無論稱之為“適合”、“最優匹配”，還是“良好適配”，學校與學生的需求相匹配（不管是社交上還是學術上的匹配）的這一概念你可能已經在課堂或是飯桌上閱讀或討論過了。這是大學管理者和入學申請者都密切關注的概念，因為這直接關乎學生們的成功。招生人員通過簡歷和論文等大量的材料，最後決定是否錄取一位申請者。但一封申請書呈現在招生官的桌子上之前，學生必須決定是否要申請該學校。影響學生最終申請哪所學校的因素眾多，包括財務因素、家長和老師的建議、大學的專業和活動，以及在他們將自己的分數與已經被錄取學生的分數作比較時，他們是信心滿滿還是信心缺失。人工智能已經成為一種可以幫助這些學生做決定的技術。
AI幫助學生擇校是“灰色區域”？
Curtis Patrick表示，學生考慮到哪裡讀大學基本是基於他們認為很重要的因素，但這些自我判斷被其他人所影響。Patrick目前任職於一家為高等教育機構建立軟件的公司Ellucian，是一名資深規劃師。他認為被動的數據，比如一個人在Youtube上的瀏覽習慣，可以提供一些見解，幫助學生確定哪些學校是適合的。“也許、可能、大概機器學習會回過頭來說，看，我們已經鑑定過了，就是因為這些原因，我們認為這所學校是一個絕佳選擇。” Patrick說道。
有些公司已經利用人工智能來幫助學生完成入學申請過程了。比如ConnecPath，它是一個基於人工智能的問答平臺，旨在回答學生有關大學的問題。再比如Delphia，這家公司最近在創業公司孵化器YC的創業公司亮相日（Demo Day）中出現，該公司的宗旨是利用調查幫助人們在生活中進行選擇，包括選擇上哪所大學。
然而，Patrick警告，機器學習和人工智能方法是一個有限的灰色區域，因為它們只能做這麼多。他解釋說，沒有一個系統能夠百分百地確定一名學生應該進入哪所指定的學校。原因是，即使機器學習和人工智能是以事實為依據的，它們也不能事事都考慮得面面俱到。“即使掌握了所有的數據，你也不能完全捕捉到一個人的本質。”
Patrick還提出警告，關於申請哪所學校的建議，甚至這些建議被推導出來的原因，有可能使得學生的選擇固化，從而把學校選擇的多樣性給破壞掉。
AI能在多大程度上幫助學生擇校or學校選擇學生？
那麼人工智能對於招生辦公室有沒有作用呢？亞利桑那大學的本科招生負責人Kasey Urquidez說道，目前有一些工具可以藉助人工智能來獲取文章中的關鍵詞——不是“自動計算出誰”，而是“幫助提高”學校尋找到合適學生的準確率。她補充說，她所在的機構目前並沒有使用這種工具。這意味著，她認為機器學習和人工智能幫助學校判斷選擇學生這種方法肯定會被接受。
不過，幫助學生申請大學的諮詢師Paul Hays表示，一所學校到底在尋找什麼，即它如何定義“合適人選”，取決於學校的理念和它必須配合的政策。在海斯的職業生涯中，他還在德保羅大學（DePaul University）做過招生管理工作，他指出德克薩斯大學奧斯汀分校就是一個例子：德克薩斯大學必須遵循德州法律，自動錄取屬於某一階層的申請人。
“大學在很大程度上是在尋找最好的學生，而不一定是最好的人，” Hays說，他指的是高等教育機構希望擁有一個全面發展的學生群體。
亞利桑那大學的本科招生負責人Kasey Urquidez說，她所在的機構希望招收來自世界各地不同背景和能力的學生，但在審查申請時，會一個一個地單獨觀察學生。
特別是，她和她的同事們希望錄取那些他們相信會取得成功並將畢業的學生。“因此，毫無質疑，學術是很重要的，”她說道。除此之外，招生團隊還希望“真正活躍的學習者”能夠參與到俱樂部和組織中來，而不僅僅是往返於教室。
Urquidez相信“合適的人才”是留存率的代表。她聲稱，學生通常會因為三個原因而輟學——金錢、學術和適應性。她補充道，離開亞利桑那大學的學生“通常就是這三類”。
儘管Urquidez認為人工智能可以幫助招生辦的工作，但她不認為人工智能可以完全取代目前的招生流程。在她看來，“人為因素”是永遠被需要的。
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