Trường Mỹ đua nhau dùng công nghệ thu hút ứng viên tiềm năng

Theo Thời báo Washington Post, có khoảng 44 trường đại học công và tư ở Mỹ làm việc với các công ty tư vấn bên ngoài để thu thập và phân tích dữ liệu về ứng viên tương lai, từ đó đo lường khả năng nhập học của mỗi ứng viên.

Nếu như trước đây, các trường tận dụng dữ liệu (data) chỉ dành cho mục đích tuyển sinh truyền thống, thì nay những phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu mới phép hội đồng tuyển sinh nắm được thông tin từng hồ sơ ứng viên và nhanh chóng xác định xem ứng viên đó có đủ tiền để theo học trường không.

Các dữ liệu được thu thập và xử lý thế nào? 

Hãy thử xem qua một ví dụ ở Đại học Wisconsin-Stout. 

Khi ứng viên truy cập website lần đầu tiên, lịch sử của các thông tin (cookies) sẽ được ghi lại và tự động được nhận dạng khi ứng viên đó ghé qua website vào lần sau. Từ đó, một phần mềm được cài trên website đó sẽ thu thập thông tin chi tiết về cuộc sống và lịch sử hoạt động của ứng viên đó trên website rồi gửi một báo cáo tới trợ lý giám đốc tuyển sinh của trường. Ví dụ, thông tin này có thể bao gồm ứng viên này là học sinh năm cuối trung học ở Little Chute, Wis., Người gốc Mexico đã từng nộp đơn vào UW-Stout.

Hội đồng tuyển sinh cũng nhận được một liên kết đến hồ sơ cá nhân của ứng viên, trong đó liệt kê tất cả 27 trang tin mà họ thường xem trên trang web của trường và thời gian dành cho mỗi trang tin này. Nếu ứng viên đạt số điểm 91 trên 100  sẽ được đánh giá là có tiềm năng chấp nhận thư nhập học từ UW-Stout.

Theo nghiên cứu của tờ The Post, các trường đại học đang xây dựng kho dữ liệu khổng lồ về ứng viên tương lai bao gồm: Quét điểm kiểm tra, mã Zip, bảng điểm trung học, sở thích học tập, lịch sử duyệt web, nguồn gốc dân tộc và thu nhập hộ gia đình để tìm manh mối về việc ứng viên nào sẽ trở thành ứng cử viên tốt nhất cho niên khóa tiếp theo. Mỗi ứng viên sẽ được đánh giá trên thang điểm từ 1 đến 100. 

Theo nguồn tin từ một trong các công ty tư vấn phân tích dữ liệu tuyển sinh hàng đầu của Mỹ, có khoảng 33 trường đại học ứng dụng phần mềm theo dõi và thu thập dữ liệu trên website của họ. 

Lloyd Thacker, một cựu cố vấn tuyển sinh và là người sáng lập của Education Conservancy (một nhóm nghiên cứu phi lợi nhuận), cho biết một số trường Đại học ít danh tiếng đang đối mặt với nguy cơ mất nguồn thu vì phải cạnh tranh gay gắt với các trường Đại học khác vốn đang thử nghiệm các phương thức thống kê mới nhằm xác định và thu hút những ứng viên có khả năng tài chính tốt vào trường. 

“Thật hài hước khi phải nói rằng trưởng bộ phận tuyển sinh của các trường Mỹ không khác gì những nhà kinh doanh, họ luôn phải tìm nhiều phương pháp mới để tối ưu hóa doanh thu cho trường.” – Thacker cho biết thêm.

Kết quả là các trường đại học chi hàng chục nghìn đô la mỗi năm cho các công ty tư vấn tuyển sinh để thu thập và phân tích dữ liệu của hàng triệu ứng viên. 

Một số chuyên gia về quyền riêng tư cho biết một số trường đang đi ngược lại với Đạo luật Quyền riêng tư và Quyền Giáo dục Gia đình (FERPA)- Đạo luật bảo vệ quyền riêng tư thông tin của các học sinh nộp vào các trường thuộc liên bang. FERPA yêu cầu các trường học phải xin phép học sinh trước khi chia sẻ dữ liệu cá nhân của họ với bên thứ 3. Tuy nhiên, thay vì xin phép, một số trường hợp thức hoá các công ty tư vấn thành “viên chức của trường” để miễn cho họ khỏi việc vi phạm luật FERPA.

Theo Zachary Greenberg, một chuyên gia thuộc Tổ chức Quyền cá nhân trong Giáo dục, cho biết các trường đại học đang làm suy yếu một trong những mục tiêu của FERPA, đó là, khi muốn thu thập thông tin của ai đó, các trường cần phải làm rõ việc thông tin thu được sẽ dùng vào mục đích gì. Theo thông tin mới nhất, Bộ Giáo dục Mỹ có thể cắt nguồn tài trợ liên bang cho với trường nào vi phạm điều luật bảo mật này. 

Jacquelyn Malcolm, giám đốc thông tin tại Đại học Bang New York tại Buffalo, chia sẻ rằng thay vì truy cập vào website các trường, ứng viên có thể gọi điện cho trường, truy cập các tài khoản mạng xã hội của trường hoặc truy cập các trang web khác có chứa thông tin về các trường.

Lọc ứng viên từ dữ liệu kinh tế – xã hội 

Tại Đại học Bang Mississippi, một trường công lập với hơn 18.000 ứng viên chưa tốt nghiệp, các quản trị viên sử dụng dữ liệu để lọc một số lượng lớn các ứng viên tiềm năng phù hợp với các chương trình học của trường và không cần nhiều hỗ trợ tài chính.

John Dickerson, trợ lý Phó chủ tịch phụ trách tuyển sinh cho biết mỗi năm, Bang Mississippi mua dữ liệu của hàng nghìn học sinh trung học từ các công ty khảo thí bao gồm College Board. Tất cả những học sinh này đều cho phép chia sẻ dữ liệu của họ khi đánh dấu vào câu hỏi khảo sát lúc thi SAT. Trường này cũng cho điểm các ứng viên tiềm năng theo một công thức sẵn có. Theo Dickerson, công thức này thường áp dụng cho nhóm các ứng viên ngoại bang, thường chiếm phần đông số sinh viên nhập học vào trường. Ngoài ra, những ứng viên quan tâm đến các thông tin chuyên ngành thuộc thế mạnh của trường như nông nghiệp hoặc khoa học thú y sẽ được cho điểm cao hơn với ứng viên dự định chọn học chuyên ngành âm nhạc của trường. Công thức này cũng xem xét cả yếu tố địa lý giữa ứng viên và trường (7,9%), mức thu nhập (7,2%), …

Căn cứ vào những dữ liệu trong quá khứ, trường sẽ dự đoán tiềm năng của những ứng viên nộp vào trường trong tương lai. Ngoài ra, công thức này cũng ưu tiên cho thành phần ứng viên mà trường đại học mong muốn tuyển sinh, chẳng hạn như nhóm thiểu số hoặc nhóm có tài chính tốt.

Bang Mississippi xây dựng những thuật toán tuyển sinh và năng thu thập thật nhiều dữ liệu để giúp trường tuyển được nhiều ứng viên ngoại bang, bởi lẽ những ứng viên này thường trả học phí cao hơn so với ứng viên trong bang. Trường đại học trong bang Mississippi đã thu hút được 42% ứng viên ngoại bang năm nhất vào năm 2018, tăng 26% so với một thập kỷ trước đó.

Mặc dù các trường ở Mississippi cho biết, họ không sử dụng thông tin tài chính để xác định ai nhận được thư mời nhập học, tuy nhiên, việc tập trung nguồn lực tuyển dụng vào ứng viên có thu nhập cao hơn có thể cản trở những ứng viên có thu nhập thấp muốn nộp đơn vào trường. 

Shaquilla Wordlaw, một học sinh cuối cấp tại Bang Mississippi, chia sẻ rằng việc các trường đại học sử dụng dữ liệu để tìm kiếm được ứng viên phù hợp là một ý tưởng hay. Nhưng Wordlaw cho rằng nhà trường không nên phân biệt đối xử với học sinh dựa trên thu nhập của họ. Em cho rằng những trường chọn những người thuộc tầng lớp thu nhập cao hơn sẽ không thật sự tập trung vào nền giáo dục mà trường có thể cung cấp cho ứng viên. 

Các công ty tư vấn có thể ước tính tình hình tài chính của ứng viên bằng cách kiểm tra mã vùng của họ dựa trên dữ liệu Điều tra dân số Hoa Kỳ, từ đó nắm được thu nhập từng hộ gia đình. Các công ty tư vấn và phân tích dữ liệu cũng mua thông tin từ các bên thứ ba, những công ty này thu thập dữ liệu người tiêu dùng từ cơ sở dữ liệu cộng đồng và tư nhân. Ví dụ: tra cứu chủ sở hữu bất động sản, người đăng ký mua báo, tạp chí và thành viên, khách hàng thân thiết của siêu thị,…

Một số trường cho biết phân tích dữ liệu có thể giúp họ tìm ra những ứng viên không coi trường là lựa chọn đầu tiên của họ. Đại học George Mason, ở Bắc Virginia, sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để tìm kiếm những ứng viên có cha mẹ là tầng lớp lao động hoặc là người đầu tiên trong gia đình học đại học. 

Các công ty tư vấn đã thu hút các trường đại học vào cuộc chạy đua dữ liệu như thế nào?

Trong một sự kiện cuối tháng 7, Sumit Nijhawan, Giám đốc điều hành của một công ty tư vấn và phân tích dữ liệu đã chia sẻ cho nhiều trường tham gia sự kiện ngày hôm đó về cách thu thập và phân tích dữ liệu, từ đó giúp các trường tiếp cận các ứng viên một cách phù hợp. Điều này quả thật quá hấp dẫn. Có ít nhất 30 nhân viên tuyển sinh đã tham gia vào chương trình tư vấn liên kết của công ty trong suốt thập kỷ qua. 

Cecilia Castellano, Phó phòng lập kế hoạch tuyển sinh chiến lược tại Đại học Bowling Green State ở Ohio, trở thành cố vấn cộng tác cho một công ty tư vấn và phân tích dữ liệu. Công ty này đề nghị cô quảng bá về chương trình và cho mỗi khách hàng thành công, cô sẽ nhận được 13.590 đô la. 

Đối chiếu dữ liệu thu thập được từ cookies

Các trường đang rất quan tâm đến những công nghệ theo dõi người dùng và hiển thị quảng cáo cho các đối tượng tiêu dùng tiềm năng. Những công nghệ này sẽ dựa vào cookie để ghi lại mọi cú nhấp chuột mà ứng viên thực hiện khi họ truy cập trang web của trường đại học.

Theo Patrick Jackson, giám đốc công nghệ của công ty bảo mật kỹ thuật số Disconnect, khi một người dùng liên tục vào trang website của trường, các trường có thể tìm hiểu thêm thông tin về họ, chẳng hạn như sở thích hoặc lượng thời gian họ dừng lại xem các thông tin hỗ trợ tài chính. 

Cookie chỉ xác định từng khách hàng truy cập bằng địa chỉ IP, nhưng nhiều công ty công nghệ đã phát triển thêm các công cụ đối chiếu dữ liệu cookie với danh tính thực của ứng viên. Ngay sau đó, các trường sẽ gửi email tiếp thị đến hàng nghìn ứng viên tương lai, mời họ nhấp vào siêu liên kết bên trong thư để biết thêm thông tin về một chủ đề cụ thể. Khi một ứng viên nhấp vào liên kết, trường sẽ biết địa chỉ email của người đó đang liên kết với địa chỉ IP nào, kết nối danh tính thực của ứng viên với ảnh chụp nhanh lịch sử duyệt Web của ứng viên đó. 

Billy Pierce, giám đốc tuyển sinh đại học tại Đại học Toledo, cho biết trường đang nhúng các liên kết vào mọi email gửi đi cho ứng viên tiềm năng, bởi vì tên, địa chỉ, email, đôi khi là số điện thoại – bất kỳ thông tin nào trong hệ thống đều có thể gắn liền với hành vi của ứng viên đó. Meghan Cunningham, phát ngôn viên của Đại học Toledo, cho biết trường lồng bộ mã phần mềm của công ty tư vấn vào trang web của mình và trong một số email tiếp thị của trường để biết một ứng viên có nghiêm túc tìm hiểu và có khả năng nộp đơn vào trường hay không, từ đó tập trung nhiều nguồn lực hơn để chăm sóc ứng viên này. 

Theo Chrissy Holliday, Phó chủ tịch tuyển sinh của Đại học Bang Colorado tại Pueblo, dữ liệu thu thập từ website cho phép nhân viên tư vấn biết ứng viên nào đang bỏ nhiều thời gian tìm hiểu trường và gia đình em học sinh đó có khả năng đóng được bao nhiêu tiền khi theo học. 

Bradley Shear, một luật sư bảo vệ quyền riêng tư trực tuyến của học sinh, cho biết, những giải pháp công nghệ này tạo ra nhiều bất lợi và sự thiếu công bằng cho những ứng viên tiếp cận công nghệ kém hơn. Ông nói, một ứng viên đến từ một gia đình thu nhập thấp có thể là một ứng viên tốt nhưng do không có điện thoại thông minh hoặc không có Internet tốc độ cao ở nhà khiến em đó nhận được ít sự quan tâm của các nhà tuyển dụng. Ông này cho rằng, những thuật toán thống kê không phải là một cách thức hiệu quả giúp các trường tìm ra được những ứng viên phù hợp nhất.