কলেজ ভর্তি কি AI পরীক্ষা করে?
Common App AI-উৎপন্ন প্রবন্ধের বিষয়বস্তুকে জালিয়াতি বলে, UCAS একটি ঘোষণা চায় এবং নিজস্ব similarity checks চালায়, আর Brown বানান ও ব্যাকরণের জন্যই শুধু AI অনুমোদন করে। এখানে ভর্তি দপ্তরগুলো আসলে কী প্রকাশ করেছে, এবং কেন personal statement কোনো scanner যুক্ত হওয়ার আগেই কণ্ঠস্বরের ভিত্তিতে বিচার করা হয়, তা দেওয়া হলো।
কলেজ ভর্তি কি AI পরীক্ষা করে? Common App-এর নিজস্ব জালিয়াতি নীতি একটি প্রশ্নের অংশের উত্তর আগেই দিয়ে দেয়, কোনো প্রবন্ধ পড়ার আগেই। 2023 সাল থেকে, এর application fraud-এর সংজ্ঞায় স্পষ্টভাবে plagiarism-এর পাশাপাশি 'the substantive content or output of an artificial intelligence platform, technology, or algorithm' উল্লেখ করা হয়েছে, এবং প্রতিটি আবেদনকারী জমা দেওয়ার আগে সেই সংজ্ঞার বিরুদ্ধে সনদ দেয়। ভর্তি অফিসগুলোকে একত্রে বাঁধে কোনো ভাগ করা detection tool নয়। তাদের মধ্যে রয়েছে একটি ভাগ করা প্রত্যাশা যে বাক্সের ভেতরের প্রবন্ধটি আবেদনকারী নিজে লিখেছেন, generated করে সামান্য সম্পাদনা করা নয়।
UCAS যুক্তরাজ্যের দিকে অনুরূপ একটি পরীক্ষা চালায়। প্রতিটি আবেদনকারী ঘোষণা করে যে তাদের personal statement অন্য কোনো উৎস থেকে, generative AI-সহ, কপি করা বা সরবরাহ করা হয়নি। UCAS Verification Team সব application-এর ওপর একটি similarity-detection system চালায়, ঠিক সেটিই খুঁজে বের করার জন্য। কিছু college উভয় platform-এর মৌলিক মানের চেয়েও আরও এগিয়ে যায়। উদাহরণস্বরূপ, Brown University's নিজস্ব application instructions বলে যে application content-এর সঙ্গে সম্পর্কিতভাবে AI ব্যবহার কোনো পরিস্থিতিতেই অনুমোদিত নয়, spelling and grammar review-এর জন্য একটি নামযুক্ত ব্যতিক্রম ছাড়া। কিছু school এই বিষয়ে একেবারেই কিছু প্রকাশ করেনি। এটি এমন একটি school-এর থেকে আলাদা, যে নীরবে সিদ্ধান্ত নিয়েছে AI গ্রহণযোগ্য।
কলেজ ভর্তি কি AI পরীক্ষা করে? Common App আসলে কী বলে
Common App-এর fraud policy জালিয়াতিকে এত বিস্তৃতভাবে সংজ্ঞায়িত করে যে তা verbatim copying-এর চেয়েও বেশি কিছু অন্তর্ভুক্ত করে। 'the substantive content or output of an artificial intelligence platform, technology, or algorithm' সম্পর্কিত এর ধারা একটি chatbot draft-কে ধরে, যা reworded, trimmed বা restructured করা হয়েছে, ঠিক ততটাই যতটা unedited অবস্থায় paste করা হয়েছে, কারণ মানদণ্ডটি হলো substantive content আবেদনকারীর কাছ থেকে এসেছে কি না, চূড়ান্ত sentence-level wording কোনো chatbot-এর output-এর সঙ্গে হুবহু মিলে যায় কি না তা নয়। প্রতিটি আবেদনকারী platform-এর মাধ্যমে জমা দেওয়ার অংশ হিসেবে এই ধারাসহ certification-এ স্বাক্ষর করে। যে প্রশ্নটি গুরুত্বপূর্ণ, তা হলো কোনো নির্দিষ্ট college সত্যিই পরীক্ষা করে কি না। গুরুত্বপূর্ণ হলো, আবেদনটি স্বাক্ষর করার সময় truthful ছিল কি না, এমন একটি form-এ যা আবেদনকারী ইতিমধ্যেই মেনে নিয়েছিলেন।
Brown একটি উপযোগী উদাহরণ, ঠিক এই কারণে যে এর নির্দেশনাগুলি ব্যাখ্যার জন্য খুব কমই জায়গা রাখে। AI সহায়তা কেবল বানান ও ব্যাকরণ পর্যালোচনার জন্য অনুমোদিত, একটি মৌলিক প্রুফরিডিং টুল যে সংকীর্ণ ব্যবহারটি কভার করত, তার বাইরে কিছুই নয়। এটি Common App-এর সাধারণ মানের ওপর আরোপিত একটি আরও কঠোর, প্রকাশিত অতিরিক্ত স্তর, আলাদা কোনো প্রশ্ন নয়। এর কোনোটিই সেই টুলের মাধ্যমে যায় না, যেটি এই বিষয়টি উঠলে অধিকাংশ শিক্ষার্থী কল্পনা করে: Turnitin কি ChatGPT শনাক্ত করতে পারে এই প্রশ্নটি coursework সম্পর্কে, যা enrollment-এর পর একটি learning management system-এর ভেতরে স্ক্যান করা হয়, আর admissions reading হয় আরও আগে, সম্পূর্ণ ভিন্ন একটি নথিতে, একেবারে ভিন্ন নিয়মের অধীনে।
একটি Personal Statement-এ UCAS কী দাবি করে
UCAS, Common App-এর মতোই, নিজস্ব ভাষায় একটি অনুরূপ সীমারেখা টানে। ChatGPT-এর মতো কোনো টুল থেকে একটি personal statement, বা তার বড় একটি অংশ, তৈরি করে সেটিকে original হিসেবে উপস্থাপন করা cheating হিসেবে গণ্য হতে পারে, এবং এর ফলে একজন আবেদনকারী একটি offer হারাতে পারেন বা বিদ্যমান offer প্রত্যাহার করা হতে পারে। কী অন্তর্ভুক্ত করা উচিত, একটি paragraph কীভাবে গঠন করা উচিত, বা একটি sentence-এর readability কীভাবে উন্নত করা যায়, সে বিষয়ে ধারণা পেতে AI ব্যবহার করা ভিন্ন বিষয়, এবং UCAS-এর নিজস্ব নির্দেশনা এ ধরনের ব্যবহারকে গ্রহণযোগ্য বলে বিবেচনা করে। UCAS যে পার্থক্য টানে, তা Common App যে পার্থক্য একটি ভিন্ন clause দিয়ে টানে, তার কাছাকাছি, সহায়তা গ্রহণযোগ্য, প্রতিস্থাপন নয়।
এই পার্থক্য কেবল এমন guidance নয়, যার পেছনে কোনো কার্যকারিতা নেই। UCAS Verification Team fraudulent applications এবং personal statement জুড়ে similarity-এর pattern-এর জন্য checks চালায়, এবং যখন তার system কোনো statement-কে flag করে, তখন সেই application-এ উল্লিখিত universities বা colleges-কে সরাসরি জানানো যেতে পারে। একটি flag নিজে থেকেই কোনো application শেষ করে না। তবে এর মানে হলো statementটি এমন মানুষের কাছ থেকে দ্বিতীয়, আরও সন্দেহপ্রবণ পাঠ পায়, যারা প্রতি cycle-এ এ ধরনের হাজার হাজার statement দেখে এবং দ্বিতীয় paragraph-এ পৌঁছানোর আগেই একটি template answer কেমন দেখায় তা জানে।
আপনার নিজস্ব পেপারকে মানবসদৃশ করুন
আপনার AI-সহায়তাপ্রাপ্ত লেখাকে রূপান্তর করুন এবং গুরুত্বপূর্ণ শব্দ বা উদ্ধৃতি স্পর্শ না করে সেটিকে মানবসদৃশ শোনান।
যেখানে Admissions Office-গুলো একেবারেই কিছু বলেনি
দুটি বড় application platform এবং Brown-এর মতো কয়েকটি স্কুলের বাইরে, অধিকাংশ individual admissions office application essay-এ AI সম্পর্কে নির্দিষ্ট কিছু প্রকাশ করেনি। সেই নীরবতা সতর্কভাবে পড়া উচিত। যে স্কুলে AI-নির্দিষ্ট কোনো লাইন নেই, সে স্কুল অবশ্যই AI গ্রহণযোগ্য বলে সিদ্ধান্ত নিয়েছে, এমন নয়। তার সাধারণ application-integrity ভাষা, একই wording যা ইতিমধ্যে plagiarism এবং fabricated activity list-কে অন্তর্ভুক্ত করে, generative AI-এর আগের, এবং আলাদা কোনো বাক্যে সরাসরি তা বলা থাকুক বা না থাকুক, সেটি এখনও এর ওপর প্রযোজ্য। এই ফাঁকটি এমন একটি pattern-এর সঙ্গে মেলে, যা universities কীভাবে AI policy আরও বিস্তৃতভাবে পরিচালনা করে তা বোঝার জন্য গুরুত্বপূর্ণ, একটি সাধারণ institutional rule এবং একটি নির্দিষ্ট course বা department rule প্রায়ই ভিন্ন স্তরের detail-এ থাকে, এবং সাধারণত আরও নির্দিষ্ট rule-টিই প্রযোজ্য হয়।
কেন আসল পরীক্ষা একটি detector নয়
admissions reader কোনো personal statement-এর ওপর classifier চালানোর চেষ্টা করছেন না। তারা যে প্রশ্নের উত্তর খুঁজছেন, তা অনেক বেশি নির্দিষ্ট এবং অনেক বেশি কঠিন, "এটি কি এমন একজন নির্দিষ্ট ব্যক্তির মতো শোনায়, যিনি একটি নির্দিষ্ট কাজ করেছেন, এমন পর্যাপ্ত অপ্রতিলিপিযোগ্য detail-এ বর্ণনা করা হয়েছে যে অন্য কেউ এই exact paragraph লিখতে পারত না?" Generated prose সম্ভবত এই লক্ষ্য পূরণে ব্যর্থ হবে, এমনকি কেউ detection tool দিয়ে তা পড়লেও। এটি specific-এর বদলে general হওয়ার চেষ্টা করে, learned lesson-এর বদলে ঠিক যে মুহূর্তে তা শেখা হয়েছিল, সেই মুহূর্তের বদলে medicine-এ interest, যে specific patient encounter এটি তৈরি করেছিল তার বদলে। একজন human reader এই পার্থক্য সঙ্গে সঙ্গেই এবং স্পষ্টভাবে দেখতে পারেন, screen-এ percentage দেখার অনেক আগেই।
Admissions officer-রা একটি single cycle-এ হাজার হাজার এই ধরনের essay পড়েন, আর ঠিক সেই কারণেই generic version আলাদা হয়ে চোখে পড়ে, মিশে যায় না। এমন একটি sentence, যা একই statistics এবং একই intended major-সহ যেকোনো applicant লিখতে পারত, তা অদ্ভুত verb choice বা অস্বাভাবিক structure-সহ sentence-এর চেয়ে বেশি স্পষ্ট ইঙ্গিত দেয়। এই context-এ specificity কোনো stylistic preference নয়। এটি সেই সম্পূর্ণ ভিত্তি, যার ওপর essay-টি বিচার করা হচ্ছে, scanner কী flag করবে বা করবে না, তা নির্বিশেষে।
আপনার আবেদনে সীমা না লঙ্ঘন করে AI ব্যবহার করা
UCAS এবং Brown, উভয়েই যেসব ব্যবহারকে গ্রহণযোগ্য বলে বিবেচনা করে, সেগুলো একটি কার্যকর প্যাটার্নের দিকে ইঙ্গিত করে, কাঠামোর জন্য AI, একটি বিষয় সংকুচিত করার জন্য, একটি টাইপো ধরার জন্য, এবং কী ঘটেছিল ও কেন তা গুরুত্বপূর্ণ ছিল, তা বর্ণনা করে এমন প্রকৃত বাক্যগুলোর জন্য একজন মানুষ। একটি chatbot দিয়ে পূর্ণ একটি অনুচ্ছেদ খসড়া করা এবং সেটিকে ভিন্ন শব্দে পুনর্লিখন করা, তবু এমন বিষয়বস্তুর থেকেই শুরু হয় যা শুরুতে আবেদনকারীর ছিল না, এবং এখানেই এই পর্যালোচিত প্রতিটি নীতিতে ঠিক সেই প্রতিস্থাপনকে সীমার বাইরে রাখা হয়েছে। একটি free essay checker হলো এমন একটি যুক্তিসঙ্গত উপায়, যা কোনো অনুচ্ছেদ submit button-এর কাছে যাওয়ার আগেই ধরে ফেলতে পারে যে সেটি সাধারণ, যে কারও আবেদনে মানিয়ে যায় এমন ভাষায় সরে গেছে, তা কীভাবে লেখা হয়েছে তা নির্বিশেষে।
ক্লিনিক্যাল প্রোগ্রামগুলো যেকোনো শাখার মধ্যে সবচেয়ে কঠোর নিয়ম প্রয়োগ করে, এবং AI detection in nursing school আলাদাভাবে বিবেচিত হয়। এগুলোর সবগুলোর অন্তর্নিহিত নীতি academic integrity and AI বিষয়ক একটি লেখায় ব্যাখ্যা করা হয়েছে।
এর কোনোটাই আসলে, কোনো একটি প্ল্যাটফর্মেই, screening system-কে বুদ্ধি দিয়ে হারানোর বিষয় নয়। TextPulse-এর AI humanizer for students একটি draft-এর নিজস্ব statistical shape থেকে নির্মিত একটি আনুমানিক Human Score জানায়, যা personal statement-এর ক্ষেত্রেও সত্যিই একটি উপকারী proofreading check, কারণ classifier যে সাধারণ ভাষার ওপর প্রতিক্রিয়া দেখায়, সেটিই অনেক সময় একঘেয়ে admissions reader-ও এড়িয়ে পড়ে। আরও স্থায়ী পদক্ষেপটি হলো, যা কোনো নীতির ব্যাখ্যার প্রয়োজন হয় না, আপনার নির্দিষ্ট জীবনের এমন একটি বিস্তারিত দিক লিখুন, যা এই বছর আবেদন করা অন্য কেউ তার বদলে লিখতে পারত না।
সচরাচর জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন
কলেজ ভর্তি কি AI পরীক্ষা করে? না, প্রতিটি স্কুলের জন্য একটিমাত্র shared detector দিয়ে নয়। Common App-এর fraud policy 2023 সাল থেকে AI-উৎপন্ন বিষয়বস্তুকে application fraud-এর একটি রূপ হিসেবে উল্লেখ করেছে, এবং UCAS personal statement-এর জন্য একটি declaration চায়, পাশাপাশি নিজস্ব similarity checks চালায়। প্রয়োগ মূলত সেই certification এবং পাঠকদের এমন লেখা শনাক্ত করার ওপর নির্ভর করে, যা কোনো নির্দিষ্ট applicant-এর মতো শোনায় না।
PhD in natural language processing, with years spent building NLP applications end to end. Moe works on text analysis: lexical and syntactic structure, and what separates machine-generated prose from human prose statistically. He has been experimenting with computational linguistics since the early days of NLTK, spaCy and WordNet, and still writes most of his tooling in Python.
