Sinusuri ng mga Unibersidad ang AI? Kumpletong Gabay para sa 2026

Sinusuri ng mga Unibersidad ang AI? Ang Tunay na Larawan

Ang tanong 'sinusuri ng mga unibersidad ang AI' ay may mas tiyak na sagot ngayon kaysa noon walo't sampung buwan na ang nakaraan. Isang 2025 na survey sa mga propesyonal sa admisyon na isinagawa ng National Association for College Admission Counseling (NACAC) ay nahanap na 62% ng mga sumasagot na apat na taong unibersidad ay nag-ulat ng paggamit ng hindi bababa sa isang tool sa pagtukoy ng AI upang masuri ang mga isinumiteng materyales ng aplikasyon, hanggang 31% noong nakaraang taon. Sa mga piling unibersidad — ang mga may mga rate ng pagtanggap sa ibaba ng 30% — ang rate ng pagtanggap ay lumampas sa 80%. Ang pagbabago ay mabilis na nangyari. Noong ilunsad ang ChatGPT sa huli ng 2022, ang mga opisina ng admisyon na hindi kailanman pinag-isipan ang posibilidad ng AI-na-likhang personal na pahayag ay kailangang kumilos nang mabilis. Karamihan sa mga institusyon ay umaasa sa mga tool na ginagamit na nila, pangunahin ang Turnitin, at nag-activate ng mga feature na umiiral ng mga buwan ngunit bihirang ginagamit. Ang tempo ng pagtanggap ay nangangahulugang karamihan sa mga paaralan ay hindi kailanman gumawa ng pormalong pahayag sa publiko — ang pagtukoy ng AI ay naging bahagi lamang ng daloy ng trabaho ng pagsusuri nang walang pagbabago ng patakaran na maaaring basahin ng mga aplikante. Ang apat na komersyal na platform na pinaka-pare-pareho na ginagamit sa mga dokumentadong daloy ng trabaho ng pagtanggap sa unibersidad ay Turnitin's AI Writing Indicator, GPTZero, Copyleaks, at Originality.ai. Ang Turnitin ay ang pinaka-malawak na inilunsad dahil karamihan sa mga institusyon ay nag-subscribe na para sa pagtukoy ng plagiarism — ang pagdagdag ng AI Writing Indicator ay hindi nangangailangan ng hiwalay na kontrata. Ang GPTZero, na itinayo partikular para sa mga konteksto ng pagsusurong pang-edukasyon, ay ginagamit sa ilang daan na paaralan na nais ng isang dedikadong tool. Ang minorita ng malalaking unibersidad ng pananaliksik ay nag-implement din ng mga customized na script ng pagtukoy sa loob. Ang lahat ng mga tool na ito ay nagbabahagi ng parehong diskarte: statistical analysis ng predictability ng teksto na may kaugnayan sa kung paano lumilikha ang mga modelo ng wika ang prosa, na nagbabalik ng probability score sa halip na binary verdict.

1. 62% ng mga apat na taong unibersidad ay nag-ulat ng paggamit ng mga tool sa pagtukoy ng AI sa 2025 NACAC survey
2. Sa mga piling unibersidad (rate ng pagtanggap sa ibaba ng 30%), ang pagtanggap ay lumampas sa 80%
3. Turnitin AI Writing Indicator: ang pinaka-karaniwan, na naka-activate sa mga umiiral na plagiarism detection subscriptions
4. GPTZero: malawak na ginagamit sa mga paaralan na nais ng isang standalone na tool sa pagtukoy ng edukasyon
5. Copyleaks at Originality.ai: karaniwan sa mga paaralan na naghahanap ng karagdagang independent na marka
6. Mga customized na institusyonal na script: isinasagawa sa minorita ng malalaking unibersidad ng pananaliksik

« Hindi namin binabanggit ang katotohanan na gumagamit kami ng pagtukoy ng AI, ngunit ginagamit namin ito. Ang bawat personal na pahayag na isinumite sa pamamagitan ng aming portal ay awtomatikong pinoproseso bago ito umaabot sa isang manunulat na tao. » — Direktor ng admisyon sa isang piling liberal arts college, 2025

Paano Tunay na Gumagana ang Pagtukoy ng AI sa Pagsusuriang Admisyon

Kapag sinusuri ng mga unibersidad ang AI, ang mga tool na ginagamit nila ay hindi naghahanap ng AI na bokabularyo o ang salita 'sigurado' o 'pumasok nang malalim'. Sinusuri nila ang dalawang statistical na katangian ng teksto: pagkalito at pagkakaroon ng burst. Ang pagkalito ay sumusukat kung gaano ka-predictable ang bawat pagpili ng salita na binigyan ang mga salita sa paligid. Ang malalaking modelo ng wika ay sinanay upang lumikha ng istatistikong malamang na patuloy — pipiliin ang mga salitang may mataas na posibilidad dahil ito ay lumilikha ng maayos na output. Ang resulta ay makinis at pusong prosa ngunit istatistikong makitid: salita pagkatapos ng salita na pipiliin ng anumang modelo ng wika sa kontekstong iyon. Ang mga magsusulat na tao ay gumagawa ng mas idiosyncratic na pagpili ng salita, gumagamit ng bokabularyo na natugunan nila sa mga partikular na konteksto, at nagsusulat ng mga parirala na sumasalamin sa kanilang partikular na paraan ng pag-iisip sa halip na istatistikong karaniwan sa lahat ng teksto ng tao. Ang pagkakaroon ng burst ay sumusukat sa pagkakaiba-iba ng istruktura at haba ng pangungusap sa buong dokumento. Ang teksto na nabuo ng AI ay may huwag sa ritmikal na pare-pareho — parapo pagkatapos ng parapo na may mga pangungusap ng katulad na haba, katulad na istruktura ng sugnay, at katulad na lohikal na pag-unlad. Ang sulat ng tao ay likas na hindi pantay. Ang isang tunay na personal na pahayag ay may maikling, nakakamangha na pangungusap, isang mas mahabang analytical, isang fragment para sa pagbibigay-diin, isang tumutulong na pangungusap na kumukuha ng isang kalye ng pag-iisip. Ang hindi pagkakataon na iyon ay maaaring matukoy nang istatistiko. Turnitin ay nagbabalik ng isang percentile na score sa pagitan ng 0 at 100 — ang posibilidad na ang isang ibinigay na pasahe ay na-generate ng AI — na may kulay na naka-code na pag-highlight na nagpapakita kung aling mga pangungusap ang nag-andar sa pinakamataas na marka. Ang GPTZero ay nagbabalik ng isang score bawat dokumento at isang breakdown bawat pangungusap. Ang Copyleaks ay pinagsasama ang isang AI na nilalaman na porsyento na may isang tradisyonal na similarity score. Ang lahat ng apat na tool ay may kasamang mga pagwawaylay na nagsasaad na ang mga marka ay sumasalamin sa posibilidad, hindi sa katiyakan, at kinakailangan ang pagsusuring pantao bago ang anumang mahalagang desisyon. Karamihan sa mga opisina ng admisyon ay nagsama ng pagwawaylay na ito nang direkta sa kanilang panloob na patakaran — ang score lamang ay hindi nag-trigger ng pagtanggi; ito ay nag-trigger ng escalation.

« Sinasabi sa amin ng algorithm kung aling mga sanaysay ang dapat nating tukuyin nang mas mabuti. Ang manunulat na tao ay gumagawa ng bawat tunay na desisyon. Ang dalawa ay hindi maaaring palitan. » — Senior admissions officer sa research university, 2025

Aling mga Dokumento sa Aplikasyon ang Sinusuri para sa AI?

Ang mga opisina ng admisyon sa unibersidad ay hindi sinusuri ang bawat dokumento sa iyong file para sa AI sa parehong paraan. Ang pagsusuri ay nakatuon sa mga dokumento na dapat kumatawan sa iyong indibidwal na tinig at personal na karanasan. Ang Common App personal na pahayag ng sanaysay (650 salita) ay ang pinaka-pare-parehong sinusuring dokumento sa lahat ng institusyon — ito ang pangunahing lugar kung saan inaasahang magsusulat ang mga aplikante sa kanilang sariling tinig, kaya tumatanggap ito ng pinakamaraming atensyon. Ang mga sanaysay ng aplikasyon ng Coalition at mga tugon sa kuwento ng QuestBridge ay nakaharap sa parehong antas ng pagsusuri. Ang mga karagdagang sanaysay ay mabigat na sinusuri sa mga piling paaralan. Ang mga tugon na 'Bakit ang kolehiyong ito?', mga sanaysay tungkol sa hamon o mga papel sa komunidad, at maikling mga katanungan na nagtanong ng intelektwal na interes ay pinoproseso sa pamamagitan ng pagtukoy ng AI sa karamihan ng mga paaralan na may lubhang competitive na mga pool ng aplikante. Ang kaiklian ng mga sanaysay na ito — karaniwang 150 hanggang 250 salita — ginagawang mas mataas ang panganib, dahil ang maikling tugon na nabuo ng AI ay nag-iiwan ng kaunting lugar para sa natural na pagkakaiba-iba na kadalubhasang ipapakita ng mas mahabang teksto na isinulat ng tao. Ang mga portalang natatangi sa paaralan na humihiling ng karagdagang nakasulat na materyales, mga pahayag ng pananaliksik, o mga sample ng creative writing ay tinatrato ang mga dokumentong ito sa parehong paraan. Ang mga sulat ng rekomendasyon, mga transcript, at mga ulat ng resulta ng standardized test ay hindi sinusuri dahil nagmula sa mga third party at hindi dapat kumatawan sa pagsusulat ng aplikante. Ang seksyon ng aktibidad ng Common App ay bihira na tumatakbo nang direkta sa pamamagitan ng mga tool sa pagtukoy, bagaman ang hindi pangkaraniwang pinagandang at pormal na mga paglalarawan ng aktibidad ay minarkahan para sa pangalawang pagsusuri sa ilang mga institusyon. Ang maikling limitasyon ng karakter sa seksyong iyon ay ginagawang mas kaunting maaasahan ang statistical analysis kaysa sa mga buong sanaysay. Ang intensity ng pagsusuri ng AI ay nag-iiba rin depende sa antas ng selectivity. Ang mga paaralan na may mga rate ng pagtanggap sa ibaba ng 15% ay may kababalaghan na susuriguin ang bawat isinumiteng sanaysay nang awtomatiko bilang bahagi ng standard na daloy ng paggawa ng file. Ang mga paaralan sa saklaw ng pagtanggap ng 15-35% ay karaniwang sumusubok sa mga sanaysay ngunit maaaring umasa sa isang approach na pagkuha ng sample sa halip na pagproseso ng bawat dokumento sa bawat file. Ang mga paaralan sa itaas ng 35% ay mas nag-iiba — ang ilan ay may kumpletong infrastruktura ng pagsusuri sa lugar, ang iba ay sinusuri lamang ang mga resulta ng pagtukoy ng AI kapag ang isang mambabasa ay manu-manong minark ang isang sanaysay para sa pagsubaybay. Ang pag-alam kung saan nahuhulog ang iyong mga target na paaralan sa spectrum na ito ay hindi nagbabago kung paano dapat mong gawin ang iyong pagsusulat, ngunit ipinapaliwanag nito kung bakit ang parehong sanaysay ay maaaring makatanggap ng iba't ibang antas ng pagsusuri depende sa kung saan mo ito isinumite.

1. Common App personal na sanaysay (650 salita): sinusuri sa karamihan ng mga institusyon bilang pangunahing sample ng pagsusulat
2. Mga karagdagang sanaysay — 'Bakit ang kolehiyong ito?', hamon, komunidad, intelektwal na interes: pangunahing target ng pagsusuri
3. Coalition at QuestBridge kuwento na mga tugon: tinatrato nang kapantay sa Common App na mga sanaysay
4. Mga maikling tugon at pahayag ng pananaliksik na natatangi sa paaralan: sinusuri saanman ang mga aplikasyon sa portal ay nagsasabing written na mga materyales
5. Mga paglalarawan ng aktibidad: bihirang direktang sinusuri ngunit pinagandang phrasing ay maaaring mag-trigger ng pangalawang pagsusuri
6. Mga sulat ng rekomendasyon, transcript, marka ng pagsusulit: hindi sinusuri (mga dokumento ng third party)

Ano ang Nagtutulak ng Mataas na Marka sa AI sa Pagsusuriang Admisyon

Kapag sinusuri ng mga unibersidad ang AI at isang dokumento ay nagbabalik ng mataas na marka, ang resulta ay hindi awtomatikong pagtanggi. Bawat institusyon na may dokumentadong patakaran sa paksang ito ay tumutukoy na ang mga marka sa pagtukoy ng AI ay isang signal para sa karagdagang pagsusuring pantao, hindi isang autonomous na batayan para sa desisyon. Ang pangkaraniwan na daloy ng trabaho ay nag-escalate ng mga minarkahang aplikasyon sa isang senior na mambabasa o sa isang maliit na komite ng pagsusuri na ang layunin ay matukoy kung ang marka ay sumasalamin sa tunay na paglikha ng AI o isang maling positibo na ginawa ng natural na istilo ng pagsusulat ng aplikante. Ang mga senior reader ay naghahanap ng nakikitang ebidensya sa buong file. Isang dramatikong pagitan sa kalidad ng pagsusulat sa pagitan ng minarkahang sanaysay at anumang teksto ng paghahambing na available sa file — isang isinumiteng sample ng pagsusulat, isang sanaysay sa SAT, isang naranasang papel kung ang paaralan ay hiniling ng isa — ay ang pinakamalakas na nakikitang signal. Ang kumpletong kawalan ng partikular na personal na detalye tulad ng mga nabanggit na tao, mga partikular na petsa, at tunay na lokasyon sa heograpiya ay isa pang indikator, dahil ang mga personal na pahayag na nabuo ng AI ay may kababalaghan na maging emosyonal na nakikipag-ugnayan ngunit faktwal na walang laman. Ang mga paglipat ng istilo na grammatically tama ngunit contextually na hindi nakakonekta mula sa napaligiring kwento ay napapansin din. Kung ang senior reader ay nagsusuri ng posibilidad ng AI bilang mapagkakatiwalaan pagkatapos suriin ang buong konteksto, ang aplikasyon ay karaniwang hindi makakatanggap ng alok. Ang mga aplikante ay hindi nakakatanggap ng malinaw na notisya na ang paglikha ng AI ay nakaapekto sa desisyon — ang pagtanggi ay dumating nang walang nakasaad na dahilan, na isang pamantayang pagsasagawa sa mga pagtanggap ng unibersidad sa pangkalahatan. Isang mas maliit na bilang ng mga paaralan ay ang nag-adopt ng patakaran ng direktang makipag-ugnayan sa mga aplikante kapag ang mga marka ng AI ay lumampas sa isang tinukoy na threshold, na humihiling ng isang paliwanag na pahayag o sample ng pagsusulat para sa paghahambing. Ang post-admission discovery ng nilalaman na nabuo ng AI — sa panahon ng verification ng enrollment, isang pagsusuring pagsusulat ng unang semester, o isang target na audit — ay maaaring magresulta sa pagwawakda. Ang dalawang kaso sa mga piling paaralan noong 2025 ay nagsama ng mga pagwawakda pagkatapos ang mga pattern ng AI sa mga isinumiteng materyales ng aplikasyon ay tumugma sa mga pattern sa e-mail na korespondensiyang ipinadala ng mag-aaral sa staff ng admisyon pagkatapos ng pagtanggap.

1. Mataas na marka sa AI ay nag-escalate ng aplikasyon sa isang senior na mambabasa o komite ng pagsusuri
2. Ang mga senior reader ay naghahambing ng kalidad ng pagsusulat sa lahat ng mga dokumentong available sa file
3. Sila ay naghahanap ng kawalang mga partikular na personal na detalye — tunay na mga pangalan, mga petsa, at mga lugar
4. Ang mga paglipat na istilo na generic na grammatically tama ngunit contextually na walang laman ay minarkahan
5. Ang kumpirmaong paglikha ng AI ay nagreresulta sa pagtanggi nang walang nakasaad na dahilan sa karamihan ng mga kaso
6. Ang ilang mga paaralan ay makipag-ugnayan direkta sa mga aplikante para sa paliwanag na pahayag o sample ng paghahambing
7. Ang post-offer discovery ay maaaring magresulta sa pagwawakda kahit na pagkatapos ng pag-enroll

« Hindi kami kailanman tumanggi ng isang aplikasyon batay lamang sa isang marka ng AI. Ngunit maaari kong bilangin sa mga daliri ng isang kamay ang bilang ng mga kaso kung saan ang mataas na marka ay sa wakas ay hindi nagbago ng resulta. » — Miyembro ng komite ng admisyon sa isang piling unibersidad, 2025

Mga Maling Positibo: Kapag Ang Maingat na Pagsusulat ay Minarkahan

Ang mga aplikante na nag-iisip kung sinusuri ng mga unibersidad ang AI ay minsan natutuklasan ang isang hindi inaasahan kapag ginawa nilang lumipas ang kanilang mga sanaysay sa pamamagitan ng detector bago magsumite: ang kanilang authentic na teksto na isinulat ng tao ay nakakatanggap ng mas mataas na marka kaysa inaasahan. Ito ay hindi isang bihirang kaso ng pagkalayo. Ang mga pagsusuring peer-reviewed ng Turnitin, GPTZero, at Copyleaks ay nagtala ng mga rate ng maling positibo na umabot sa 4% hanggang 17% depende sa istilo ng pagsusulat, paksa, at demograpiko ng may-akda. Isang malawakang sitadong 2024 na pag-aaral na inilathala sa Nature ay nahanap na ang mga nagsasalita na hindi katutubong Ingles ay na-mark nang hindi proporsyonal ng mga tool sa pagtukoy ng AI. Ang mekanismo ay simple: ang pormal na academic na pagsusulat sa isang ikalawang wika ay may kababalaghan na mag-converge sa isang mas makitid na hanay ng bokabularyo at istruktura ng pangungusap kaysa sa pagsusulat ng mga katutubong nagsasalita — ang parehong statistical constriction na ginagamit ng mga tool sa pagtukoy upang makilala ang output ng AI. Isang aplikante na nagsusulat sa tumpak na academic na Ingles bilang natutuhan na register, hindi ang natural na paraan ng pagsasalita, ay maaaring makabuo ng teksto na ang isang tool sa pagtukoy ay nagbabasa bilang mataas na posibilidad ng AI. Ang mga aplikante na dumaan sa maraming bilog ng pag-edit kasama ang mga consultant sa kolehiyo, mga tutor, o mga kapantay ay kumikita ng kaugnay na panganib. Ang matinding pag-edit ay maaaring pagkawain ang natural na pagkakaiba-iba na ginagawang istatistikong pantao ang pagsusulat, na pinapalitan ang mga idiosyncratic na pagpipilian na may mga "tama" na pagpipilian. Ang isang personal na pahayag na napinag-isa-isip ng maraming tao sa loob ng maraming sesyon ay maaaring magkaroon ng mas kaunting statistical burst kaysa sa isang mas magaspang na draft na isinulat sa isang upo. Ang mga opisina ng admisyon ay nakakaalam ng problemang ito at karamihan sa mga pormal na patakaran ay kinikilala ito nang malinaw. Ang alalahanin ay praktikal sa halip na teorya: kahit na ang maling positibo ay sa wakas ay tinatanggihan pagkatapos ng senior review, ang alitan na nililikha nito sa panahon ng proseso ng pagbabasa ay nakakaapekto sa kung paano napaniniwala ang buong file. Ang isang minarkahang aplikasyon ay nangangailangan ng aktibong pagpapatunay upang malinaw; ang walang marka ay lumampas nang walang ang overhead na iyon. Tatlong partikular na mga profile ng pagsusulat ay lumilikha ng mga maling positibo na kadalubhasaan. Una, ang mga aplikante na nakatanggap ng makabuluhang coaching na nangyari sa kanilang orihinang pagbalangkas na may mas pormal na kawastong mga alternatibo — ang coaching ay lumikha ng istatistikong makitid na teksto kahit na walang AI na nakahiwalay. Pangalawa, ang mga aplikante na may natural na pormal na mga rejistro ng pagsusulat, karaniwan sa mga mag-aaral mula sa ilang mga background na pang-edukasyon kung saan ang academic formality ay malinaw na itinuro mula sa isang batang edad. Pangatlo, ang mga aplikante na nagsusulat tungkol sa mga paksang may limitadong natural na saklaw ng bokabularyo — lubhang teknikal na mga paksa, medikal na mga kondisyon, o mga aktibidad sa niche kung saan ang tumpak na terminolohiya ay nag-iiwan ng kaunting lugar para sa lexical na pagkakaiba-iba. Kung ikaw ay nabibilang sa alinman sa mga kategoryang ito, isang pre-submission check ay hindi lamang kapaki-pakinabang — ito ay halos kailangan.

« Nakikita namin ang mga maling positibo sa bawat cycle, partikular mula sa mga internasyonal na aplikante. Ang mga materyales sa pagsasanay na ibinibigay namin sa aming mga mambabasa ay direktang tumutulong sa ito. Ang marka ay isang panimulang punto, hindi isang dulo. » — Direktor ng patakaran ng admisyon sa T50 university, 2025

Paano Magverify ng Iyong Sariling Aplikasyon Bago Magsumite

Ang pagpasa ng iyong mga sanaysay sa pamamagitan ng isang detector ng AI bago magsumite ay isang pamantayang pagsasagawa sa mga applications na maayos na naghanda — at may magandang dahilan. Ibinigay na ang mga unibersidad ay regular na sinusuri ang AI, ang pag-alam kung paano gumagana ang iyong mga sanaysay sa isang tool sa pagtukoy bago ang iyong file ay umaabot sa isang mambabasa ay simpleng responsableng paghahanda. Ang layunin ay hindi upang manipulahin ang anumang partikular na tool — ito ay upang i-verify na ang iyong authentic na pagsusulat ay binabasa bilang istatistikong tao sa mga parehong signal na sinusukat ng mga opisina ng admisyon, at upang mahanap ang anumang passus na hindi sinasadyang lumikha ng mga pattern na hindi mo ininglanod. Ang mga aplikante na nagsusulat sa isang pormal na register, na dumaan sa maraming bilog ng pag-edit, o na nagsusulat ng Ingles bilang pangalawang wika ay may mas malaking pagkakataon na makahanap ng hindi inaasahang resulta. Isang tool tulad ng NotGPT ay nagbibigay-daan sa iyo na i-paste ang iyong buong sanaysay at makita kung aling mga partikular na pangungusap ang lumilikha ng pinakamataas na probability scores upang maaari mong hawakan ang mga seksyong iyon nang direkta bago ang deadline. Ang mga revisyon na kinakailangan ay karaniwang maliit. Ang pagpapakilala ng variation ng haba ng pangungusap sa mga parapo na naging ritmikal na pare-pareho, ang pagpapalit ng mga formal na konektibong parirala na may mas direktang paglipat, at ang pagdagdag ng isa o dalawang partikular na personal na detalye — tunay na pangalan ng isang tao, aktwal na petsa, nabanggit na lugar — ay karaniwang sapat upang mabawasan ang mataas na marka sa saklaw kung saan ang isang mambabasa ay hindi magbibigay nito ng pangalawang tingin. Ang mga aplikante na nagsusulat ng Ingles bilang pangalawang wika ay dapat magbigay ng espesyal na atensyon sa bokabularyo: ang pagpapalit ng ilang pormal na tumpak ngunit makitid na piniling mga salita na may mga alternatibo na sumasalamin sa kung paano ka tunay na nag-iisip at nagsasalita ay kadalubhasaan may mas malaking epekto sa mga marka sa pagtukoy kaysa sa anumang pagbabago sa istruktura. Pagkatapos ng pagsusuri, patakbuhin ang sanaysay nang isang beses pa upang kumpirmahin na ang mga pagbabago ay may nais na epekto. Ang target ay hindi isang partikular na marka sa numero — ito ay kumpirmasyon na ang iyong authentic na pagsusulat ay hindi nagdadala ng mga pattern na lilikha ng alitan sa proseso ng pagsusuri ng isang pantaong mambabasa. Ang oras ay mahalaga rin. Tumupad sa iyong mga check ng hindi bababa sa isang linggo bago ang mga deadline sa pagpapadala, hindi ang gabi bago. Ang makabuluhang pagbabago ay nangangailangan ng oras at ang trabaho sa antas ng pangungusap na nagpapababa ng mga marka sa pagtukoy — ang pagbabasa ng mga passus nang malakas, paghanap ng mga alternatibong pagpipilian ng salita, pag-angkla ng mga abstract na pahayag sa partikular na personal na alaala — ay hindi maaaring magmadali nang walang pagbagsak ng pangkalahatang kalidad ng sanaysay. I-iskedyul ang iyong personal na pagsusuri sa iyong kalendaryo ng aplikasyon sa parehong paraan kung paano mo naka-ishedyul ang mga ulat ng resulta ng pagsusulit o mga hiling sa sulat ng rekomendasyon.

1. I-paste ang iyong kumpleto na personal na pahayag at bawat karagdagang sanaysay sa isang detector ng AI
2. Tukuyin ang mga partikular na pangungusap na na-highlight bilang mataas na posibilidad — ito ang iyong mga target sa revision
3. Ipakilala muli ang pagkakaiba-iba ng haba ng pangungusap sa anumang parapo na may ritmikal na pare-pareho
4. Palitan ang mga formal na konektibong parirala ('Bilang karagdagan', 'Gayundin', 'Mahalaga na tandaan') ng mga direktang paglipat
5. Magdagdag ng hindi bababa sa isang partikular na personal na detalye — tunay na pangalan, aktwal na petsa, nabanggit na lugar — bawat sanaysay
6. Kung nagsusulat ng Ingles bilang pangalawang wika, iiba-iba ang bokabularyo sa lampas sa pormal na akademikong register
7. Basahin ang bawat revisadong passus nang malakas upang kumpirmahin na ito ay nagpapanatili ng iyong natural na paraan ng pagsasalita
8. Patakbuhin ang isang panghuling pagsusuri pagkatapos ng mga pagbabago upang kumpirmahin na ang pangkalahatang marka ay lumipat sa tamang direksyon

Ano ang Sinasabi ng Mga Paaralan Nang Bukas laban sa Kung Ano ang Kanilang Tunay na Ginagawa

Isang dahilan kung bakit ang mga aplikante ay hindi sigurado kung sinusuri ng mga unibersidad ang AI ay ang karamihan sa mga paaralan ay nagsasalita ng napakakaunting publiko. Hindi tulad ng mga patakaran sa plagiarism — na lumilitaw sa mga handbook ng admisyon at mga dokumento ng code ng karangalan sa loob ng mga dekada — ang mga patakaran sa pagtukoy ng AI ay bihirang inilalarawan nang detalyado sa mga website na institusyonal. Ang katahimikan ay bahagi praktikal: ang mga paaralan ay hindi nais magbigay ng mapa para sa pagiwas. Ito ay bahagi rin dahil ang mga patakaran sa institusyon ay patuloy na nifoformalisa. Maraming mga opisina ng admisyon ang nagsimula na gumagamit ng mga tool sa pagtukoy ng AI nang operasyon bago sila nagsulat ng isang pormal na patakaran na namamahala kung paano dapat bigyang-kahulugan ang mga marka, kung aling threshold ay nagtutulak ng escalation, o kung paano haharapin ang mga kaso kung saan ang isang aplikante ay nakakasalungat sa isang paghahanap. Ang mga komunikasyon sa publiko na umiiral ay may kababalaghan na maging maingat at pangkalahatan. Isang karaniwang pahayag ay kinikilala na ang paaralan ay 'kaalam ng mga tool ng AI' at inaasahan na ang lahat ng isinumiteng materyales ay kumakatawan sa sariling gawain ng aplikante, nang hindi tukoy kung anong teknolohiya sa pagtukoy ay ginagamit o kung aling threshold ng marka ay kumilos. Isang mas maliit na bilang ng mga paaralan — kasama ang ilang mga campus UC, ilang mga institusyon ng Ivy League, at isang lumalaking bilang ng mga pangunahing unibersidad ng estado — ay naglabas ng mas detalyadong wika na tumutukoy na ang mga isinumiteng materyales ay dapat na sariling gawain ng aplikante at ang paaralan ay gumagamit ng teknolohiya upang tulungan ito upang i-verify. Ang mga aplikante na naghahanap ng malinaw na pang-publiko na pagsasaad ay sa malaki ay hindi ito makakahanap. Ang praktikal na kahulugan ay ang kawalang isang nai-publish na patakaran sa pagtukoy ng AI ay hindi dapat bigyan ng kahulugan bilang kawalaan ng pagtukoy ng AI. Ang datos sa survey ay hindi malinaw: karamihan sa mga piling institusyon ay sinusuri at ang bahagi na sinusuri ay lumaki sa bawat taon mula 2023. Ang pinaka-mapagkakatiwalaang gabay ay gawin ang pagtukoy ng AI bilang standard na bahagi ng infrastructure ng admisyon sa anumang paaralan kung saan nag-apply — hindi dahil bawat paaralan ay tiyak na mayroon nito, kundi dahil ang panganib na mangyari nang tama sa palagay na iyon ay walang simetri. Ang pagpalagay na isang paaralan ay sinusuri ay hindi nakakabuti sa iyo ang anuman sa harap ng isang pre-submission check ng iyong mga sanaysay. Ang pagpalagay na ang isang paaralan ay hindi sinusuri at maging tama ay nagdadala ng mga kilos na hindi mababawi pagkatapos ang iyong aplikasyon ay isinumite.

« Sa layunin namin ay hindi naglalathala ng mga partikular na tool na ginagamit namin o ang mga threshold na itinataguyod namin. Ang transparency tungkol sa metodolohiya ay lumilikha ng isang target sa pag-optimize. » — Direktor ng patakaran ng admisyon sa isang piling unibersidad, 2025