고등교육의 신비를 풀다: AI

고등교육은 교차로에 서 있다. 예산은 줄어들고 있다. 학생들의需求은 더욱 복잡해지고 있다. 그리고 측정 가능한 결과를 보여주는 압력, 즉 졸업률, 취업률, 평생 가치 등은 이전보다 더 높다.

기관들이 이러한 요구에 대처하는 동안, 인공지능은 더 이상 미래의 버즈워드가 아니다. 그것은 실제로 대학과 대학이 도전을 극복하는 데 도움을 주는 실용적이고 검증된 도구이다. 그것은 실제 일을 하는데 사용된다: 개인화된 지원을 제공하고, 적절한 시점에 개입을 가능하게 하고, 지도자들이 더 빠르게 더好的 결정을 내리도록 도와준다.

이 변화는 고등교육에 대한 우리의 생각 방식의 더广い 발전에 반영된다. 오늘날의 학생들은 대학 생활이 그들의 삶의 다른 부분과 마찬가지로 반응적이고 무결점이어야 한다. 만약 스트리밍 서비스가 적절한 프로그램을 추천하거나, 은행이 초과 인출 전에 경고를 줄 수 있다면, 왜 대학이 학생이 어려움을 겪을 수 있는지 알고 도와주지 못할까?

인공지능을 채택하는 기관들은 호재를 추구하지 않는다. 새로운 표준을 충족하기 위해 발걸음을 내디딜 뿐이다. 그리고 고등교육이 학생들의 성공을 도와주는 약속을 진지하게 생각한다면, 인공지능은 사후적인 생각일 수 없다. 그것은 전략의 핵심이어야 한다.

캠퍼스에서 가장 큰 도전 중 하나는 용량이다. 학생 서비스 팀은 더 적은 자원으로 더 많은 일을 하도록 요청받고 있다. 고문, 재정 지원 담당자, 지원 직원들은 고품질의 인간 중심의 도움을 제공하려고 하지만, 그들은 물속에 있다.同時에, 학생들은 즉각적이고 개인화된 지침을 기대한다. 그들은 간단한 질문에 대한 답변을 위해 며칠을 기다리지 않으려고 한다. 그들은 실시간으로 답변을 원하고, 누군가가 주의를 기울이고 있다는 것을 느끼고 싶다. đó에서 인공지능이 즉각적인 영향을 미칠 수 있다.

지능형 챗봇이나 워크플로 자동화와 같은 도구를 사용하여 기관은 직원들을 반복적이고 낮은 영향力的 작업에서 해방시킬 수 있다. 인공지능은 학생들의 질문을 분류할 수 있다(FAFSA 마감일, 전송 학점, 또는 수업을 삭제하는 방법 등). 24/7로. 그것은 더 복잡한 문제를 올바른 사람에게 전달하거나 높은 우선순위의 경우를 개입하기 위해 플래그할 수 있다. 이것은 인간의 연결을 대체하지 않는다. 그것은 더 가능하게 만든다. 직원들은 무엇이 가장 중요한지에 집중할 수 있는 시간을 되찾는다: 미묘하고, 높은 터치의 대화가 신뢰를 구축하고 결과를 추동한다.

인공지능은 또한 지원의 일관성을 증가시킨다. 자동화된 응답은 그날 근무하는 사람이나 질문이 들어오는 시간에 따라 다르지 않는다. 그리고 첫번째 세대, 전일제 근무, 또는 양육 책임을 다하는 학생들에게 이러한 종류의 접근성이 차이를 만들 수 있다.

편리함에 관한 것이 아니다. 그것은 평등에 관한 것이다. 인공지능은 모든 학생이 성공하기 위해 필요한 시의적절한 도움을 받을 수 있도록 보장한다. 그들의 일정이나 배경과 상관없이.

대부분의 기관은 유지율을 개선하는 것이 재정적 필수이자 도덕적 필수임을 알고 있다. 그러나 실제로는 학교들은 여전히 반응적인 접근 방식을 사용한다: 중간고사 점검, 학기 말 설문조사, 또는 학생들이 손을 들기까지 기다린다. 인공지능은 더 나은 것을 가능하게 한다: 데이터에 의해 구동되는 초기, 적극적인 지원.

모델을 통해 LMS 로그인, 과제 제출, 출석, GPA 변동과 같은 행동을 분석하여 인공지능은 학생이 어려움을 겪을 수 있는 미묘한 신호를 감지할 수 있다. 그들이 중퇴할 위험에 처하기 전에. 이러한 모델은 고문을 대신하는 대시보드에 관한 것이 아니다. 그것은 직원에게 더 많은 통찰력과 더 많은 시간을 제공하는 것에 관한 것이다. 심지어 단순한 nhắc음-양식을 완료하기 위한 یاد, 튜터와의 회동을 위한 격려, 또는 고문의 확인-또한 큰 영향을 미칠 수 있다. 잘 타이밍된 메시지는 학생들에게 누군가가 주의를 기울이고 있다는 것을 보여준다. 이러한 종류의 지원과 관심은 학생들이 참여하고 정렬된 상태로 유지하는 데 도움이 된다.

그리고 이러한 순간이 중요하다. 더 많은 학생들이 고등교육의 가치를 질문하는 시대에, 기관들은 학생의 신뢰를 얻어야 하며, 모든 순간에 구체적인 가치를 보여주어야 한다. 인공지능은 대학들이 문제를 해결하는 것에서 예측하고 해결하는 것으로 전환하는 데 도움이 된다. 한 학생, 한 순간씩.

인공지능의 가장 흥미로운 약속은 그것이 대학이 학생들에게 전체 여행 동안 지원할 수 있도록 해준다는 것이다. 등록금 또는 교실에서가 아니라. 인공지능을 사용하면 우리는 반응적인 것이 아니라 예측적인 것이 될 수 있다. 오늘날 시장에 나오는 도구는 학생 라이프사이클 경험을 변革할 것이다-학교를 연구하기 시작하는 첫 순간부터, 졸업하는 날까지, 그리고 그 이후로도. 이것은 유지율에 관한 것이 아니다. 이것은 장기적인 참여, 지속적인 개선, 그리고 사명과의 일치에 관한 것이다.

졸업 후 몇 년이 지난 후에도 졸업생들이 어떻게 지내는지 이해할 수 있는 것을 상상해보라. 단순한 연례 설문조사뿐만 아니라 실시간 피드백 루프를 통해. 또는 어느 홍보 메시지가 가장 많은 등록 변환을 유도했는지 추적하고 실시간으로 행동하는 것을 상상해보라. 이것들은 일회적인 승리들이 아니다. 이것들은 기관이 더 많은 가치를 제공하고 학생들의 필요에 따라 맞춤형으로 제공하는 지속적인 피드백 메커니즘이다.

이러한 도구는 기관뿐만 아니라 학생들에게도ประโยชน을 제공한다. 모든 것이 더 원활하게 작동할 때, 지원이 더 쉽게 접근할 수 있을 때, 지침이 개인화되고 관련성이 있을 때, 학생들은 성공할 가능성이 더 높다. 그들은 자신이 속한 곳에 있다고 느끼기 때문이다.

인공지능은 아직도 추가 기능으로 취급된다-혁신 팀이나 단기 시범 프로젝트를 위한 화려한 도구. 그러나 실제 가치를 잠금해하려면, 기관들은 인공지능을 학습 관리 시스템이나 재정 지원 플랫폼과 같은 기본 인프라로 취급해야 한다.

인공지능은 채팅봇이나 분석을 위한 도구가 아니다. 그것은 거의 모든 학생 라이프사이클의 터치포인트를 강화할 수 있는 계층이다. 마케팅 및 등록, 고문 및 졸업생 참여까지. 전체 여행을 생각해보라: 프로스펙티브 학생이 대학 웹사이트에 방문하여 관심사에 따라 동적이고 개인화된 콘텐츠를 받는다. 그들은 맞춤형 메시지로 신청 과정을 안내받는다. 등록 후, 그들은 클래스 등록 또는 인턴십 신청을 위한 적절한 시간에 등록하도록 안내받는다. 몇 년 후, 그들은 졸업생 설문조사나 졸업생 멘토링에 참여하도록 촉구받는다.

그것은 미래의 시나리오가 아니다. 오늘날, 기관들이 인공지능을 전략적인 활성화자로 취급할 때 가능한 것이다. 물론, 이러한 권한이伴う 책임이 따른다. 기관들은 학생들에게 인공지능의 사용, 자동화의 시작과 끝, 데이터 수집 및 보호에 대해 명확하게 알려야 한다. 인공지능 시스템은 기존의 편향을 강화하지 않도록 다양한 데이터로 훈련되어야 한다. 그리고 학생들은 언제든지 인간에게로 이첩할 수 있어야 한다. 평등, 투명성, 인간의 감독은 좋을 뿐만 아니라 필수적이다. 이러한 원칙은 처음부터 내장되어야 하며, 나중에 추가되어서는 안 된다.

그것의 핵심에서, 고등교육은 사람들을 그들의 잠재력을 실현하도록 도와주는 것이다. 그것은 기회를 창조하고, 성장을 촉진하며, 재능을 해방시키는 것이다. 이러한 목표는 바뀌지 않았다. 그러나 그것을 달성하는 도구는 바뀌었다. 인공지능, 올바르게 사용되면, 학습의 인간 경험을 대체하지 않는다. 그것을 강화한다. 그것은 장벽을 제거하고, 용량을 확장하며, 모든 학생에게 성공할 기회를 제공한다. 인공지능의 가장 의미 있는 영향은 주요 제품 출시 또는 화려한 데모에서 오지 않을 것이다. 그것은 인공지능이 삶을 더 좋게 만드는 작은 방식에서 올 것이다-직원, 교수, 그리고 무엇보다도 학생들을 위해.

변화에 대처하고, 압력을 받고, 더 적은 것으로 더 많은 것을 하려고 하는 기관들을 위해, 인공지능은 앞으로 나아가는 방법을 제공한다. 사명에忠實하게 남아있으면서 미래를 건설하는 방법이다. 이제는 고등교육에서 인공지능이 속한 곳을 묻는 것을停止하고, 어떻게하면 학생들을 더 잘 섬기기 위해 그것을 사용할 수 있는지 묻기 시작할 때이다.