2024年7月起，新南威尔士大学率先把AI辅助评估系统接入研究生院，核心算法由校内计算机学院与商学院联合训练。系统读取申请人PDF材料后，在0.8秒内输出一份“匹配度矩阵”，包含课程衔接度、科研相似度、语言风险系数等六个维度。校方最新披露的数据显示，在首轮机器评分低于60分的申请人中，只有4.2%最终获得人工复审机会；高于80分的申请人，人工干预率也仅为11%。这意味着AI的初筛结果在实质上决定了近九成申请的去留。
与此同时，墨尔本大学把区块链技术用于毕业证书与成绩单的防伪与共享。学生在My eQuals平台下载的PDF文件背后附带一条以太坊侧链上的哈希值，用人单位扫码即可验证真伪。链上数据还记录了课程大纲的版本号，若学院更新大纲，旧版哈希自动失效，从而倒逼雇主关注毕业生所学知识的时效性。对留学生而言，这项机制减少了回国做学历认证时因课程名称翻译差异而被要求补件的麻烦。
悉尼大学则把AI面试环节提前至有条件录取阶段。系统通过摄像头采集微表情与语音停顿，结合自然语言模型判断申请人回答的可信度。招生办透露，该系统对“口语背诵痕迹”的识别准确率达到92%，显著降低代考风险。值得注意的是，AI给出的可信度评分并非直接决定录取，而是标注在面试官的终端界面上，提醒其重点追问某段经历。
昆士兰大学另辟蹊径，用强化学习模型动态调整奖学金池。系统每周读取汇率、CPI、竞争者院校奖学金数据，自动更新国际学生的奖学金额度。2025年靠前学期，印度卢比贬值触发模型上调印度学生的助学金均值4.7%，而人民币走强则让中国学生的平均奖学金下调1.3%。这种价格歧视式的微调，在不增加预算的前提下提升了招生竞争力。
对申请人来说，可操作的策略包括：在PS中嵌入与目标导师最新论文高度相关的关键词，以提高AI课程衔接度评分；上传推荐信时选择学校官方邮箱域名，系统会给来自.edu结尾地址的推荐人额外权重；在视频面试中刻意降低背诵痕迹，例如把故事框架拆成三个节点，用日常口语串联，可提升可信度评分。
AI与区块链的加入，把传统“招生—培养—认证”的线性流程拆解成可实时优化的数据闭环。学生不再被动等待结果，而能在每个环节通过算法反馈即时调整策略。
