外刊 | 大数据算法，能用于美国高校录取吗？
随着人口出生率下降，大学学费上涨，加上新冠疫情冲击，美国大学为录取优秀学生而进行的竞争变得日益激烈。如何能招收到满意的大学生，高校录取系统能否有所改进？2020年12月15日，哈佛大学教育系研究生院院长布莱恩·罗森伯格（Brian Rosenberg）在美国《高等教育纪事报》刊文对大学录取的新方法进行了讨论。
原文 ：《高等教育纪事报》：算法能用于美国高校录取吗
编译 | 毛心怡
图片 | 网络
算法能否被应用于高校录取？美国国民居民匹配计划（NRMP）已经使用数学算法——盖尔—沙普利算法（Gale-Shapley）将学生与学校的项目进行匹配，该算法会同时考虑到申请人的偏好以及学院的特征。美国莱斯大学采用的奖学金计划（Quest Bridge）也要求申请人在该计划的42所大学中选择12所大学，并对这些学校进行排名，然后将符合条件的学生通过算法与大学进行匹配。换言之，算法会根据两组元素之间的偏好顺序在两组元素之间创建匹配项，旨在寻找两者之间的最优匹配。
事实上，这一算法的发明者大卫·盖尔（David Gale）和诺贝尔经济学奖得主劳埃德·沙普利（Lloyd Shapley）早已将他们的算法应用于预测大学录取结果。盖尔和沙普利指出，尽管该算法对解决大学录取匹配度这一实际问题的贡献尚有待论证，但数学算法对大学录取问题的价值应当从非数学领域来进行探讨。试想，如果大学的录取系统能收集到足够多的申请人信息以及大学的录取偏好，那么每一位申请人都可以通过算法与一所大学进行匹配。如果管理得当，并且输入的数据足够可靠，这一系统就可以保证每个申请人匹配到一所合适的大学；同时，大学也将获得符合入学目标和优先次序的入学学生。此外，学生和大学的多种需求，例如种族多样化、学业成就期望、地区偏好、学生兴趣、经济能力和离家邻近等因素都可以加入算法进行匹配。
自1962年盖尔—沙普利算法问世以来，人们收集和分析数据的能力已经获得了极大发展。如今，许多购物网站通过算法来预测消费者可能购买的书籍、家电、食品，并基于这种算法向消费者推销产品。如果将算法应用于大学录取，学生仍然可以像现在一样自由地申请公立或者私立大学，并根据自己的需求对学校进行排序。尽管大学招生名额与申请人数不可能完全一致，但算法将使得申请人的分配更为合理。一套经过严格配置和调试的算法程序，可能会比我们现在的录取系统更加公平——不再有“余荫录取”，即通过父母或既往校友关系录取，也很难在录取过程中进行非法金钱交易。
然而，根据目前美国的反托拉斯法，建立这样一套大学匹配系统是非法的。国民居民匹配计划之所以能够通过，是基于美国国会2004年对该计划的豁免，理由是继续实施该计划符合公共利益。即便大学匹配系统也可以通过“符合公共利益”得以推广，但通过算法模型匹配学生与大学，是否真的比通过阅读学生的申请文书或了解学生的成长经历所作的决定更为明智？也许目前而言，算法还无法完全代替当前的录取机制，但不断寻找更优的录取方案，应当成为大学录取机构的长远课题。
文章为社会科学报“思想工坊”融媒体原创出品，原载于社会科学报第1740期第7版，未经允许禁止转载，文中内容仅代表作者观点，不代表本报立场。
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