处理技术并利用大型语言模型（RoBERTa 和 LLAMA），我们寻求识别诸如团队合作、沟通和创新等领导属性。我们的最新 RoBERTa 模型在加权 F1 分数达到 91.6%、精确率为 92.4%、召回率为 91.6%，显示出对我们测试数据集的高度一致性。随着领导力技能在 STEM 领域的重要性不断提升，将 LORI 集成到研究生招生过程中对于准确评估申请者的领导力能力至关重要。这一方法不仅简化了招生流程，也自动化且全面地评估了候选人的能力。
引用
@article{arxiv.2508.05513,
title = {Streamlining Admission with LOR Insights: AI-Based Leadership Assessment in Online Master's Program},
author = {Meryem Yilmaz Soylu and Adrian Gallard and Jeonghyun Lee and Gayane Grigoryan and Rushil Desai and Stephen Harmon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.05513},
year = {2025}
}