Verbesserung der akademischen Rekrutierung durch Qualitätsmessung

In Universitäten und Forschungsinstituten ist es echt schwierig, die richtigen Akademiker für Jobs auszuwählen. Viele Unis bekommen haufenweise Bewerbungen von talentierten Kandidaten. Da kann man schnell mal überfordert sein, wen man da auswählt. Diese Arbeit konzentriert sich darauf, die Akademische Qualität zu messen, um fairere Einstellungsentscheidungen zu treffen.

#Die Wichtigkeit von akademischer Qualität

Hochwertige Universitäten sind wichtig für die Selbstständigkeit und Wettbewerbsfähigkeit eines Landes. Sie spielen eine grosse Rolle in der Ausbildung von Studenten und fördern Wissenschaft und Technologie. Zwei entscheidende Punkte für eine gute Uni sind gute Studenten und gute Dozenten. Deshalb ist die Auswahl der richtigen Dozenten super wichtig, aber die aktuellen Bewertungsmethoden sind nicht immer transparent oder gerecht.

#Herausforderungen bei der akademischen Rekrutierung

In vielen Fällen gibt es für die akademische Einstellung Komitees von Experten, die die Bewerber bewerten. Das klingt zwar fair, führt aber oft zu Subjektivität. Jedes Komiteemitglied hat seine eigene Meinung, was die Entscheidungen beeinflussen kann. Das macht den Einstellungsprozess lang und kompliziert. Ausserdem werden manche Kandidaten eher aufgrund von Beziehungen oder Vorurteilen eingestellt als aufgrund ihrer tatsächlichen Qualifikationen. Das wirft Fragen zur Fairness des aktuellen Einstellungsprozesses auf.

#Messen der akademischen Qualität

Ein wichtiges Ziel ist es, akademische Qualität so zu definieren, dass sie messbar ist. Hier liegt der Fokus darauf, ein Tool zu entwickeln, das bei Entscheidungsfindungen im Einstellungsprozess hilft. Das Tool soll akademische Qualität durch einen Index namens Academic Quality Index (AQI) definieren. Dieser Index soll dabei helfen, Kandidaten genau zu bewerten.

#Zwei Ansätze zur Vorhersage akademischer Qualität

Um den AQI zu erstellen, können zwei verschiedene Ansätze verwendet werden: einer basiert auf Optimierung und der andere nutzt eine spezielle Form von künstlicher Intelligenz, die als Siamese-Netzwerk bekannt ist. Beide Methoden berücksichtigen viele Merkmale, die die akademische Qualität eines Kandidaten widerspiegeln, und erzeugen eine einzelne Punktzahl für Einstellungsentscheidungen.

#Optimierungsbasierter Ansatz

Die Optimierungsmethode umfasst den Aufbau mathematischer Modelle zur Berechnung der akademischen Qualität. Sie sucht nach Zusammenhängen zwischen verschiedenen akademischen Merkmalen, wie der Anzahl der Veröffentlichungen, ihren Zitationszahlen und erhaltenen Auszeichnungen. Diese Methode passt das Modell an, um Unterschiede zwischen Kandidaten, die ähnliche Punktzahlen haben sollten, zu minimieren und Unterschiede zwischen denen, die es nicht sollten, zu maximieren.

#Siamese-Netzwerk-Ansatz

Die zweite Methode verwendet eine Art von künstlicher Intelligenz, die als Siamese-Netzwerk bekannt ist. Dieses Netzwerk vergleicht Paare von Kandidaten, um zu entscheiden, wie ähnlich oder unterschiedlich sie basierend auf ihren akademischen Merkmalen sind. Es hilft bei der Qualitätsbewertung, indem es aus den Daten lernt. Das Siamese-Netzwerk ist nützlich, wenn es wenig Trainingsdaten gibt oder wenn die Klassen von Kandidaten unausgewogen sind.

#Eingangsmerkmale für akademische Qualität

Viele Merkmale können auf die akademische Qualität eines Kandidaten hinweisen. Einige wichtige Merkmale sind die Anzahl der Veröffentlichungen, Zitationen, Auszeichnungen und sogar die Qualität der Institutionen, an denen sie ihre Abschlüsse gemacht haben. Es ist wichtig zu beachten, dass Merkmale aus Forschung und Wissenskapazität unterschiedlich sind, aber beide sind für die Bewertung von Kandidaten entscheidend.

#Erstellen von Referenzdaten für die Modellanpassung

Bevor die Modelle angewendet werden, ist es notwendig, Referenzdaten zu erstellen, um sie feinzujustieren. Für eine effektive Anpassung werden Akademiker von den besten 20 Universitäten als Benchmark verwendet, da sie in der Regel qualitativ hochwertige Profile haben. Diese Referenzdaten ermöglichen es den Modellen, besser zu lernen und genauer in der Bewertung von Kandidaten zu werden.

#Optimierungsmodelle für akademische Qualität

Es werden zwei Haupttypen von Regressionsmodellen verwendet, um akademische Qualität vorherzusagen. Das erste ist ein einfaches lineares Regressionsmodell, das weniger Parameter verwendet. Das zweite ist ein komplexeres quadratisches Regressionsmodell, das Beziehungen zwischen Merkmalen tiefer berücksichtigen kann. Das Ziel ist es, eine Funktion zu erstellen, die die Unterschiede in der akademischen Qualität effektiv erfasst.

#Verwendung des Siamese-Netzwerks zur Bewertung

Das Siamese-Netzwerk kann mit zwei verschiedenen Arten von Verlustfunktionen trainiert werden. Die erste ist eine kontrastive Verlustfunktion, die darauf abzielt, die Unterschiede zwischen ähnlichen Kandidaten zu minimieren, während sie die Abstände zwischen unterschiedlichen maximiert. Die zweite ist die Triplet-Verlustfunktion, die mit drei Kandidaten gleichzeitig arbeitet und einen Referenzkandidaten mit sowohl einem ähnlichen als auch einem unterschiedlichen vergleicht.

#Anwendung auf die akademische Rekrutierung

Sobald die Modelle trainiert und getestet sind, können sie als Entscheidungshilfsmittel während des akademischen Einstellungsprozesses dienen. Ziel ist es, einen klaren, datengestützten Ansatz zur Bewertung von Kandidaten zu bieten. Der Entscheidungsfindungsprozess kann mehrere Schritte umfassen, wie das Sammeln von Eingangsmerkmalen, das Auswählen des richtigen Modells und das Anwenden von Filtern basierend auf Mindestanforderungen.

#Einschränkungen und Überlegungen

Obwohl diese Modelle den Rekrutierungsprozess verbessern können, gibt es Einschränkungen. Einige aussergewöhnliche Kandidaten passen möglicherweise nicht gut in die erstellten Metriken. Zum Beispiel kann jemand bahnbrechende Forschung gemacht haben, aber an traditionellen Erfolgen wie der Anzahl der Veröffentlichungen fehlen. In solchen Fällen könnte das Urteil des Einstellungs-Komitees weiterhin notwendig sein.

#Fazit

Die Schaffung eines Tools, das auf der Quantifizierung akademischer Qualität basiert, kann dazu beitragen, den Einstellungsprozess transparenter und fairer zu gestalten. Durch die Kombination von Optimierung und künstlicher Intelligenz können Institutionen Subjektivität reduzieren und ihren Auswahlprozess für Dozentenstellen verbessern.

#Zukünftige Richtungen

Während die Forschung voranschreitet, gibt es viele potenzielle Richtungen zu erkunden. Andere Techniken wie Random Forests oder Ensemble-Modelle können verwendet werden, um die Bewertung der akademischen Qualität weiter zu verfeinern. Das Ziel bleibt, effektivere Wege zu entwickeln, um Kandidaten fair und genau zu bewerten, was letztlich der akademischen Gemeinschaft insgesamt zugutekommt.

Durch diese Arbeit wird gehofft, dass Universitäten nicht nur ihre Einstellungsprozesse verbessern, sondern auch hohe Standards in der akademischen Qualität aufrechterhalten, was den Studenten und der Gesellschaft zugutekommt.