Wetenschap
AI gebruiken om het cijfergemiddelde te voorspellen op basis van essays voor universiteitsaanvragen
Jonah Berger en Olivier Toubia gebruikten natuurlijke taalverwerking om te begrijpen wat academisch succes drijft. De auteurs analyseerden meer dan 20.000 sollicitatie-essays van een grote openbare universiteit die studenten met verschillende raciale, culturele en economische achtergronden aantrekt en kwamen tot de conclusie dat de semantische omvang van het schrijven, oftewel de mate waarin een sollicitatie-essay betrekking had, de prestaties van de universiteit voorspelde. gemeten op basis van het cijfergemiddelde.
Ze publiceerden hun bevindingen in PNAS Nexus .
Essays die meer semantische terreinen bestreken, voorspelden hogere cijfers. Op dezelfde manier voorspelden essays met kleinere conceptuele sprongen tussen opeenvolgende delen van het betoog hogere cijfers.
Deze trends hielden stand, zelfs als onderzoekers controleerden op factoren als de SAT-score, opleiding van de ouders, geslacht, etniciteit, hoofdvak, essayonderwerpen en essaylengte. Sommige van deze factoren, zoals de opleiding van de ouders en de SAT-scores van de leerling, coderen informatie over de gezinsachtergrond, wat erop wijst dat de taalkundige kenmerken van semantisch volume en snelheid niet uitsluitend worden bepaald door de sociaal-economische status.
Volgens de auteurs tonen de resultaten aan dat de topografie van het denken, of de manier waarop mensen hun ideeën uitdrukken en organiseren, inzicht kan verschaffen in hun waarschijnlijke toekomstige succes.