Шкала перевода баллов егэ 2018 по математике в оценки профильный уровень: Шкала перевода баллов ЕГЭ 2018 из первичных в тестовые баллы по всем предметам

Перевод баллов ЕГЭ производится после начисления первичного результата, на основании утвержденной шкалы он переводится в тестовые баллы.

Они играют важную роль при поступлении в вуз и фиксируются в сертификате о прохождении экзамена.

Содержание этой статьи:

Тем, кто заканчивает 11 класс и готовится к поступлению в вуз, особенно интересно узнать, как осуществляется перевод балловой оценки ЕГЭ.

Ежегодно сотни тысяч учащихся проходят эту процедуру. Для получения аттестата достаточно сдать всего два предмета – математику и русский язык.

Остальные предметы – а в общей сложности их 14 – сдаются на добровольной основе в зависимости от выбранного вуза.

Для того, чтобы результаты были отображены в сертификате, выпускнику нужно набрать баллов больше установленного минимума.

Как оцениваются результаты ЕГЭ

Результаты экзамена оцениваются комиссией и переводятся в 100-балльную систему.

Существует алгоритм пересчета этих сумм в более привычные оценки. Официально этот метод не применяется с 2009 года.

Но при желании можно ознакомиться со шкалой перевода оценок ЕГЭ.

Оценка результатов проводится в два этапа:

• по количеству выполненных заданий, учащемуся выставляют первичный балл. Он складывается из суммы за все задания, выполненные верно;
• далее выполняется перевод первичных баллов ЕГЭ в тестовые. Эта цифра фиксируется в сертификате ЕГЭ и играет важную роль для поступления в вуз. Ниже – таблица перевода для экзамена по математике.

Важно: шкала разработана с учетом сложности заданий.

Актуальную информацию по ЕГЭ всегда можно получать на портале http://ege.edu.ru/ru.

Что собой представляет минимальный балл

Чтобы получить сертификат ЕГЭ, учащемуся необходимо по русскому языку и математике набрать балл больше установленной минимальной границы.

Она определяется ежегодно для каждого отдельного предмета. По сути, минимальная оценка – это эквивалент тройки.

Такой результат отражает, что учащийся удовлетворительно освоил учебную программу.

Минимальный балл:

1. Определяет выдачу сертификата о сдаче ЕГЭ.
2. Устанавливается по каждому предмету ежегодно после сдачи экзамена и до того, как будут опубликованы результаты.

По итогам 2016 года, для получения аттестата нужно было получить по русскому языку минимум 36 тестовых баллов.

По математике эта граница составляет 3, а по профильному уровню – 27.

Отличие первичных баллов от тестовых

При оценке результатов сдачи экзамена, сначала выставляется первичная сумма. Затем проводится перевод этих баллов ЕГЭ 2017 в тестовые.

Они определяются по 100-балльной шкале. Эта оценка и будет стоять в сертификате ЕГЭ в случае, если она выше минимальной.

При подсчете баллов, алгоритм следующий:

1. За каждое верно выполненное задание начисляется один или несколько баллов.
2. В конце подсчитывается сумма за всю работу.
3. Осуществляется перевод первичных баллов ЕГЭ.

Касательно тестовых оценок, они насчитываются по 100-балльной системе. А вот сумма первичных может отличаться для разных предметов.

Например, по математике можно получить 30 первичных баллов, а для иностранных языков эта граница 80.

Оценка задания зависит от его сложности. Для заданий части В начисляется по одному первичному баллу за верный ответ.

Для части С есть несколько вариантов: для заданий 1 и 2 начисляется 2 первичных балла правильный ответ на вопрос 3 и 4 дает сразу 3, а задания 5 и 6 добавят к результату учащегося по 4 пункта.

Баллы ЕГЭ и оценки

Хотя существует примерная шкала перевода баллов ЕГЭ в привычные всем учащимся оценки, начиная с 2009 года эта система не применяется.

Далее представлена таблица соотношения результатов.

Отказ от перевода в оценки вызван тем, что сумма баллов не влияет на показатель в аттестате. Она фиксируется в отдельном сертификате.

В случае, когда учащийся по одному из обязательных предметов набрал результат меньше минимального, ему не будет выдан ни сертификат, ни аттестат.

Если же это предмет из тех, что сдаются на добровольной основе, результат просто нигде не зачтется.

Если по результатам сдачи экзамена была получена неудовлетворительная оценка, как быть? Все зависит от того, по какому предмету.

1. Если набранное количество баллов ниже минимального по математике или по русскому языку, можно пересдать экзамен в том же году в один из резервных дней.
2. Когда неудовлетворительная оценка получена сразу по обоим предметам, пересдача возможна только на будущий год.
3. Если не получилось набрать достаточно баллов по необязательному предмету, пересдать экзамен можно только в будущем году. Неудовлетворительный результат не отразится ни в одном документе. На самом деле все будет выглядеть так, будто выпускник этот экзамен вообще не сдавал.

В зависимости от предмета, пересдача возможна либо в том же году в резервные дни, либо в следующем.

Таким образом, если учащийся не сдал математику на базовом уровне, он может воспользоваться резервными днями.

А если низкая оценка получилась по результатам профильного уровня, пересдача будет возможна только через год.

Как быть, если выпускник не согласен с оценкой

Если выпускник уверен, что его работа заслуживает более высокой оценки, он вправе подавать апелляцию.

В такой ситуации, работа заново будет рассмотрена конфликтной комиссией.

Возможно два исхода. Когда оценка кажется заниженной, учащемуся могут либо добавить баллы, либо снять.

Важно: по результатам ЕГЭ 2010 года, из всех поданных апелляций, была удовлетворена третья часть.

Первые две части экзамена проверяются без участия человека. Нельзя исключать вероятность ошибок.

Причиной этому может стать неразборчивый почерк и подобные обстоятельства. Проведи ночь в постели с прекрасной девушкой, стань рабом любви индивидуалки екб. Досуг 18+

Если создается впечатление, что оценка занижена, учащиеся подают апелляцию.

Из чего состоит экзамен

Общий текст задания состоит из трех частей.

1. Часть А составлена в виде теста. Из четырех предложенных вариантов ответа выпускнику нужно выбрать один правильный.
2. В части В возможны следующие типы заданий: написание однословного ответа, выбор нескольких верных вариантов или установление соответствий.
3. В части С учащемуся предлагается дать развернутый ответ на вопрос.

В зависимости от типа задания, ход проверки отличается. Первые две части проверяются автоматически. Ответы сканируются системой и оцениваются.

Этот процесс проходит без участия человека. По завершении проверки, результаты пересылаются в центр тестирования, находящийся в Москве.

Часть С оценивается двумя независимыми экспертами. Если результаты совпали, выставляется этот итог.

Если после оценки обнаруживается незначительное расхождение, выводится средний результат.

При заметной противоречивости назначается третий специалист.

После завершения проверки, все данные направляются в единый центр тестирования. Там они обрабатываются и фиксируются в базе.

Оттуда они рассылаются по школам, где принимался экзамен.

Как результаты ЕГЭ влияют на поступление в вуз

Для того, чтобы подать заявление на поступление в вуз, выпускникам нужно сдавать ЕГЭ.

Всего можно обратиться в 5 вузов, в каждом из них не более, чем на три специальности.

Заявление готовят в письменной форме и передают лично, либо отправляют по почте.

Если выбран второй вариант, потребуется оформить заказное письмо с описью вложения, а также уведомлением о вручении.

Чтобы узнать, было ли удовлетворено заявление, нужно выйти на официальный сайт вуза.

Когда прием документов завершен, там выкладывается список тех, кто претендует на зачисление. Там же приводятся их результаты сдачи ЕГЭ.

Зачисление проходит в две волны.

1. Когда опубликован первый список, отводится несколько дней на то, чтобы абитуриенты могли предоставить оригиналы своих документов (в большинстве случаев отправляют их копии).
2. Если срок на предоставление документов закончился, но еще остались свободные места, готовится второй список.

Чтобы поступить в вуз, понадобится следующий пакет документов:

• заявление с просьбой о приеме;
• заверенные копии аттестата и документа, подтверждающего личность;
• бланк с перечнем набранных по результатам ЕГЭ баллов;
• фотографии (их размер и количество устанавливаются правилами вуза).

От абитуриента могут затребовать и прочие документы. Для получения подробной информации, нужно обратиться в интересующий вуз.

Перевод баллов ЕГЭ в 2017 году осуществляется по той же системе, что и в предыдущие годы.

Для сдачи экзамена нужно набрать хотя бы минимальное количество баллов, которое устанавливается для каждого предмета ежегодно.

Чтобы получить аттестат и сертификат с результатами ЕГЭ, нужно превысить эту границу по обязательным предметам.

Как перевести первичные баллы в тестовые ЕГЭ 2015 по русскому языку

Департамент образования штата Орегон: Таблицы преобразования: Шкала баллов по процентному рангу: Оценка учащихся: Штат Орегон

Отчеты и данные | Результаты оценки

Установление модифицированных стандартов достижения основных навыков для модифицированных дипломов

Следующие шаги предназначены для использования в определении модифицированного стандарта достижений в Smarter Balanced с целью выполнения требования для получения диплома по основным навыкам. Модифицированный стандарт достижений Smarter Balanced Assessment может быть установлен только для учащегося, имеющего итоговую оценку 8-го класса штата Орегон в этой области содержания.

1. Укажите итоговую оценку учащегося 8-го класса штата Орегон в этой области содержания.
2. Откройте таблицу процентилей для этого года и области содержания и найдите балл учащегося в столбце «Оценка». На основании результатов учащегося определите его процентиль в столбце «Процентиль».
3. Откройте таблицу процентилей за последний опубликованный учебный год и область применимого содержания. (Последний опубликованный учебный год обычно на один год позже.) Используя процентиль учащегося из предыдущего теста, найдите тот же процентиль в таблице процентилей последнего опубликованного учебного года. Затем определите диапазон оценок в столбце «Оценка», которые имеют одинаковый процентиль в столбце «Процентиль».
4. Баллы, связанные с этим процентилем, представляют собой баллы, которые можно использовать в качестве модифицированного стандарта достижений для этого ученика. Используя протокол вашего округа, определите конкретный измененный стандарт успеваемости из этого диапазона для учащегося и поместите этот результат на страницу оценки в масштабе штата в индивидуальной программе обучения учащегося, в сводном файле для изучающих английский язык или в другой соответствующей документации для учащихся, участвующих в планах 504 или не участвующих в программе. конкретный план.

Примечание:

• Повторите этот процесс отдельно для каждой применимой оценки области содержимого.
• Выбранный модифицированный стандарт достижений должен находиться в диапазоне баллов, определяемых процентилем.

Таблицы процентилей:

Измерение человеческого капитала с использованием глобальных данных обучения

Отчетность по данным

Никаких экспериментов не проводилось. Никакие статистические методы не использовались для предварительного определения размера выборки для согласования данных обучения или анализа, проведенного в этой статье.В микроданных, лежащих в основе исходных оценок обучения, есть подробные процедуры выборочного обследования, подробно описанные в соответствующих технических отчетах.

Методология увязки результатов тестов

Мы включили 164 страны, две трети из которых являются развивающимися странами, связав международные оценки с их региональными аналогами. Региональные оценки охватывают большую часть стран Африки к югу от Сахары и Латинской Америки, но часто исключаются из международных сравнений. Мы конвертируем результат региональных тестов в результаты международных тестов по предметам и уровням обучения (начальному и среднему) и в смежные годы.Путем включения тестов в один и тот же цикл тестирования и с разбивкой по школьному и предметному уровню этот метод сводит к минимуму вероятность того, что различия в тестах зависят от времени, уровня подготовки, уровня образования или доступности данных, и максимизирует вероятность того, что они отражают сложность теста. Затем мы применяем это преобразование к стране, которая участвует в региональном, но не международном тестировании, чтобы получить сопоставимый балл (который в базе данных называется HLO).

Успех метода связывания зависит от трех ключевых допущений.Во-первых, связанные тесты должны охватывать одну и ту же базовую популяцию. Это предположение выполняется путем использования репрезентативных на национальном уровне оценок на основе выборки для случаев, когда страна участвовала как в региональной, так и в международной оценке. Это гарантирует, что основная тестируемая совокупность в среднем одинакова. Во-вторых, тесты должны измерять аналогичные навыки. С этой целью мы связываем предметы (математика, чтение и естественные науки) и уровни обучения (начальное и среднее), чтобы обеспечить совпадение.В-третьих, функция связывания должна отражать различия между тестами, а не эффекты, характерные для конкретной страны. Это предположение с большей вероятностью будет иметь место, чем большее количество стран, участвующих в данной паре связанных тестов. Чтобы максимизировать вероятность того, что это предположение выполнено, мы построим функцию связывания на всем интервале. Этот шаг увеличивает размер выборки, используемой для связывания тестов, повышая вероятность того, что мы улавливаем специфические для тестов, а не страновые различия.При исправлении функции связывания мы предполагаем, что взаимосвязь между тестами остается постоянной на протяжении раундов. Это предположение является разумным с середины 1990-х годов, когда оценки начали использовать стандартизированный подход и связывать этапы тестирования с перекрывающимися элементами тестирования. Связанное с этим преимущество функции связывания в течение фиксированного интервала заключается в том, что она гарантирует, что любые изменения в результатах тестов в течение этого интервала связаны с достигнутым прогрессом в обучении, а не с изменением функций связывания между тестами.Следует отметить, что каждое обновление базы данных увеличивает количество стран, участвующих в данной паре оценок. Таким образом, каждое обновление расширяет охват и повышает надежность всех оценок, позволяя построить более надежную процедуру связывания.

Мы используем несколько методов для привязки региональных оценок к международным. Наш основной подход использует регрессию, когда в сравниваемых оценках участвуют несколько стран. Когда участвует только одна страна, мы используем линейную привязку.Дополнительная информация IIA описывает оба метода и соответствующие используемые тесты. Оба метода корректируют результаты тестов как на постоянное, так и на относительное стандартное отклонение между тестами. Эти подходы основаны на литературе, в которой сравниваются баллы по различным тестам ^34,35 , а также на более поздних работах, связывающих совокупные баллы уровней по штатам в США ³⁶ . В дополнительной информации IIB мы проводим серию тестов на чувствительность, в том числе проводим преобразование с использованием фиксированных для страны эффектов или случайной выборки стран и периодов времени.Мы дополнительно исследуем дополнительные методы в Дополнительной информации IIB, такие как среднее связывание и преобразование отношения, выделяя компромиссы каждого подхода и исследуя их надежность. Мы находим коэффициент корреляции 0,99 или выше для оценок и относительных рангов по всем тестам на устойчивость (дополнительный рисунок 7). Ограничения описаны в дополнительной информации IIC. Подробные описания всех источников данных включены в дополнительную информацию IID. Дополнительные методологические параметры, такие как дезагрегирование данных, описаны в Дополнительной информации IIE.

Мы сравниваем наши данные с меньшей базой данных, используя теорию ответа элемента (IRT), в которой тесты используют общие элементы теста, и находим коэффициент корреляции 0,98 (расширенные данные рис. 4). IRT — который считается одним из самых надежных методов связывания тестов в психометрической литературе — моделирует вероятность того, что данный ученик правильно ответит на данный тестовый элемент, в зависимости от характеристик ученика и заданий ^{34,37, 38} . Эта методология используется для построения базовых тестов, которые мы используем.Чтобы использовать его для сравнения обучения по разным оценкам, нам необходимо достаточное совпадение базовых элементов теста по оценкам ^{39, 40} . Однако такое перекрытие не существует для достаточно большого набора тестов и периодов времени, которые необходимы для создания глобально сопоставимого набора панельных данных ⁴⁰ . Например, TIMSS 1995 и Консорциум Южной и Восточной Африки по мониторингу качества образования (SACMEQ) 2000 включили частично совпадающие математические задания, но имели только три тестовых вопроса, которые позволяли бы проводить сравнение.Когда это перекрытие невелико, стандартные оценки максимального правдоподобия будут отражать как истинную дисперсию, так и ошибку измерения, завышая дисперсию в распределении результатов теста. Различные проблемы оценки параметров IRT с ограниченным перекрытием по отдельным элементам ранее обсуждались более подробно ³⁹ . Хотя IRT может быть ненадежным подходом, когда существует ограниченное совпадение по элементам, мы проводим сравнения, в которых совпадение больше, с использованием до 17 общих тестовых элементов в тестах.Мы сравниваем наши результаты с проектом Linking International Comparative Assessment Student (LINCS), в котором используются методы IRT и частично совпадают задания для подмножества международных исследований, посвященных чтению в начальных школах ⁴⁰ .

Мы сравниваем средние баллы по одному и тому же предмету (чтение), уровню образования (начальная школа) и периоду времени (2000–2010 гг.) И находим коэффициент корреляции 0,984 (расширенные данные, рис. 4). Это сравнение показывает, что, даже когда мы расширяем охват до 164 стран в нашей базе данных, мы сохраняем высокую согласованность с альтернативными критериями для подмножества профессиональных навыков, уровней школы и предметов, по которым существует совпадение.

Следует отметить, что оценки, включенные в эту базу данных, проводятся в школе. На данные тестирования и, следовательно, на обучение могут влиять модели зачисления, и мы советуем пользователям данных анализировать результаты обучения наряду с тенденциями зачисления. Например, средние результаты тестов могут определяться поступлением в систему учащихся с более низкой успеваемостью, а не успеваемостью тех, кто уже учился в школе. Хотя это может вызывать беспокойство при анализе средних баллов, есть несколько причин, по которым согласованные результаты обучения по-прежнему полезны.Во-первых, показатели охвата начальным образованием относительно высоки во всех странах и в среднем достигают 90%. Во-вторых, обучение, измеренное с помощью школьных тестов, может дать консервативный верхний предел обучения в данной стране. Поскольку большинство стран, находящихся в нижней части распределения измеряемого обучения, также относятся к странам с относительно низким уровнем охвата школьным образованием, маловероятно, что новые абитуриенты изменят выводы, связанные с межстрановыми моделями — страны с самыми низкими показателями, вероятно, будут иметь еще более низкие показатели. .

Сравнение тенденций в обучении и обучении

Ожидаемые годы обучения в сравнении с изучением базовых навыков

Связанные с расширенными данными Рис. 1. На этом рисунке мы определяем две ключевые переменные для анализа. Сначала мы определяем нашу обучающую переменную. Наш показатель качества включает в себя баллы HLO в начальной школе, которые измеряют степень, в которой учащиеся приобретают базовые навыки в начальной школе. Во-вторых, мы определяем переменную обучения. Ожидаемое количество лет обучения рассчитывается ЮНЕСКО (Организация Объединенных Наций по вопросам образования, науки и культуры) и является функцией форм приема в школу и количества лет обучения, которое официально обеспечивает данная страна.Этот показатель часто интерпретируется международным образовательным сообществом как показатель сильной системы образования, в которой учащиеся учатся в школе много лет. Поскольку ожидаемое количество лет обучения частично зависит от охвата школьным образованием, которое мы также иногда используем в качестве показателя обучения в школе, эти два показателя сильно коррелированы. Для стран, по которым доступны данные по обоим показателям, мы находим средний коэффициент корреляции между ними 0,72.

Мы обнаружили, что большая разница в обучении зависит от количества лет обучения (расширенные данные, рисунок 1).Гана выделяется как страна, в которой школьное образование приближается к 12 годам обучения, но при этом уровень успеваемости ниже порога минимального владения языком, равного 300. Затем рассмотрим примеры Замбии и Южной Африки. Ожидается, что в Замбии средний ребенок учится в школе более 9 лет, но при этом набирает 301 балл в начальной школе. Напротив, в Южной Африке с аналогичным ожидаемым сроком обучения средний ребенок набирает 366. Учитывая, что в обеих странах ожидаемое школьное обучение превышает 9 лет, баллы за обучение в начальной школе вряд ли будут зависеть от отбора.Кроме того, средние показатели зачисления в начальную школу за период 2000–2015 гг. Были высокими в обеих странах (98,2% в Южной Африке и 92,9% в Замбии). Поскольку результаты обучения измеряются с помощью тестов, проводимых в 4–6 классах, показатели зачисления в начальную школу являются релевантными показателями для сравнения школьного образования. Как правило, большие отсевы происходят между уровнями обучения, например при переходе из начальной в среднюю школу. Однако посещаемость до последнего класса начальной школы неизменно высока. Например, в Южной Африке данные Всемирного банка показывают, что 90% учащихся остаются до конца начальной школы.Это варьируется в зависимости от контекста, но во многих странах показатели зачисления в начальную школу относительно стабильны в течение среднего класса начальной школы, когда проводятся тесты на успеваемость.

Далее мы наблюдаем экспоненциальную форму линии наилучшего соответствия с меньшим коэффициентом корреляции между школьным обучением и обучением для стран, которые обеспечивают в среднем 10 или менее лет обучения, чем после этого порогового значения (с коэффициентом корреляции 0,35 по сравнению с 0,73 , соответственно). Экспоненциальная кривая наводит на размышления, и ее следует рассматривать с некоторыми оговорками.Например, можно предположить, что в Бразилии более высокие баллы обучения, чем в Южной Африке, не потому, что качество образования в Бразилии выше, а из-за более низкого набора учащихся, что означает, что учащиеся с более высокими способностями остаются в системе во время теста. . Однако это маловероятно, поскольку в Бразилии ожидаемое школьное образование составляет около 12 лет, а в Южной Африке — около 9 лет, а это означает, что большинство детей успешно учатся в начальной школе и, таким образом, их успеваемость в начальной школе в значительной степени отражает качество образования, а не выбор.Проблема отбора может быть более выражена при низком уровне ожидаемого школьного образования. Даже в этом случае пологая часть кривой между 7 и 10 годами ожидаемого школьного образования вряд ли будет отражать отбор, учитывая, что обучение измеряется с помощью тестов в начальной школе, а набор в начальную школу в странах с ожидаемым школьным образованием 7 или более лет составляет обычно высокий. Более того, тот факт, что уровни обучения существенно различаются для данной точки на оси x , показывает существенную неоднородность в качестве школы даже в системах, в которых средний ученик получает такое же количество лет образования.Эти закономерности предполагают, что обучение не превращается автоматически в обучение.

Региональные тенденции в обучении и зачислении

В следующем разделе описаны методы, используемые для сравнения тенденций в зачислении и обучении с течением времени. Мы ограничиваем наше сравнение странами с точками данных по крайней мере за два периода времени как для данных о зачислении, так и об обучении в начальной школе, чтобы максимизировать сопоставимость за период времени. Список из 72 стран, включенных в следующий анализ: Аргентина, Австралия, Австрия, Бенин, Бразилия, Болгария, Камерун, Канада, Чили, Колумбия, Коста-Рика, Кипр, Чешская Республика, Кот-д’Ивуар, Дания, Доминиканская Республика, Эквадор, Финляндия, Франция, Гамбия, Германия, Гватемала, Гаити, Гондурас, Гонконг, Особые административные районы Китая (САР Китай), Венгрия, Исландия, Индонезия, Исламская Республика Иран, Ирландия, Италия, Япония, Иордания, Кения, Корея (Южная), Кувейт, Лесото, Либерия, Малави, Мальта, Маврикий, Мексика, Марокко, Мозамбик, Нидерланды, Новая Зеландия, Никарагуа, Нигер, Норвегия, Панама, Парагвай, Перу, Филиппины, Польша, Португалия, Румыния, Российская Федерация, Сенегал, Южная Африка, Испания, Эсватини (Свазиленд), Швеция, Тайвань, Китайская Республика, Того, Тринидад и Тобаго, Тунис, Турция, Уганда, Соединенные Штаты Америки, Уругвай, Замбия, Зимбабве.Мы усредняем данные HLO по пятилетним интервалам, чтобы они были аналогичны по структуре ранее опубликованным данным о зачислении в начальную школу ²⁹ . Поскольку наши данные об обучении распространяются на 2015 год, а данные о зачислении — на 2010 год, мы делаем консервативное предположение, что показатели зачисления сохранятся до 2015 года, чтобы обеспечить включение всех данных об обучении.

Региональные тенденции в обучении и зачислении в зависимости от фиксированных эффектов округа

На рис. 2 оценки рассчитываются с учетом фиксированных для страны эффектов с использованием многомерной регрессии по регионам.{r} \, \), где t представляет год, а δ представляет вектор фиктивных переменных для каждой страны c в заданном регионе r . На основе этой регрессии мы восстанавливаем региональные временные тренды с учетом фиксированных для страны эффектов.

Региональные тенденции в обучении, обусловленные фиксированными в округе эффектами и зачислением

В расширенных данных на рис. 2 мы дополнительно явно обусловливаем эффекты зачисления и находим почти идентичные модели, показанные на рис.{r} \), в котором t представляет год, δ представляет вектор фиктивных переменных для каждой страны c в заданном регионе r и γ представляют уровни охвата начальным образованием. Затем мы восстанавливаем региональные временные тренды с учетом фиксированных эффектов для страны и при условии регистрации.

Регрессия набора и обучения

Мы запускаем следующую регрессию: \ ({y} _ {ct} = \, \ alpha + \ beta {\ gamma} _ {ct} + {{\ boldsymbol {\ delta}}} _ {c} + {\ varepsilon} _ {ct} \), в котором c представляет страну, t представляет год, γ представляет коэффициент охвата начальным образованием и δ представляет вектор фиктивных переменных для каждого страна c .Коэффициент интереса составляет β , что отражает связь между обучением и зачислением. Как отмечалось в разделе «Обучение — это не обучение», мы не находим статистически значимой связи между обучением и обучением с отрицательным коэффициентом охвата школьным образованием 0,247 при значении P , равном 0,673, что усиливает закономерности, показанные на рис. Данные Рис. 2. Мы также находим значение R ² , равное 0,96. Мы пропустили четыре страны (Мозамбик, Нигер, Камерун и Бенин), которые имеют отклонения выше 95-го процентиля в изменениях зачисления, что может повлиять на средние межстрановые тенденции.Еще один способ визуализировать отсутствие связи между обучением и зачислением — это диаграмма разброса тенденций обучения и зачисления во времени по странам. Этот график представлен на дополнительном рис. 4.

Обучение по странам

, относящееся к расширенным данным Рис. 3. Мы проиллюстрируем региональные закономерности, сосредоточив внимание на нескольких конкретных примерах из Латинской и Центральной Америки, Африки к югу от Сахары и Ближнего Востока. (Бразилия, Колумбия, Мексика, Уганда и Кувейт). Расширенные данные Рисунок 3 показывает, что уровень обучения во всех этих странах был стабильно низким и медленно улучшался в течение последних двух десятилетий, в диапазоне от 360 до 453, что означает, что многие учащиеся не приобретают базовых навыков, таких как умение читать простой рассказ, несмотря на то, что все эти страны достигли высоких показателей зачисления, превышающих 99% за все годы.Более того, в каждом из примеров страны, поскольку показатели зачисления в начальную школу чрезвычайно высоки и стабильны, это подтверждает, что тенденции медленного обучения не являются функцией зачисления. Рис. 2 и Рис. 2 с расширенными данными, на которых учитываются фиксированные для страны эффекты, можно рассматривать как обобщение этих закономерностей на региональный уровень.

Учет развития

Вклад человеческого капитала в различия доходов между странами анализируется в исследованиях по учету развития.{\ frac {\ alpha} {1- \ alpha}} $$

, где y представляет выпуск на одного работника, K обозначает капитал, h обозначает уровень человеческого капитала на душу населения и A отражает остаточная, обычно интерпретируемая как совокупная факторная производительность. Логарифмирование с обеих сторон приводит к разложению межстрановых различий в доходах на три источника: соотношение на душу населения и выпуска, средний человеческий капитал и совокупная факторная производительность. Ниже мы приводим только долю различий в доходах, которая может быть объяснена вариациями в человеческом капитале, учитывая, что человеческий капитал находится в центре внимания данной статьи.В таблице 1 (вверху) мы показываем декомпозицию, в которой использовались как показатели человеческого капитала, включающие качество образования, так и количество образования ^5,7,12 . В таблице 1 (внизу) мы включаем дополнительное разложение: \ (\ frac {\ mathrm {ln} ({h} _ {90}) — \, \ mathrm {ln} ({h} _ {10})} {\ mathrm {ln} ({y} _ {90}) — \, \ mathrm {ln} ({y} _ {10})} \), который использовался в исследованиях, в которых использовались показатели человеческого капитала, учитывающие по качеству образования ^10,11,13 .

Для измерения человеческого капитала мы расширяем стандартную спецификацию Mincer, которая взвешивает образование по его доходности на микро-рынке труда, чтобы включить обучение в дополнение к школьному обучению:

, где S — количество обучения, L — это мера обучения, а r и w — их соответствующие доходы.Для лет обучения мы используем ранее опубликованные данные ³² . В качестве обучающих мер мы используем данные, представленные в этой статье. Мы предполагаем норму прибыли на основе микроэкономической литературы: мы берем значение r = 0,10 для нормы прибыли за учебный год и w = 0,20 на увеличение стандартного отклонения в обучении на основе значений параметров, используемых в литература ^42,43 . Значение 0,20 основано на данных США. Однако можно ожидать, что отдача от обучения будет выше в развивающихся странах, в которых предложение навыков ниже, как в случае с отдачей от школьной литературы ⁴² .Эти параметры изучались в большом количестве исследований. В данной статье мы не стремимся предоставить окончательные результаты, а, скорее, мотивировать использование данных в литературе по учету развития. С этой целью мы принимаем значения параметров как заданные и проводим анализ чувствительности со значениями w = 0,15 и w = 0,25. Мы включили 131 страну, в которой есть данные об образовании ³² и данные об обучении.

Сначала мы сравнили наши результаты с тремя предыдущими исследованиями ^5,7,12 в таблице 1 (вверху).По нашим оценкам, мы обнаруживаем, что когда показатель человеческого капитала отражает только количество ( w = 0), человеческий капитал составляет примерно 7–11% разницы в выпуске продукции на одного работника. Однако, когда мы включаем меры качества ( w > 0), мы обнаруживаем, что этот вклад увеличивается до 14–21%. Эти результаты показывают, что измерение человеческого капитала с учетом качества существенно увеличивает роль человеческого капитала в объяснении межстрановых различий в производительности на одного работающего.Эти результаты согласуются с литературными данными, показывающими, что, когда качество принимается во внимание, роль человеческого капитала в объяснении межстрановых различий в выпуске продукции на одного работника удваивается ⁷ по сравнению с тем, когда во внимание принимается только количество ⁵ .

В таблице 1 (внизу) мы показываем результаты с акцентом на \ (\ frac {\ mathrm {ln} ({h} _ {90}) — \, \ mathrm {ln} ({h} _ {10}) } {\ mathrm {ln} ({y} _ {90}) — \, \ mathrm {ln} ({y} _ {10})} \). Литература ^10,11,13 , в которой использовалось это разложение, оценивает, что вклад человеческого капитала в различия в доходах между странами колеблется от почти 100% до почти 0%.Мы показываем, что, когда мы включаем нашу меру качества, доля человеческого капитала варьируется от 40% до 48%.

Краткое изложение отчета

Дополнительная информация о дизайне исследования доступна в Резюме отчета по исследованию природы, связанном с этим документом.

Политика оценки IB | Нортумберлендская региональная средняя школа

Нортумберлендская региональная средняя школа

Политика оценки

Философия и принципы

Оценка — это процесс сбора информации, которая точно отражает, насколько хорошо студент достигает результатов обучения в курсе.Оценка используется для общения и поддержки обучения учащихся, а также для поощрения их успехов. Оценка — это процесс анализа информации об оценке для определения достижений учащихся результатов обучения с целью выставления оценок и составления отчетов. Основная цель оценивания и оценивания — улучшить обучение студентов.

Эффективное оценивание позволяет учащимся продемонстрировать широкий спектр концептуального понимания и навыков, а также продемонстрировать способности критического мышления.Оценка учит учащихся анализировать собственное обучение, размышлять о своих достижениях и областях, требующих улучшения, и ставить цели для собственного обучения. Оценка помогает учащимся развить эффективные навыки и стратегии обучения.

Эффективное оценивание позволяет учителям определять сильные стороны и проблемы отдельных учащихся в отношении результатов учебной программы. Учителя используют оценивание, чтобы направлять обучение и предоставлять своевременную и четкую обратную связь для улучшения будущего обучения.Эффективная оценка предоставляет родителям и опекунам доказательства обучения учащихся и информацию о сильных сторонах их детей и проблемных областях, связанных с результатами учебной программы. Эта информация может использоваться для поддержки успеваемости и успеваемости учащихся.

Учителя используют различные инструменты оценки для сбора информации об успеваемости учащихся. Действия, предпринимаемые в ответ на оценку, определяют ее формирующий или итоговый характер.

Формирующее и итоговое оценивание

Формирующее оценивание включает в себя непрерывный процесс сбора и интерпретации доказательств для отслеживания прогресса в обучении учащихся.Учителя используют данные для обратной связи и корректировки инструкций для улучшения обучения и достижений. Примером формирующей оценки может быть проверка домашнего задания или задание. Это также может быть так же просто, как учитель задает ученику вопрос в классе, чтобы оценить понимание концепции. Формирующие оценки также предоставляют учащимся возможность оценить свою работу и работу сверстников, чтобы помочь учащимся определить свои сильные и слабые стороны и разработать стратегии для улучшения.Формирующие оценки определяют потребности учащихся в обучении, формируют обучение и подготавливают учащихся к итоговым оценкам.

Суммативное оценивание включает в себя процесс сбора и интерпретации доказательств для оценки понимания студентом материала курса. Итоговые оценки измеряют достижения на основе установленных критериев, используемых для присвоения значения, отражающего качество обучения учащихся в конце периода обучения. Например, модульный тест может быть разработан для оценки того, насколько хорошо студент усвоил материал текущего модуля, прежде чем переходить к следующему модулю.Заключительный экзамен, который оценивает понимание студентом всего курса, является примером итоговой оценки. Суммативные оценки играют важную роль в итоговой оценке, которую студент получает по данному предмету. Суммативные оценки используются для передачи информации об успеваемости учащихся учащимся, учителям, родителям, опекунам и другим лицам.

Оценка IB

учителя IB используют различные формирующие и итоговые тесты для поддержки и поощрения учащихся в учебе.Оценка IB основывается на критериях, а не на нормах. Это означает, что студенческая работа помечается по отношению к четко определенным уровням достижения навыков, а не по отношению к работе других студентов. Уровни навыков по каждому предмету определяются целями и задачами курса и устанавливаются Международной организацией бакалавриата (IBO). Они созданы так, чтобы быть справедливыми по отношению к студентам всего мира. Критерии успеваемости объясняются студентам в каждом курсе и являются основной темой занятий и домашних заданий.

Внутренняя оценка

Существует два типа инструментов итоговой оценки IB, которые используются при определении итоговых оценок IB: внутренняя и внешняя оценка. Подробные правила IB описывают условия, при которых эти инструменты должны применяться.

Внутренние аттестации IB позволяют учителям оценивать некоторые работы студентов во время курса IB. Примеры включают индивидуальные устные комментарии на английском языке, языковые презентации, исторические исследования, лабораторные отчеты и математические проекты.Учителя NRHS ставят отметки о внутренних оценках, и эта оценка учитывается как процент от общего итогового балла учащегося по программе IB. Оценки для внутреннего оценивания подаются в Международную организацию бакалавриата (IBO) вместе с репрезентативным образцом работы, отмеченной учителем NRHS. Затем этот образец отправляется модератору IB, который оценивает, как учитель применил критерии оценки IB. НПА / IBO может затем изменить оценки задания.

Внутренняя аттестация дает студентам возможность продемонстрировать мастерство вне выпускных экзаменов.Студенты получают важные инструкции и практику на протяжении всего курса, чтобы эффективно подготовиться к этим сложным задачам.

В каждой программе IB учителям-предметникам дается очень конкретный список критериев для оценки и рекомендации о том, как оценивать каждый критерий. Чтобы выставить оценку, учитель выбирает уровень достижений, который лучше всего соответствует оцениваемой работе. Критерии достижения четко сообщаются студентам задолго до внутренних оценок.Оценки IB выставляются по шкале от 1 (низкий) до 7 (высокий).

Учителя IB средней школы Нортумберленда используют календарь NRHS IB, чтобы максимизировать успеваемость учащихся и минимизировать их стресс. Сроки проведения внутренних аттестаций IB устанавливаются в консультации с другими преподавателями NRHS IB, чтобы распределить нагрузку по Дипломной программе IB на два года и избежать дублирования. Даты внутреннего оценивания публикуются в календаре NRHS IB, и его копии предоставляются учащимся в начале учебного года.

Внешняя оценка

Внешние экзамены IB — это экзамены, которые выполняются учащимися Региональной школы Нортумберленда под контролем преподавателей NRHS, но отправляются для оценки внешними экзаменаторами IB. Выпускные экзамены являются основным средством внешней оценки, но такие работы, как расширенное эссе, письменные задания, эссе TOK и выставки изобразительного искусства, также оцениваются извне.

Даты экзаменов IB устанавливаются IBO и сообщаются студентам за год до экзаменов.Экзамены IB проводятся в строгом соответствии с правилами IBO. Практические экзамены проводятся в январе и июне 1 года и в январе второго года. Практические экзамены являются важной частью проверки и подготовки к экзаменам. Выпускные экзамены IB обычно составляют около 75% от итоговой оценки студента, но точный процент варьируется от курса к курсу.

Оценка на уровне школы

учителя IB также используют школьную оценку учащихся в дополнение к внутреннему и внешнему оцениванию IB.Эти школьные оценки необходимы для успеваемости учащихся и способствуют получению ими оценок в табелях успеваемости. Оценка в табеле успеваемости, которую получает каждый ученик в конкретном классе IB, не связана напрямую с оценками, полученными на официальных оценках IB, но отражает работу, выполненную при подготовке к этим оценкам. Например, фактические оценки на выпускных экзаменах IB не будут доступны до июля. Оценки в табеле успеваемости во время курса основаны на модульных тестах с использованием прошлых экзаменационных вопросов IB, практических экзаменов и аудиторных заданий, смоделированных на основе оценок IB.Учителя оценивают школьные задания, используя рубрики IB, а затем переводят оценки в баллы от 1 до 7 на основе диапазонов оценок, имеющихся в годовых отчетах по предметам, предоставляемых IB. Все учителя NRHS прошли специальную подготовку по использованию критериев оценки IB и групп оценок. Эти школьные аттестации не влияют на итоговую оценку IB, которая присуждается IBO в июле.

Отчетные оценки IB

Для информирования об успеваемости учащихся в течение учебного года используются различные методы.Результаты учебной программы и методы оценивания доводятся до сведения учащихся в общих чертах курса. Родительские собрания проводятся в сентябре 1-го года обучения, чтобы уточнить оценки IB и ответить на любые вопросы, которые могут возникнуть у родителей относительно оценок IB. Учебные вечера проводятся каждый семестр, чтобы информировать родителей и опекунов о целях курса и методах оценки. Собеседования между родителями и учителями проводятся каждый семестр, чтобы у родителей и опекунов было время встретиться с учителями, чтобы обсудить успехи своего ребенка в каждом курсе.При необходимости учителя консультируются с родителями и опекунами в индивидуальном порядке.

Оценки за курс, основанные на оценках на уровне школы, сообщаются учащимся, их родителям и опекунам на постоянной основе с использованием защищенных паролем учетных записей в Интернете в Pearson PowerSchool. Оценки также сообщаются учащимся и родителям дважды в семестр с использованием утвержденных провинцией табелей успеваемости в соответствии с графиком отчетов Департамента образования Новой Шотландии и Центрального регионального школьного совета Чигнекто.

баллов по курсам IB выставляются по шкале IB от 1 до 7, как описано ниже. Оценки от 1 до 7 основаны на стандартизированных критериях IB для уровней успеваемости по каждому курсу.

IB Оценочная шкала

баллов IB также указаны в транскриптах для учащихся Департамента образования Новой Шотландии.Официальные стенограммы должны быть представлены в университеты для рассмотрения приема и стипендии. Студенты программы IB в Новой Шотландии получают два официальных транскрипта. Первым и наиболее важным транскриптом является стенограмма IB, которая отображает 1-7 классы на основе школьных оценок, отмеченных в соответствии со стандартизованными критериями оценки IB. Они соответствуют отметкам 1-7, указанным в табелях успеваемости. В стенограммах показаны оценки, выставленные за последний отчетный период, как того требует Министерство образования Новой Шотландии (ноябрь, февраль, апрель или июнь).

Студенты программы IB в Новой Шотландии также получают второй транскрипт от Департамента образования Новой Шотландии, в котором указаны процентные оценки, переведенные из шкалы IB от 1 до 7. Уровни успеваемости, достигнутые в соответствии со стандартами и критериями IB, переводятся в процентную оценку с использованием стандартизированной шкалы преобразования, разработанной Министерством образования Новой Шотландии.

Процентное преобразование выполняется с использованием стандартизированной шкалы преобразования DoE.

Учащийся, набравший верхний предел шкалы IB на основе диапазонов оценок IB и критериев оценки, получит соответствующую процентную оценку по верхнему пределу указанного процентного диапазона для этого балла IB.

Теория знаний и Расширенные эссе оцениваются по буквенной шкале. Процентное преобразование Департамента образования Новой Шотландии составляет:

Итоговые баллы IB основаны на внутренних и внешних оценках IB, а не на школьных оценках.Студенты уведомляются об их окончательных оценках IB в начале июля через доступ к защищенному веб-сайту IB. В мае в школе могут быть сделаны запросы на отправку официальных результатов IB непосредственно из IBO в университеты в июле. Позже студенты могут связаться с IBO напрямую, чтобы запросить отправку стенограмм в университеты.

Получение диплома IB

Студенты дипломной программы IB должны пройти по одному курсу в каждой из пяти академических групп: изучение языка и литературы, изучение языка, отдельные лица и общества, экспериментальные науки и математика.Студенты также должны пройти шестой курс, либо курс искусств, либо дополнительный курс одной из перечисленных выше групп. Студенты также должны выполнить требования по теории познания (TOK), расширенному эссе (EE) и творчеству, действию и обслуживанию (CAS).

Каждый из предметов IB оценивается по шкале от 1 до 7. Для определения права на получение диплома суммируются оценки по каждому из шести предметов. Комбинированные результаты по теории познания и расширенному эссе, которые оцениваются по шкале A-E, дают до трех дополнительных баллов студенту в соответствии с таблицей ниже.

* 28 баллов в сумме необходимо будет иметь право на получение диплома, если студент получит оценку «E» в расширенном эссе или теории знаний.Получение оценки «E» как за расширенное эссе, так и за теорию познания — это автоматическая неудача.

Максимально возможный общий балл по программе диплома IB составляет 45 (6 X 7 плюс 3). Чтобы получить диплом IB, студент должен выполнить все компоненты оценки по каждому из шести предметов и выполнить требования TOK, EE и CAS. Студент должен набрать не менее 24 баллов и соответствовать следующим дополнительным правилам и требованиям.

Диплом международного бакалавриата будет вручен студенту, если он наберет 28 баллов или выше и соответствует следующим требованиям:

— Числовые оценки выставлены по всем шести предметам, зарегистрированным для получения диплома IB.

— Все требования CAS выполнены.

— Оценки от A (высший) до E (низший) присуждаются как за теорию познания, так и за расширенное эссе, с оценкой как минимум D по одному из них.

— По любому предмету нет 1-й оценки.

— На более высоком уровне не более одной степени 2.

— На стандартном уровне не более двух классов 2.

— Всего не более трех классов 3 и ниже.

— Получено не менее 11 баллов по предметам более высокого уровня

— На стандартном уровне набрано не менее 8 очков.

— Последняя комиссия не признала кандидата виновным в злоупотреблении служебным положением.

Диплом международного бакалавриата будет вручен студенту, если он наберет 24, 25, 26 или 27 баллов и соответствует следующим требованиям:

— Числовые оценки выставлены по всем шести предметам, зарегистрированным для получения диплома IB.

— Все требования CAS выполнены.

— По крайней мере, оценка D присуждается как за теорию познания, так и за расширенное эссе.

— По любому предмету нет 1-й оценки.

— Нет 2 степени на более высоком уровне.

— На стандартном уровне не более одной степени 2.

— Всего не более трех классов 3 и ниже.

— По крайней мере, 12 баллов было набрано по предметам более высокого уровня (кандидаты, которые регистрируются по четырем предметам более высокого уровня, должны набрать не менее 16 баллов на более высоком уровне.).

— Не менее 9 баллов было набрано по предметам стандартного уровня (кандидаты, зарегистрировавшиеся на два предмета стандартного уровня, должны набрать не менее 6 баллов по предметам стандартного уровня).

— Последняя комиссия не признала кандидата виновным в злоупотреблении служебным положением.

Успешные кандидаты на получение диплома IB получат диплом IB. Кандидат на получение диплома IB, не отвечающий требованиям для получения диплома IB, получит результаты курса по отдельным предметам.

Департамент образования Новой Шотландии постановил, что студент, который соответствует требованиям для получения диплома международного бакалавриата, также получит диплом об окончании Новой Шотландии.

Домашнее задание

Домашнее задание предназначено для улучшения обучения и достижений. Настоятельно рекомендуется, чтобы учащиеся каждую ночь уделяли некоторое время работе над каждым из своих предметов.Количество времени будет варьироваться в зависимости от загруженности курса в разное время семестра и характера домашних заданий.

Подготовка учителей IB

Все учителя IB посещают специализированные семинары IB, которые обеспечивают обучение преподаванию и оценке курсов IB. Копии предыдущих экзаменов IB, схемы оценок и ежегодные отчеты по предметам IB предоставляются учителям в качестве руководства. Учителя IB обращаются к руководствам по предметам IB и используют Центр учебных программ IB Online, чтобы делиться передовым опытом с другими учителями IB со всего мира.Учителя общих предметов IB работают вместе и совместно проводят внутренние оценки.

Интеграция политик IB

Академическая честность строго соблюдается в соответствии с руководящими принципами, изложенными в Политике академической честности Региональной средней школы Нортумберленда. Учащиеся с выявленными потребностями в обучении получат поддержку и приспособления, основанные на их индивидуальных потребностях и в соответствии с политикой NRHS IB в отношении особых образовательных потребностей и языков.

Обзор региональной политики оценивания средней школы Нортумберленда

Политика оценивания в региональной средней школе Нортумберленда была написана и составлена ​​рабочим комитетом преподавателей и администрации NRHS IB. Политика ежегодно пересматривается преподавателями и администрацией IB. Политика оценки дипломов IB в региональной средней школе Нортумберленда доступна в письменной форме и на веб-сайте школы.

Ресурсы

При создании этого документа использовались следующие ресурсы оценки:

Центральный региональный школьный совет Chignecto (2008), Assessment, Evaluation, and Communication of Student Learning , Truro: CCRSB.

Организация международного бакалавриата (2004 г.), Принципы и практика оценки дипломной программы , Кардифф: IBO.

Организация Международного Бакалавриата (2009 г.), Общие правила , Кардифф: IBO.

Международная организация бакалавриата (2010 г.), Руководство по разработке политики оценивания школ в Дипломной программе , Кардифф: IBO.

Департамент образования Новой Шотландии (2012), Рекомендации по мягкому выбору студентов, выходящих из программы диплома международного бакалавриата (IB) (проект), Галифакс: DOE

Как оцениваются результаты предметных тестов SAT?

В прошлом вас могли попросить пройти предметный тест SAT по определенному предмету в рамках процесса поступления в колледж.Эти тесты охватывали отдельные предметы, такие как всемирная история или физика, состояли из 50–90 вопросов и оценивались по шкале от 200 до 800.

Иностранные студенты по-прежнему смогут сдавать предметные тесты SAT до июня 2021 года. Мы объясним, почему, а также предоставим информацию о выставлении оценок для иностранных студентов, которые будут сдавать экзамен. В заключение мы дадим несколько советов, которые помогут решить, когда и следует ли отправлять результаты теста SAT Subject Test в колледжи.

Однако после июня 2021 года предметные тесты SAT больше не будут предлагаться студентам в США.С. и иностранных студентов. Ниже мы рассмотрим, что эти изменения означают для студентов из США и иностранных студентов.

Есть много чего рассказать, так что приступим!

Больше никаких предметных тестов SAT для студентов из США

В январе 2021 года Совет колледжа объявил, что с немедленного вступления в силу в США больше не будут предлагаться предметные тесты SAT (и что предметные тесты SAT будут предлагаться на международном уровне только до июня 2021 года).Несмотря на то, что любому, кто записался на предметные тесты SAT в США в мае и июне, деньги будут возмещены, многие студенты по понятным причинам не понимают, почему это объявление произошло в середине года и что это означает для поступающих в колледж в будущем.

Подробнее о том, что означает окончание предметных тестов SAT для вас и приложений вашего колледжа, можно узнать здесь.

За последний год Совет колледжей внимательно изучил требования, предъявляемые к студентам, и то, как лучше всего использовать тесты SAT, чтобы помочь студентам продемонстрировать свои академические навыки и потенциал.В конечном итоге Совет колледжа определил, что отмена предметных тестов SAT снизит давление на поступающих в колледж и поможет упростить процесс подачи заявления в колледж.

Раньше учащиеся использовали результаты своего предметного теста SAT, чтобы показать колледжам, что они обладают продвинутыми навыками в определенных предметных областях, таких как математика и английский язык. Но правда в том, что есть и другие, более доступные способы продемонстрировать мастерство в отдельных предметных областях. Поскольку экзамены AP могут удовлетворить эту потребность студентов из США, предметные тесты SAT не нужны!

Для большинства студентов прекращение предметных тестов SAT — это хорошо. Вместо того, чтобы готовиться к экзаменам, которым многие колледжи и университеты не придают особого значения (или даже больше не принимают во многих случаях), вы можете сосредоточиться на том, чтобы сделать другие аспекты вашей заявки в колледж, такие как ваши личные эссе, абсолютно выдающимися.

Как будут работать тесты по предметам для иностранных студентов?

Как мы уже упоминали, у иностранных студентов все еще есть возможность сдать предметные тесты SAT до июня 2021 года .Но почему иностранные студенты могут сдавать предметные тесты 2021 года, а американские — нет?

По данным Совета колледжей, предметные тесты SAT служат более широкому кругу задач для иностранных студентов . Предметные тесты позволяют иностранным студентам получить квалификацию для поступления в университеты и дать им необходимые полномочия для обучения на уровне колледжа в некоторых странах. По этим причинам иностранным студентам была предоставлена ​​возможность сдать предметные тесты SAT до июня 2021 года.

Однако, после июня 2021 года, предметные тесты SAT больше не будут предлагаться иностранным студентам. . В течение следующего года как американским, так и иностранным студентам необходимо будет использовать другие средства демонстрации знаний в своей предметной области в колледжах и университетах.

Могу ли я по-прежнему отправлять результаты тестов по предметам в колледжи?

Хотя SAT Subject Tests больше не предлагается, вы можете получить результаты вашего SAT Subject Test в школы, в которые вы подаете заявление. Это относится и к предметным тестам, сданным в прошлые годы.

Имейте в виду, что колледжи будут решать, следует ли и как учитывать результаты экзаменов учащихся по предметам. Это означает, что, хотя вы все еще можете отправлять свои баллы в колледжи, нет никакой гарантии, что они их примут или учтут при приеме.

Если вы хотите узнать, как определенная школа оценивает результаты предметного теста, посетите их веб-сайт, чтобы получить самую свежую информацию о правилах выставления оценок предметного теста.

Поскольку многие студенты предпочитают отправлять в колледжи и университеты прошлые баллы за SAT Subject Test, мы расскажем все подробности о том, как выставляются баллы за SAT Subject Test в оставшихся разделах этой статьи!

Как рассчитывается ваш исходный балл по предмету SAT?

Ваш исходный результат — это ваш общий балл по предметному тесту SAT, прежде чем он будет преобразован в ваш окончательный результат по шкале 200–800 баллов. Таким образом, если есть 60 вопросов, максимальная оценка, которую вы можете получить, будет 60.

Однако, в отличие от обычного SAT, ваш общий балл основан не только на , а на том, сколько вопросов вы правильно ответили, но также на на том, сколько вопросов вы ошиблись. Этот так называемый «штраф за угадывание», который был разработан, чтобы препятствовать случайному угадыванию, означает, что за каждый вопрос, который вы ошиблись, будет вычитаться из вашего общего количества баллов за вопросы, на которые вы ответили правильно.

Баллы за неправильный ответ на данный вопрос основываются на количестве вариантов ответа на вопрос:

• -1/4 балла за неправильный вопрос с пятью вариантами ответов

• -1/3 балла за неправильный вопрос с четырьмя вариантами ответов

• -1/2 балла за неправильный вопрос с тремя вариантами ответов

• 0 баллов за вопрос без ответа

Большинство вопросов по предметным тестам SAT представляют собой вопросы с пятью вариантами ответов, поэтому штраф за угадывание обычно составляет всего четверть балла.

Очки за предметный тест: с округлением до ближайшего целого балла. Другими словами, полуточки и выше округляются в большую сторону, а все, что меньше полуточки, округляется в меньшую сторону. Таким образом, 33,25 округляется до 33, а 33,5 округляется до 34.

Тогда ваш исходный результат можно выразить следующим образом:

Количество правильных ответов — (Количество неправильных ответов x штраф за угадывание) =

необработанная оценка (округленная до ближайшего целого числа)

Если в предметном тесте из 60 вопросов, например по литературе, вы правильно ответите на 45 вопросов, получите пять неправильно и оставите 10 пустыми, ваша предварительная оценка будет следующей:

• 45 ответили правильно — (5 ответили неправильно x 0.25 штрафа за угадывание) =
• 45 — 1,25 = 43,75
• 43,75 с округлением до ближайшего целого числа = 44
• Исходный балл = 44 балла

Резюме: Оценка предметного теста SAT основана на том, сколько вопросов вы ответили правильно, и сколько вопросов вы ошиблись. Однако после того, как это число будет установлено, как Совет колледжей определит ваш результат в 200-800 баллов? Читай дальше что бы узнать!

Совет колледжа: графическое изображение.

Как рассчитывается ваш итоговый балл за предметный тест SAT

Если вы когда-либо проходили практические тесты с использованием The Official Study Guide to ALL SAT Subject Tests, , вы могли заметить, что есть диаграмма для преобразования вашего исходного результата на практическом тесте в масштабированный результат после каждого практического экзамена.

Эти диаграммы могут дать вам приблизительное представление о том, как определенная необработанная оценка за один тест может преобразоваться в масштабную оценку от 200 до 800, но они не являются точными. Не существует последовательной формулы, которую можно использовать для преобразования необработанного результата теста SAT Subject Test в масштабированный результат.

Это связано с тем, что Совет колледжей приравнивает баллы по шкале, чтобы сделать так, чтобы баллов были сопоставимы между различными администрациями теста. Приравнивание учитывает небольшие вариации сложности и незначительные различия в уровнях навыков тестируемых в разные даты тестирования.

По сути, ваш индивидуальный результат не пострадает, если люди, которые проходили с вами предметный тест, были необычайно сильны в этом предмете.(С другой стороны, ваш результат тоже не будет лучше, если люди, которые сидели с вами, были необычайно слабы в предмете.)

Другими словами, 650 баллов за тест по математике II, который вы прошли в ноябре , будет отражать тот же уровень мастерства , что и 650 баллов Ани за тест по математике II в мае следующего года. Даже если в вашей тестовой администрации было много чемпионов штата по математике, а у нее были в основном люди, которые не справились с геометрией, ни один из этих факторов не повлияет на ваши окончательные результаты по шкале!

К сожалению, я не знаю колдовства (и под колдовством я имею в виду статистику), посредством которого происходит процесс приравнивания.Я также не мог бы учиться, если бы у меня не было доступа к большому количеству секретных данных тестов College Board.

У меня, , и у есть несколько советов о том, как подойти к взаимосвязи между исходными и масштабными оценками.

Волшебный замок, где происходит приравнивание.

Ваша школа сообщает ваш средний балл как взвешенный или невзвешенный? Каким будет ваш средний балл по шкале 4.0, 5.0 или 6.0? Воспользуйтесь нашим инструментом, чтобы рассчитать свой невзвешенный и взвешенный средний балл успеваемости, чтобы выяснить, как вы соотноситесь с другими поступающими в колледж. Вы также получите наш собственный расчет среднего балла среднего балла колледжа и советы о том, где можно улучшить, чтобы стать лучшим поступающим в колледж.

Следует ли вам отправлять результаты теста SAT Subject Test в колледжи, в которые вы подаете заявление, в конечном итоге зависит от того, какие баллы ищут школы, в которые вы подаете заявление.

Чтобы помочь вам решить, следует ли отправлять свои результаты, поищите средний балл или рекомендуемый результат теста SAT Subject Test поступивших абитуриентов для каждой из ваших школ.Например, если вы подаете заявку на участие в Лиге плюща, в этом руководстве указаны баллы, к которым вы должны стремиться по каждому предметному тесту (в зависимости от вашей специальности). Вы также можете найти информацию о результатах SAT на официальных сайтах школ или связаться с приемной комиссией и спросить их, будут ли достигнутые вами результаты конкурентоспособными в их школе.

Обратите внимание, что из-за отмены предметных тестов SAT большинство школ не будут рекомендовать или требовать их для поступления. Тем не менее, если вы подаете заявление в школу с высокой степенью отбора и прошли предметный тест SAT, вам все равно следует попытаться отправить свои баллы, так как высокий балл может , в некоторых случаях значительно повысить ваши шансы на поступление. . Это особенно важно, если вы международный кандидат, сдававший заключительный предметный тест SAT летом 2021 года!

Если вы не можете найти точные данные о школе, можно сделать обоснованное предположение о конкурентоспособности результатов предметного теста. В прошлом c конкурирующих школ, как правило, хотели видеть результаты теста SAT Subject Test по крайней мере на уровне 700, иногда 750+.

В приведенном выше примере идеальные 800 баллов дадут вам лучший шанс попасть в эти высшие учебные заведения.Даже если вы не набрали 800 баллов, все равно важно найти точную информацию о баллах для школ, в которые вы подаете заявку, и убедиться, что отправка ваших баллов добавит ценности вашему заявлению в целом. Если ваши баллы по предметному тесту сравнимы с баллами прошлых поступающих в школу, есть большая вероятность, что вы отправите свои результаты, чтобы улучшить ваш профиль как соискателя!

Если вы думаете об отправке результатов теста SAT Subject Test в колледжи, продолжайте читать — мы дадим вам немного больше информации о том, как определить, стоит ли отправлять ваши результаты потраченного времени!

Сырые овощи похожи на сырые плоды, только более зеленые.

Один из способов определить, совпадают ли ваши результаты с результатами других абитуриентов, — это проверить процентилей для всех предметных тестов SAT. Они говорят вам, какому процентильному рангу соответствует каждый масштабированный балл. Хотя вам не обязательно сравнивать свои результаты по предметному тесту, который вы прошли, с оценками студентов, которые прошли другую версию этого предметного теста, просмотр этих процентилей все равно поможет вам понять, какие баллы считаются высшими за год. году.

Вот краткий обзор текущих процентилей для всех предметных тестов SAT:

Последний вариант определения того, насколько высоки ваши баллы, — это посмотреть на средние баллы по каждому предметному тесту SAT.Вот обзор текущих средних значений для каждого теста:

Источник: Совет колледжей

Высокий средний балл не обязательно означает, что тест будет легким — это также может означать, что учащиеся, сдающие его, как правило, имеют высокий уровень навыков по предмету.Более того, на тестах с высокими средними показателями может быть трудно отличить себя от стаи, , так что это еще кое-что, о чем следует помнить.

Выделяйтесь спереди, как балерина. Подожди, Эльза, это ты?

Ваша школа сообщает ваш средний балл как взвешенный или невзвешенный? Каким будет ваш средний балл по шкале 4.0, 5.0 или 6.0? Воспользуйтесь нашим инструментом, чтобы рассчитать свой невзвешенный и взвешенный средний балл успеваемости, чтобы выяснить, как вы соотноситесь с другими поступающими в колледж. Вы также получите наш собственный расчет среднего балла среднего балла колледжа и советы о том, где можно улучшить, чтобы стать лучшим поступающим в колледж.

Ключевые выводы: результаты предметных тестов SAT

SAT немного необычна, потому что ваша оценка не просто учитывает количество вопросов, на которые вы ответили правильно, — она ​​также включает вычеты за вопросы, на которые вы ответили неправильно.

Ваша предварительная оценка рассчитывается путем вычитания штрафа за каждый вопрос, который вы ошиблись, из количества правильно ответивших вопросов, округляется до ближайшего целого числа.

Совет колледжа затем преобразует ваш исходный балл в масштабированный балл с помощью процесса, называемого приравниванием, чтобы оценки, полученные от разных администраций теста, были сопоставимы друг с другом.

Хотя вам не нужно применять эту информацию к каким-либо будущим предметным тестам SAT, поскольку они больше не проводятся, вся эта информация о выставлении оценок предметного теста может помочь вам принять обоснованное решение об отправке результатов вместе с заявлением в колледж. Что бы вы ни решили, помните, что колледжи оценивают вас комплексно — вы намного, намного больше, чем результаты вашего экзамена по предмету SAT как абитуриента!

Ты справишься, красивая бабочка SAT!

Редко встречающаяся бабочка SAT.

Что дальше?

Сколько тестов по предметам SAT вам нужно сдать? Прочтите наше руководство, чтобы получить совет эксперта о том, какое количество тестов лучше всего подходит для вас. Кроме того, узнайте, какие предметные тесты SAT будут для вас самыми легкими.

Хотите знать, какие колледжи требуют, чтобы вы отправляли результаты теста SAT Subject Test? См. Наш полный список.

Тоже сдавать обычный SAT? Обязательно ознакомьтесь с нашим подробным руководством по формату SAT .

Хотите улучшить свой результат SAT на 160 баллов или ваш результат ACT на 4 балла? Мы написали руководство для каждого теста о 5 лучших стратегиях, которые вы должны использовать, чтобы улучшить свой результат. Скачать бесплатно сейчас:

Эти рекомендации основаны исключительно на наших знаниях и опыте. Если вы покупаете товар по одной из наших ссылок, PrepScholar может получать комиссию.

Границы | Дифференциальное функционирование заданий среди изучающих английский язык в рамках крупномасштабного экзамена по математике

Введение

Согласно Министерству образования США, ELL определяются как студенты, «которые участвуют в соответствующих программах языковой поддержки» (Национальный центр статистики образования, 2016). В последние десятилетия ELL представляют собой быстрорастущую студенческую группу в Соединенных Штатах. Доля учащихся государственных школ в США, идентифицированных как ELL, выросла с 3.8 миллионов (8,1%) в 2000 году до 4,8 миллиона (9,5%) в 2015 году. Осенью 2015 года процент учащихся государственных школ с ELL колебался от 1,0% в Западной Вирджинии до 21,0% в Калифорнии (Национальный центр статистики образования , 2018).

В школьных классах по всей территории Соединенных Штатов учащиеся ELL изучают английский язык и изучают материалы по обязательным академическим предметам одновременно. С этой целью было обнаружено, что ELL отстают от своих сверстников, не участвующих в ELL, в крупномасштабных стандартизированных оценках, в основном из-за высокой языковой потребности в таких областях контента, как математика, естественные науки, понимание прочитанного, письмо и общественные науки ( Абеди и Лорд, 2001; Абеди и др., 2001; Абеди, 2002; Джонсон и Монро, 2004 год; Оккей, 2007 г .; Махони, 2008 г .; Уокер и др., 2008; Мартиниелло, 2009 г .; Вольф и Леон, 2009).

Цель исследования

Настоящее исследование направлено на объяснение природы и потенциальных источников разрыва в успеваемости по математике между ELL и не-ELL. Пробелы в достижениях были исследованы с использованием трех методов определения дифференциального функционирования элементов (DIF): процедуры Мантеля-Хензеля (MH), модели Раша и иерархической обобщенной линейной модели (HGLM).Здесь анализ проводился на уровне заданий вместо традиционного общего результата теста. Среди трех методов MH является наиболее широко используемой процедурой для обнаружения DIF на практике. Модель Раша (Rasch, 1960) допускает обобщение по выборкам и элементам, а также позволяет выявлять плохо функционирующие элементы, а также неожиданные ответы. HGLM принимает во внимание вложенную структуру данных, при которой элементы вложены в учащихся, а учащиеся вложены в школы. На уровне учащихся источники DIF исследовались на основе вариаций учащихся в самоэффективности по математике, знании языка и социально-экономическом статусе (SES).На уровне школы тип школы и образовательный ресурс школы были исследованы как потенциальные источники DIF после учета переменных учащихся.

Язык математики рассматривался как единая система смыслообразования, включающая в себя несколько семиотиков (Martiniello, 2009). Необходимость выделить когнитивные ресурсы для понимания проблемы, представленной на неосновном языке, уменьшит ресурсы, доступные для процесса решения проблемы, и приведет к увеличению вероятности ошибок (Barbu, 2010).Следовательно, необходимо исследовать валидность оценки математики для ELL.

Программа международной оценки учащихся (PISA) — это широкомасштабная оценка. Полученный набор данных позволяет исследователям исследовать академические достижения и членство в группах с самых разных точек зрения (Организация экономического развития сотрудничества, 2014). В этом исследовании использовалась американская выборка PISA 2012. Семьдесят шесть дихотомически закодированных заданий из математической оценки PISA 2012 были включены для выявления эффектов DIF.

Вопросы исследования

В частности, настоящее исследование будет посвящено главным образом трем исследовательским вопросам.

1) Показывают ли результаты экзамена по математике PISA 2012 DIF между ELL и non-ELL для выборки из США?

2) Если обнаружен DIF, может ли знание английского языка и другие характеристики учащегося (например, SES учащегося, самооценка по математике) объяснить DIF? То есть, после контроля этих трех переменных студента, проверялась ли разница между DIF между ELL и не-ELL.

3) Если обнаруживается DIF, могут ли тип школы и школьные образовательные ресурсы способствовать DIF?

Первый вопрос исследования направлен на изучение того, оцениваются ли математические задания PISA 2012 по существу одинаковым образом для ELL и не-ELL. Второй и третий вопросы исследования, включающие метод многоуровневого анализа, нацелены на выявление проблемы с разных точек зрения. Результаты этого исследования могут помочь исследователям в области образования, администраторам и политикам понять природу разрыва в успеваемости на уровне заданий, а не на уровне общего теста, чтобы Соединенные Штаты могли быть конкурентоспособными в области математического образования в средней школе.Это исследование также показало, что составители заданий и разработчики тестов должны составлять экзамены, в которых язык одинаково доступен для студентов ELL. Значение этого исследования заключается в эмпирическом исследовании разрыва между ELL и не-ELL в успеваемости по математике на уровне заданий и с точки зрения как учеников, так и школ.

Обзор литературы

Срок действия аттестации для ELL

Валидность, как один из наиболее важных атрибутов оценки, относится к тому, насколько хорошо инструмент оценки измеряет основной интересующий результат.Валидность — это не свойство самого инструмента, а скорее интерпретация или конкретная цель инструмента оценки с конкретными условиями и учащимися (American Educational Research Association et al., 2014). Для ELL, как и для всех групп населения, критически важно рассмотреть, могут ли результаты теста отражать навыки или умения, которые оценивается при оценке. Хотя учащиеся могут по-разному владеть английским языком, значение их оценок при оценке содержания должно быть сопоставимым (Educational Testing Service, 2009).

Согласно Стандарту образовательного и психологического тестирования, « лингвистические требования или требования к чтению теста должны быть сведены к минимуму, необходимому для достоверности оценки для предполагаемого конструкта » (American Educational Research Association et al., 2014, стр.82). Поскольку испытуемые на ELL еще не достигли достаточного уровня владения английским языком, высокий спрос на знание английского языка по-прежнему очевиден при оценивании математики (Loughran, 2014). В этом случае в определенной степени тест непреднамеренно измеряет уровень владения языком.Отсутствие знания английского языка, используемого для понимания заданий по математике, приводит к повышенной когнитивной нагрузке и вносит свой вклад в ошибку измерения уровня знаний математики учащимися ELL (Educational Testing Service, 2009).

Функционирование дифференциального элемента

Согласно Холланду и Вайнеру (1993), DIF-анализ — это статистический метод, позволяющий определить, одинаково ли сложность заданий оценивания для испытуемых из разных групп. DIF присутствует, если элемент теста работает по-разному для разных групп интересов (например,g., ELL против не-ELL), учитывая уровень способностей. В анализе DIF экзаменуемые подбираются на основе их основных способностей (например, общего балла за оценку), а затем определяются различия в выполнении заданий между группами испытуемых с одинаковым уровнем способностей.

Методы обнаружения DIF

Существует множество статистических методов обнаружения DIF. Часто используются следующие методы: процедура Mantel-Haenszel (Holland and Thayer, 1988), SIBTEST (Shealy and Stout, 1993), методы теории ответа элемента (Camille and Shepard, 1994), логистическая регрессия (Swaminathan and Rogers, 1990), и многоуровневый анализ DIF (Камата, 2001).В этом разделе, в частности, обсуждались три метода, применяемые в данном исследовании.

Процедура Мантеля-Хензеля

Статистику MH использовали Холланд и Тайер (1988) для определения DIF. Процедура MH DIF сравнивает выполнение дихотомических заданий в двух группах после сопоставления респондентов по общим баллам. Респонденты в фокусной и контрольной группах были сопоставлены по общим оценкам теста путем разделения респондентов в обеих группах на определенные слои по этим оценкам.Общие баллы были получены путем суммирования баллов по всем элементам. Оценки отношения шансов для данного элемента могут быть рассчитаны на основе таблицы непредвиденных обстоятельств 2 × 2 × K, где k представляет k — -ю группу ( k = 1,2,… K). В таблице 1 показана таблица непредвиденных обстоятельств 2 × 2 для k -й группы изделия. Буквы A _k , B _k , C _k и D _k обозначают количество респондентов в ячейках. T _k представляет количество респондентов в k-слое.

Таблица 1 . Таблица непредвиденных обстоятельств 2 × 2 × K.

Ячейки A _k и C _k представляют общее количество респондентов, которые правильно ответили на вопрос в контрольной и целевой группах, соответственно, в соответствующей подгруппе k. B _k и D _k обозначают общее количество респондентов, которые неправильно ответили на вопрос в контрольной и целевой группах, соответственно, в подгруппе k. N _rk и N _fk — общее количество респондентов в контрольной и фокусной группах соответственно в k-й группе.M _1k и M _0k обозначают количество респондентов, которые ответили на вопрос правильно и неправильно, соответственно, в k-й группе.

Статистика хи-квадрат MH используется для проверки нулевой гипотезы о том, одинаковы ли шансы популяции на получение правильного задания в контрольной и целевой группах. Статистика приведена по

В этом уравнении E (A _k ) и Var (A _k ) следуют:

Общая формула отношения шансов:

Масштаб для OR _MH составляет от 0 до ∞, где OR _MH = 1 означает отсутствие DIF.Для удобства OR _MH преобразуется в симметричную шкалу Δ OR _MH задается как

Δ OR _MH применяется как мера величины эффекта DIF. Служба образовательного тестирования классифицировала размер эффекта DIF следующим образом (Dorans and Holland, 1993) для облегчения интерпретации в приложениях: Класс A обозначает незначительные величины DIF, когда | Δ OR _MH | <1,00; Класс B обозначает умеренные величины DIF, когда 1,00 ≤ | Δ OR _MH | <1.50, а класс C обозначает большие величины DIF, когда | Δ OR _MH | ≥ 1,50.

Достоверность метода обнаружения MH DIF подтверждена многочисленными исследованиями (Qian, 2011). Это наиболее широко используемая процедура для обнаружения DIF на практике, поскольку ее не только легко понять и вычислить, но и можно обеспечить как проверку значимости, так и оценку величины DIF (Millsap, 2011). Основная критика процедуры MH заключается в адекватности использования общего балла в качестве замены скрытого признака (Millsap, 2011).Кроме того, требование к размеру выборки является технической проблемой для обнаружения элементов с помощью DIF, поскольку статистика DIF становится менее стабильной по мере уменьшения размеров выборки.

Rasch Модель

Раша (Rasch, 1960) может дать исчерпывающую и информативную картину измеряемого конструкта, а также респондентов по этому показателю. Поскольку PISA 2012 использует модель Раша для оценки способностей учащихся, сложности заданий и создания общей шкалы грамотности PISA (Организация экономического развития сотрудничества, 2013 г.), модель Раша была выбрана для выявления DIF в текущем исследовании.Модель Раша математически следует из требования неизменности сравнений между людьми и предметами (Андрич и Луо, 2003). Модель Раша имеет следующий вид:

, где p _ij — вероятность того, что человек j правильно ответит на вопрос i. θ _j — черта или способности человека. b _i — параметр предмета, указывающий на сложность предмета.

Раша предоставляет теоретически полезный способ обнаружения DIF, который может быть смоделирован с использованием предполагаемых параметров и способностей предмета.Популярным подходом для обнаружения DIF с использованием модели Раша является метод отдельной калибровки Раша t -тест. Этот метод основан на различиях между двумя отдельными калибровками одного и того же объекта из интересующей подгруппы, при сохранении постоянства калибровок другого объекта и человека для обеспечения стабильности шкалы (Wright and Stone, 1979; Peabody and Wind, 2019). В Winsteps (Linacre, 2017) обнаружение DIF с использованием модели Раша проводится путем вычитания параметров местоположения элемента (сложности элемента) для двух групп: d ₁ и d ₂ .Они преобразуются в стандартные нормальные переменные с использованием объединенной стандартной ошибки. DIF обнаруживается, если разница в параметрах местоположения товара статистически различна.

Иерархическая обобщенная линейная модель

В поведенческих и социальных науках данные обычно имеют вложенную структуру. Например, повторяющиеся наблюдения вкладываются внутри людей (например, ответы вкладываются внутри экзаменуемых), а люди вкладываются в организационные единицы, такие как классы, школы, сообщества и т. Д. (Raudenbush and Bryk, 2002).Камата (2001) предложил использовать HGLM для обнаружения эффектов DIF. Было показано, что модель Раша является частным случаем HGLM (Kamata, 2001; Raudenbush et al., 2003). В трехуровневом HGLM первый уровень модели — это уровень элемента, второй уровень — уровень ученика, а третий уровень — уровень школы. Трехуровневые модели имеют вложенную структуру, в которой элементы вложены в учащихся, а учащиеся вложены в школы.

Камата (2001) упомянул, что трехуровневый HGLM был бы полезен, когда представляет интерес изменение эффекта переменной характеристики учащегося в разных группах и определение переменной характеристики группы, которая объясняет такое изменение.Есть несколько преимуществ использования HGLM для обнаружения DIF в крупномасштабных оценках. Во-первых, поскольку можно учитывать зависимость данных из-за вложенной структуры данных, параметры DIF и сложности элемента могут быть смоделированы случайным образом в разных школах. Затем переменные учащегося и учебного заведения можно рассматривать одновременно как потенциальные источники DIF. Во-вторых, дополнительные переменные уровня учащегося могут быть добавлены в качестве ковариат, чтобы уменьшить вариации учащихся при идентификации DIF. В-третьих, различные источники DIF, уникальные для каждого элемента DIF, можно моделировать одновременно.В-четвертых, для обнаружения DIF с помощью HGLM не нужны две отдельные группы (фокусная и референтная). Это особенно полезно, если источником гипотетической DIF является непрерывная переменная (Qian, 2011).

Метод

Источник данных

Первичная база данных, используемая в этом исследовании, построена на основе PISA 2012. PISA — это наиболее полная и строгая международная оценка успеваемости 15-летних учащихся по математике, чтению и естественным наукам. По данным Национального центра статистики образования (2016 г.), учащиеся программы PISA 2012 U.Образцы S. родились в период с 1 июля 1996 г. по 30 июня 1997 г. Наконец, в выборке PISA 2012 в США 4978 учащихся из 162 школ.

Целевая группа для целевой группы в этом исследовании — студенты ELL. Группы были идентифицированы с использованием информации, собранной из вопросника учащегося, который использовался вместе с тестом. По сути, эти две группы были созданы для того, чтобы различаться только в их отношениях с английским (как первым или вторым языком). Для формирования групп использовался домашний язык (ST25Q01).Домашний язык имеет следующие бинарные категории: (1) домашний язык совпадает с языком теста и (2) домашний язык является другим языком. Студенты, не ответившие на этот вопрос, были исключены из текущего исследования. Наконец, 670 студентов были определены как студенты ELL, в то время как 4196 студентов были определены как студенты без ELL.

Меры

Предметы по математике

В этом исследовании было проанализировано 76 дихотомически закодированных заданий из экзамена по математике PISA 2012 (см. Приложение A).Эти элементы могут быть либо выбранным ответом с множественным выбором, либо закрытым ответом. Эти элементы оценивались как правильные или неправильные и кодировались дихотомически: 1 и 0.

Меры на уровне учащихся

Второй вопрос исследования был нацелен на то, чтобы выяснить, могут ли самоэффективность математики, знание английского языка и SES студента объяснить DIF. Эти три переменные были выбраны, поскольку было обнаружено, что они являются значимыми предикторами, влияющими на математические показатели для ELLs (Aikens and Barbarin, 2008; Guglielmi, 2012).Кроме того, эти переменные служили контрольными переменными для уменьшения вариаций учащихся. В этом разделе были представлены показатели самоэффективности по математике, уровня владения языком и SES учащихся.

Математика самоэффективность

Согласно Бандуре (1997), самоэффективность или воспринимаемая способность относится к уверенности человека в своей способности успешно выполнять определенную задачу. Предыдущие исследования показали, что самоэффективность в математике и успехи в математике имеют положительную связь.Учащиеся с высокой самоэффективностью по математике связаны с высокими достижениями в математике (например, Ayotola and Adedeji, 2009).

В PISA 2012 восемь пунктов были использованы для измерения самоэффективности математики. Эти задания спрашивают учащихся, насколько они уверены в том, что им нужно выполнить восемь заданий (см. Приложение B). Самооценка математики оценивалась по четырехбалльной шкале Лайкерта (1 = очень уверенно; 2 = уверенно; 3 = не очень уверенно; и 4 = совсем не уверенно). Эти элементы были масштабированы с использованием методологии масштабирования IRT (Организация экономического развития сотрудничества, 2013).

Знание языка

При использовании HGLM для определения DIF между учащимися ELL и не-ELL владение языком использовалось в качестве одной из ковариант. Однако эта информация недоступна в PISA 2012. Грамотность чтения, показатель владения языком, использовался для представления владения языком, поскольку понимание письменного текста является первой формой владения языком, имеющей отношение к когнитивным функциям (Chen, 2010). PISA 2012 оценивал грамотность чтения на основе успеваемости учащихся по трем широким аспектам, включая способность получать доступ и извлекать, интегрировать и интерпретировать, а также размышлять и оценивать.Эти аспекты оценивались на печатных и электронных текстах, которые определялись как описание, повествование, изложение, аргументация, инструкция и транзакция. Кроме того, IRT использовался для оценки средних баллов по грамотности чтения (Организация экономического развития сотрудничества, 2014).

Социально-экономический статус

В данном исследовании использовался индекс экономического, социального и культурного статуса PISA (ESCS) для представления SES учащихся. Переменные, составляющие ESCS, включали домашнее имущество (HOMEPOS), количество книг в доме (HISEI) и наивысшее образование родителей, выраженное в количестве лет обучения (PARED).Баллы ESCS были получены в виде баллов по первому основному компоненту, где ноль — это средний балл студента ОЭСР, а один — стандартное отклонение по одинаково взвешенным странам ОЭСР. Баллы ESCS рассчитывались по следующей формуле:

, где β ₁ , β ₂ и β ₃ — факторные нагрузки ОЭСР, а ε — собственное значение первого главного компонента (Организация экономического развития сотрудничества, 2014).

Меры на уровне школы

Третий вопрос исследования был направлен на изучение того, могут ли тип школы и образовательные ресурсы школы вносить вклад в DIF после учета переменных на уровне учащихся. Эти две переменные были выбраны, поскольку было обнаружено, что они являются значимыми предикторами, влияющими на математические показатели для ELL (Freeman and Crawford, 2008; Han and Bridglall, 2009).

Тип школы

В PISA 2012 школы были разделены на государственные и частные в зависимости от того, имеет ли частная организация или государственное агентство высшие полномочия по принятию решений в отношении своих дел.Была создана фиктивная переменная типа школы (SCHLTYPE) (0 = общедоступная, 1 = частная).

Образовательные ресурсы школы

Школьный вопросник PISA 2012 содержал 13 вопросов о школьных образовательных ресурсах, измеряющих восприятие директорами потенциальных факторов, препятствующих обучению в школах (например, нехватка квалифицированных учителей естественных наук; нехватка или неадекватность лабораторного оборудования; нехватка или несоответствие компьютерного программного обеспечения для обучения). обучение; нехватка или недостаточность аудиовизуальных ресурсов).Использовалась четырехбалльная шкала Лайкерта (1 = совсем нет, 2 = очень мало, 3 = до некоторой степени, 4 = много) (Организация экономического развития сотрудничества, 2014). Подробные вопросы можно найти в Приложении C. Ответы на 13 вопросов, измеряющих школьные образовательные ресурсы, были суммированы и пересчитаны до Z-балла, чтобы сформировать предиктор школьных образовательных ресурсов.

Статистический анализ

Процедура Мантеля-Хензеля

PROC FREQ под программным обеспечением SAS 9.4 использовался для проведения процедуры MH (Zhang, 2015). Общие баллы, полученные путем суммирования баллов по всем элементам, использовались для сопоставления учащихся. Уровни знаний учащихся контролировались путем разделения учащихся на пять слоев на основе общих баллов. Процедуры DIF в SAS 9.4 могут предоставить ключевую статистику, включая хи-квадрат MH, общее логарифмическое отношение шансов и оценочную стандартную ошибку. Статистика хи-квадрат MH распределяется как хи-квадрат с одной степенью свободы. Альфа-уровень 0.01 использовался для элементов DIF флага процедуры MH. Отношение шансов MH асимптотически нормально распределено. Рекомендации ETS использовались для классификации предметов, отображающих эффекты DIF.

Rasch Модель

Модель Раша была завершена в измерительной программе Winsteps версии 3.9.1. Меры сложности задания ( b _i в уравнении 6) для обеих групп были рассчитаны, чтобы проверить, соблюдается ли свойство инвариантности. Выходные данные Winsteps для DIF эквивалентны построению «линейки» на основе людей и измерению элементов на ней сначала для одной группы людей, затем для другой группы людей.На выходе контраст DIF представляет собой размер эффекта DIF и представляет собой оценку логарифма шансов. В частности, контраст DIF относится к разнице в измерениях сложности задания между ELL и не-ELL. Отрицательный контраст DIF указывает на то, что элемент более сложен для ELL.

Иерархическая обобщенная линейная модель

В текущем исследовании также использовался HGLM для обнаружения DIF на основе исследований Kamata (2001) и Binici (2007). В этом исследовании обсуждалось, что HGLM эквивалентна модели Раша, и показано, как двухуровневый HGLM может быть расширен до трехуровневой модели скрытой регрессии.В частности, были созданы три модели, чтобы ответить на три исследовательских вопроса. Модель 1 (Модель идентификации DIF) проверила каждый элемент на предмет DIF между ELL и не-ELL. Модель 2 (Контроль модели оценки DIF для переменных уровня ученика) дополнительно исследовала, могут ли переменные уровня ученика (самоэффективность по математике, знание языка и SES) объяснить DIF. Наконец, Модель 3 (Модель случайных эффектов DIF) включала переменные уровня ученика и переменные уровня школы (тип школы и образовательный ресурс школы) для объяснения DIF.

Модель 1, включая модели Уровня 1 и Уровня 2, была применена к 76 элементам для обнаружения эффектов DIF. Модель уровня 1 задается уравнением (9), где логарифмические шансы вероятности правильного и неправильного ответа на каждый вопрос являются линейной функцией от способностей человека и сложности задания.

X _qij — это фиктивная кодированная переменная q (q = 1, 2,…, 76), которая указывает элемент i для ученика j .Его значение равно 1, когда q = i и 0, когда q ≠ i . β _{0 j} — это эффект эталонного объекта, а β _qj — разница между q -м объектом и эталонным объектом. Вероятность того, что ученик j получит правильный ответ i , обозначается как p _ij .

путем добавления членства в группе (статус ELL) и коэффициентов регрессии моделирования β qj ( q = 1, 2,…, 76) в уравнении (9), как это задано уравнением (10) ).

В уравнении (10) коэффициенты от τ ₁₁ до τ ₇₆₁ являются коэффициентами DIF, связанными с элементами с 1 по 76. Студенты ELL были закодированы как 1, а студенты, не обучающиеся на ELL, были закодированы как 0. Значительный коэффициент DIF указывает на то, что наличие DIF для исследуемого объекта. Экспоненциальный член коэффициента DIF — это вероятность правильного ответа на соответствующий вопрос ссылкой по сравнению с целевой группой.

Модель 2 дополнительно исследовала, уменьшаются ли эффекты DIF или исчезают после контроля переменных уровня студента. Как показано в уравнении (11), Модель 2 была создана путем добавления переменных уровня ученика (знание языка, SES и самоэффективность по математике) к Уровню 2 Модели 1. Уровень 1 Модели 2 аналогичен Уровню- 1 модели 1, как показано в уравнении (10). Уровень 2 модели 2 был определен следующим образом.

В уравнении (11) коэффициенты от τ ₁₁ до τ ₇₆₁ являются оценками DIF после учета переменных уровня студента.Экспоненциальный член коэффициентов DIF — это шансы правильно ответить на соответствующий вопрос ссылкой по сравнению с фокус-группой. Коэффициенты от τ ₁₂ до τ ₇₆₂ представляют собой логарифмические шансы правильно ответить на соответствующий вопрос с увеличением уровня владения языком на одну единицу стандартного отклонения (SD). Точно так же от τ ₁₃ до τ ₇₆₃ и τ ₁₄ до τ ₇₆₄ указывают логарифмические шансы правильного ответа на соответствующий вопрос с одной единицей SD увеличения SES и математической самоэффективности.

Модель 3 проверяла, вносят ли тип школы и школьные образовательные ресурсы вклад в DIF. В частности, Модель 3 представляет собой трехуровневую идентификационную модель DIF, включающую переменные уровня учащегося и уровня школы. Он исследовал, были ли тип школы и школьные образовательные ресурсы значимыми предикторами вариаций DIF среди 162 школ между учащимися ELL и не-ELL.

элементов DIF, которые были обнаружены моделью 1, были включены в анализ модели 3. Уровень-1, уровень-2 и уровень-3 модели 3 были указаны, как показано в уравнениях (12, 13 и 14).

Уровень-1:

Уровень-2:

Уровень-3:

Индексы n и k обозначают n-й элемент DIF и k-ю школу, соответственно, на Уровне-3.На уровне 2 коэффициенты от τ _{11 k} до τ _{n 1 k} являются случайными коэффициентами DIF, которые меняются от школы к школе. На уровне 3 коэффициенты от π ₁₁₁ до π _{n 11} показывают, насколько увеличивается DIF, когда школа переходит из государственной в частную, а коэффициенты от π ₁₁₂ до π _{n 12} обозначают, насколько DIF увеличивается, когда образовательные ресурсы школы увеличиваются на одну единицу SD. π ₁₂₀ до π _{n 20} — фиксированные коэффициенты регрессии для владения языком.π ₁₃₀ до π _{n 30} — фиксированные коэффициенты регрессии для SES. π ₁₃₀ до π _{n 30} — фиксированные коэффициенты регрессии для самоэффективности математики.

Применение HGLM для обнаружения DIF было проведено с PROC GLIMMIX под программным обеспечением SAS 9.4. Эта процедура может подгонять модели к конечным переменным, которые генерируют линейную модель с независимыми переменными, которые учитывают вариации на каждом уровне, используя переменные, указанные на каждом уровне.PROC GLIMMIX может не только оценивать коэффициенты модели на каждом уровне, но также предсказывать случайные эффекты, связанные с каждой единицей выборки на каждом уровне.

Результаты

Процедура Мантеля-Хензеля

Процедура MH была первым подходом в этом исследовании для изучения эффектов DIF между студентами ELL и не-ELL. В таблице 2 показаны результаты эффектов DIF с использованием процедуры MH. Из 76 пунктов 59 пунктов с незначительным DIF были отнесены к классу A. Семь пунктов с умеренными значениями ΔOR _MH были отнесены к классу B.Десять заданий с большими значениями ΔOR _MH были отнесены к классу C. В классе B все семь заданий были в пользу учащихся, не имеющих ELL. Например, задание 8 с отношением шансов 0,55 указывает на то, что ученики ELL на 45% реже ответят на этот вопрос правильно. В классе C все десять пунктов были в пользу студентов, не обучающихся на ELL. Например, задание 16 с отношением шансов 0,50 указывает на то, что учащиеся ELL на 50% реже ответят на этот вопрос правильно.

Таблица 2 .Сводные результаты процедуры MH для выявления эффектов DIF.

Rasch Модель

DIF можно исследовать в рамках модели Раша, сравнивая трудности заданий между группами. В таблице 3 представлены оценки сложности для обеих групп и их контраст. Статистика t рассчитывалась с использованием уравнения (7). Если показатели сложности для одного и того же предмета у учащихся ELL и не-ELL значительно различаются, считалось, что этот элемент имеет проблему с DIF. Положительный контраст сложности указывает на то, что задание сложнее для студентов, не обучающихся на ELL, а отрицательный контраст сложности означает, что этот элемент сложнее для студентов ELL.Согласно Таблице 2 было обнаружено, что 14 предметов обладают DIF-эффектом. Из 14 заданий девять заданий были более трудными для студентов ELL, а пять заданий были более сложными для студентов, не участвующих в ELL. Согласно de Ayala (2009), предметы с контрастом сложности выше 0,30 считаются заметными. Таким образом, было обнаружено, что эти 14 элементов демонстрируют практически значимые эффекты DIF.

Таблица 3 . Сводка результатов модели Раша для выявления эффектов DIF.

Иерархическая обобщенная линейная модель

Модель 1

Таблица 4 суммирует результаты элементов с эффектами DIF с использованием HGLM.Оценки представляют собой коэффициенты DIF в Модели 1. Оценки были возведены в степень, чтобы получить отношения шансов DIF. Затем отношения шансов были преобразованы в величину эффекта DIF (Δ OR _MH ). По аналогии с процедурой MH, величина эффекта была разделена на три класса. Из 76 пунктов 66 пунктов с незначительным DIF были отнесены к классу A. Пять пунктов со средними значениями ΔOR _MH были отнесены к классу B. Шесть пунктов с большими значениями ΔOR _MH были отнесены к классу C.В классах B и C все пункты были в пользу не-ELL. Например, задание 8 с отношением шансов DIF 0,62 указывает на то, что студенты ELL на 38% реже ответят на этот вопрос правильно.

Таблица 4 . Краткое описание модели HGLM 1.

Модель 2

В Модель 2 были включены переменные уровня учащегося, включая самоэффективность по математике, знание языка и SES, чтобы определить, являются ли они потенциальными источниками DIF между ELL и не-ELL. Если количество элементов, показывающих эффекты DIF, и их размеры эффекта уменьшаются после контроля переменных уровня студента, эти три переменные являются потенциальными источниками DIF на уровне студента.

В Таблице 5 показаны результаты Модели 2 для определения контроля эффектов DIF для переменных уровня студента. Оценки представляют собой коэффициенты DIF в модели 2. Отношения шансов переменных уровня учащихся являются экспоненциальными членами для коэффициентов регрессии самоэффективности математики, владения языком и SES, которые указывают на вероятность правильного определения каждого элемента, связанного с одним увеличением SD в эти три переменные.

Таблица 5 . Сводка результатов HGLM Model 2.

Самоэффективность математики была важным предиктором по шести из десяти пунктов DIF. Например, задание 8 с отношением шансов 1,58 показало, что учащиеся, у которых самооценка по математике увеличилась на одно стандартное отклонение, в 1,58 раза чаще отвечали на этот вопрос правильно. Знание языка было важным предиктором для всех 10 пунктов, даже если его влияние было минимальным. Например, задание 73 с отношением шансов 1,02 показывает, что учащиеся, у которых уровень владения языком увеличился на одно стандартное отклонение, в 1,02 раза чаще ответили на этот вопрос правильно.SES был важным предсказателем по четырем из десяти пунктов DIF. Например, задание 61 с отношением шансов 1,18 указывает на то, что учащиеся, у которых SES увеличилось на одно стандартное отклонение, в 1,18 раза чаще отвечали на этот вопрос правильно. После контроля переменных уровня ученика семь элементов по-прежнему отображали эффекты DIF, а остальные три элемента больше не отображали эффекты DIF. Кроме того, все размеры эффекта DIF уменьшились после контроля переменных уровня студента.

Модель 3

Трехуровневая модель была реализована для 10 элементов, отображающих эффекты DIF.В этой модели было смоделировано, что эффекты DIF изменяются в 157 школах после учета трех переменных на уровне учащихся. Были выявлены предметы со значительными вариациями DIF по школам.

В Таблице 6 показаны результаты Модели 3 для определения контроля эффектов DIF для переменных уровня учащихся и школ. Отображались только отношения шансов переменных уровня школы. Было обнаружено, что три из 10 пунктов продемонстрировали значительный эффект DIF, поскольку переменные уровня учащегося и школы находились под контролем (пункты 8, 40 и 46).Тем не менее, школьные образовательные ресурсы не были значимым прогностическим фактором для этих 10 пунктов. Было обнаружено, что тип школы является важным предиктором для вопросов 40 и 46. Для вопросов 40 вероятность правильного ответа на этот вопрос у учащихся частных школ в 1,17 раза выше. По вопросу 46 вероятность правильного ответа на этот вопрос у учащихся частных школ в 1,64 раза выше.

Таблица 6 . Сводка результатов HGLM Model 3.

Согласованность трех методов обнаружения DIF

Таблица 7 суммирует элементы DIF, определенные процедурой MH, моделью Раша и HGLM.Семнадцать предметов были идентифицированы с DIF-эффектами одним из этих трех методов. Среди этих 17 пунктов восемь пунктов (пункты 8, 16, 40, 43, 46, 49, 61 и 68) были идентифицированы с эффектами DIF всеми тремя методами. Кроме того, подход MH обнаружил шесть предметов с эффектами DIF, которые не были идентифицированы двумя другими методами. Модель Раша обнаружила пять элементов с эффектами DIF, которые не были идентифицированы двумя другими методами.

Таблица 7 . Сводка элементов DIF, идентифицированных тремя методами.

Обсуждения

Сводка результатов

Первый исследовательский вопрос в этом исследовании спрашивал, демонстрируют ли 76 дихотомических заданий из экзамена по математике PISA 2012 DIF между ELL и non-ELL. Всего 21 предмет был идентифицирован с DIF-эффектами любым из трех методов. Было обнаружено, что шестнадцать заданий были более трудными для ELL, а пять заданий были более трудными для не-ELL. Пять пунктов, которые были в пользу ELLs, были идентифицированы с помощью модели Раша. Кроме того, восемь пунктов (пункты 8, 16, 40, 43, 46, 49, 61 и 68) были идентифицированы с DIF-эффектами всеми тремя методами.Эти восемь пунктов оказались более сложными для ELL. подход MH обнаружил шесть элементов с эффектами DIF, которые не были идентифицированы двумя другими методами. Модель Раша обнаружила пять элементов с эффектами DIF, которые не были идентифицированы двумя другими методами.

Среди 10 элементов DIF, которые были идентифицированы HGLM, семь элементов все еще отображали эффекты DIF после контроля переменных уровня ученика. Остальные три предмета больше не отображали DIF-эффекты. Эти результаты предполагают, что математическая самоэффективность, знание языка и SES являются потенциальными источниками DIF между ELL и не-ELL.Более того, математическая самоэффективность была важным предиктором по шести из 10 пунктов DIF. Знание языка было важным предиктором для всех 10 пунктов, даже если его влияние было минимальным. SES был значимым предиктором по четырем из 10 пунктов DIF. Кроме того, три элемента по-прежнему отображали эффекты DIF после контроля переменных уровня ученика и школы. Остальные семь предметов больше не отображают эффекты DIF. Тип школы является значимым предиктором для двух пунктов, в то время как образовательные ресурсы школы не были значимым предиктором для этих 10 пунктов.

Три метода обнаружения DIF последовательно идентифицировали восемь пунктов в пользу не-ELL. Этот вывод продемонстрировал влияние владения английским языком на оценку математики, что согласуется с результатами некоторых ранних исследований. Например, Абеди (2002) использовал существующие данные из нескольких мест в США, чтобы изучить влияние языковой подготовки учащихся на успеваемость по математике. Анализ, в основном, был сосредоточен на сравнении уровня успеваемости учащихся ELL и не-ELL.Результаты показали, что учащиеся ELL в целом успевают по математике ниже, чем учащиеся без ELL. Аналогичным образом Beal et al. (2010) обнаружили, что увеличение результатов тестов по математике для студентов ELL нелинейным образом соответствовало уровню владения английским языком. Уровень владения английским языком учащихся ELL позволяет прогнозировать результаты тестов по математике, успехи в онлайн-учебнике по математике и самооценку математики.

Значение для учителей и преподавателей

Настоящее исследование может быть использовано для информирования учителей математики и преподавателей о том, как лучше всего удовлетворить учебные потребности своих учеников ELL.В этом исследовании самоэффективность математики была важным предиктором в шести из 10 пунктов DIF. Поэтому учителям математики и педагогам необходимо развивать это психологическое убеждение у всех учащихся. Самоэффективность математики может быть повышена за счет использования правильных учебных стратегий, таких как помощь учащимся в постановке учебных целей, своевременная и четкая обратная связь, поощрение учащихся к более усердной учебе и использование учащихся с высокими успеваемостями в качестве моделей (Liu and Hairy, 2009).

В результате языкового барьера и потенциально негативного восприятия своих академических способностей другими, ELL нуждаются в дополнительной поддержке со стороны учителей математики для повышения самоэффективности математики (Briscoe, 2014).Поскольку основные источники самоэффективности включают в себя опыт мастерства, косвенный опыт, социальное убеждение и психологические реакции, для ELL полезно развивать самоэффективность, обеспечивая более успешный опыт математики, моделирования и вербальных утверждений (Bandura, 1997). .

Вывод, сделанный в текущем исследовании, совпадает с предыдущими исследованиями, которые доказали, что владение языком является определяющим фактором, влияющим на успеваемость по математике (Abedi et al., 2001; Abedi, 2002; Haag et al., 2013; Loughran, 2014). Предлагается, чтобы обучение математике не отделяло уровень слов от уровня дискурса. Учителя должны предоставлять возможности для дискурсивных практик объяснения значений математических понятий и операций (Setati, 2005). Лексическая поддержка смысловой лексики, предлагаемая в виде структурированных фраз, а не отдельных слов, важна для технического словаря (Prediger and Wessel, 2013).

Значение для разработчиков тестов

Текущее исследование также представило некоторые выводы для разработчиков тестов с точки зрения разработки оценивания.Организации тестирования должны больше знать о языковом разнообразии среди студентов, чтобы сделать академические оценки более доступными для студентов ELL (Sireci and Faulkner-Bond, 2015). Более того, должны быть включены количественные и качественные процедуры контроля, чтобы облегчить валидность для подгрупп студентов. Количественный процесс должен включать анализ заданий для оценки статистических качеств, таких как сложность задания и различение. Качественный процесс может включать обзор чувствительности, который представляет собой независимый обзор тестов и заданий экспертами, обученными учитывать уникальные характеристики важных подгрупп (Sireci and Faulkner-Bond, 2015).У студентов ELL также можно пройти собеседование и попросить объяснить, почему пилотные задания смутили их (Ильич, 2013).

Выводы

Экзамены DIF среди языковых групп представляют собой практическую проблему из-за растущего языкового разнообразия и распространенности тестирования. Это исследование показало, что восемь общих элементов идентифицируются с эффектами DIF с использованием процедуры MH, модели Раша и HGLM. Все эти восемь пунктов в пользу не-ELL. Эти результаты предоставили доказательства, подтверждающие утверждение о том, что языковые способности отрицательно влияют на успеваемость по математике для ELL (Abedi, 2002; Martiniello, 2009; Loughran, 2014).Было обнаружено, что пять пунктов, идентифицированных с помощью модели Раша, в пользу ELLs. Эти элементы могут быть связаны с предыдущим опытом обучения учащихся ELL на их родных языках. Хотя учащиеся классифицируются по ELL из-за того, что они не владеют английским языком, они могли перенести ключевые навыки, необходимые для выполнения этих пяти заданий, со своего родного языка на английский.

При выявлении разрыва в достижениях между ELL и не-ELL обязательно отметить, что существует множество возможных причин разницы в баллах.Например, ELL с большей вероятностью принадлежат к группам с низким уровнем SES и могут не иметь равных шансов получить предметные знания по математике. Неравные возможности учиться приводят к различиям в реальных тестах (Abedi et al., 2001). Включение ковариат в HGLM может решить эту проблему (Kamata, 2001). Наконец, три пункта демонстрируют убедительные доказательства разницы между ELL и не-ELL даже после контроля переменных уровня учащегося (например, самоэффективность по математике, знание языка, SES) и школы (например, тип школы, школьные образовательные ресурсы).Среди трех элементов два элемента (элемент 40 и 46) с большой величиной эффекта DIF (выше 1,5) были отнесены к классу C. В соответствии с руководящими принципами ETS элементы класса C не должны использоваться, если они не признаны необходимыми для выполнения. спецификации тестов (Zwick, 2012). Таким образом, предлагается, чтобы разработчики тестов PISA изучили языковую потребность в этих двух элементах. Необходимо внести изменения или замены, чтобы уменьшить DIF по сравнению с ELL.

Уменьшение количества элементов, демонстрирующих эффекты DIF в HGLM Model 2, показало, что математическая самоэффективность, знание языка и SES являются потенциальными источниками DIF между ELL и не-ELL.Кроме того, количество пунктов DIF продолжало уменьшаться после учета переменных как учащегося, так и школьного уровня. Этот вывод подразумевает, что эффекты DIF между ELL и non-ELL могут различаться в разных школах. Тип школы и школьные образовательные ресурсы также были потенциальными источниками эффектов DIF.

Поскольку трудно оценить величину ошибки в данных (например, отсутствующих данных) из эмпирических исследований, было предложено применить более одного подхода к обнаружению DIF для повышения достоверности результатов (Hidalgo and LÓPez-Pina, 2004).Есть некоторые разногласия между тремя подходами к обнаружению DIF. Это разногласие в основном связано с различным механизмом методов обнаружения DIF. Например, процедура MH использовала необработанные баллы для сопоставления учащихся из разных групп для обнаружения DIF, но исходные баллы не могут должным образом отражать истинные уровни способностей учащихся, если в тестах есть элементы DIF или влияние велико (Jin et al., 2018). Кроме того, процедура MH не сделала никаких предположений о разложении оценок классической теорией тестирования.Для сравнения, модель Раша и HGLM можно разделить на категории параметрического и скрытого соответствия. Они тесно связаны с теорией тестирования, которая разлагает наблюдаемую оценку на систематическую истинную оценку и оценку стохастической ошибки (Kim, 2003). С точки зрения модели Раша и HGLM, хотя модель Раша рассматривается как частный случай HGLM (Kamata, 2001; Raudenbush et al., 2003), их механизм обнаружения эффектов DIF отличается. Общий подход к обнаружению DIF с использованием модели Раша — это метод отдельной калибровки t Раша, в то время как HGLM полагается на оценку эффекта взаимодействия элемента по характеристической переменной человека.Кроме того, Камата (2001) предположил, что HGLM можно проводить, используя один из элементов в качестве справочного. В результате в рамках анализа HGLM результаты могут незначительно отличаться из-за выбора эталонного элемента.

Для практиков важно отметить роль статистического DIF и существенного DIF (Peabody and Wind, 2019). Все существующие методы обнаружения DIF предназначены для статистической идентификации DIF. Ожидается, что аналитик определит как можно больше, чтобы убедиться, что все элементы имеют реальную DIF.После того, как все элементы со статистическим DIF определены, эксперты по содержанию определят, существует ли существенный DIF.

Ограничения и дальнейшие исследования

В этом исследовании студенты, чей основной язык дома не был английским, были классифицированы как студенты ELL. В то время как грамотность чтения использовалась для представления уровня владения языком и контролировалась как ковариата в HGLM, уровни владения английским языком для учащихся ELL были неизвестны. Некоторые студенты, которые были отнесены к группе ELL, возможно, перешли с английского как второго языкового класса.Эта изменчивость в группе ELL может ограничить результаты. Рекомендуется, чтобы крупномасштабные оценки (например, PISA) могли собирать образцы данных от учащихся с разным уровнем владения английским языком.

Возможные источники DIF между ELL и не-ELL следует интерпретировать с осторожностью. Это исследование основывалось на корреляционном анализе, чтобы установить взаимосвязь между эффектами DIF и другими ковариатами. Дальнейшее случайное объяснение разрыва в успеваемости между ELL и не-ELL необходимо исследовать как на уровне учащихся, так и на уровне школы.

PISA выпустила лишь небольшую часть заданий по математике, поэтому невозможно просмотреть подробное содержание каждого пункта. Дальнейший всесторонний анализ содержания заданий DIF должен быть проведен, когда в будущем будут выпущены задания PISA 2012 по математике. Во-первых, преподаватели математики и эксперты по оценке должны изучить словарный запас и терминологию пунктов DIF, чтобы выяснить, существует ли культурная предвзятость. Во-вторых, могут проводиться обзоры содержания для оценки уровня языковой сложности экспертами в области грамотности, лингвистики и двуязычного образования.Может быть исследовано, может ли языковая сложность предсказать величину эффектов DIF между учащимися ELL и не-ELL.

Заявление о доступности данных

В данном исследовании были проанализированы общедоступные наборы данных. Эти данные можно найти по адресу: https://www.oecd.org/pisa/pisaproducts/pisa2012database-downloadabledata.htm.

Заявление об этике

Данные, включенные в это исследование, были получены из PISA. Таким образом, исследование не требовало одобрения этических норм.

Авторские взносы

RL: определение целей и задач исследования, разработка методологии исследования, анализ данных и написание проекта.КБ: наставничество при исследовании, рецензировании и редактировании черновика. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Примечание издателя

Все претензии, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно авторам и не обязательно отражают претензии их дочерних организаций или издателей, редакторов и рецензентов.Любой продукт, который может быть оценен в этой статье, или заявление, которое может быть сделано его производителем, не подлежат гарантии или одобрению со стороны издателя.

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2021.657335/full#supplementary-material

Список литературы

Абеди Дж. (2002). Стандартизированные тесты достижений и изучающие английский язык: проблемы психометрии. Educ.Оценивать. 8, 231–257. DOI: 10.1207 / S15326977EA0803_02

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Абеди Дж., Хофстеттер К., Бейкер Э. и Лорд К. (2001). Успеваемость по математике NAEP и приспособления к тестам: взаимодействие с языковыми знаниями учащихся (Технический отчет CSE № 536) . Лос-Анджелес, Лос-Анджелес: Национальный центр исследований в области оценок, стандартов и тестирования студентов.

Google Scholar

Абеди Дж. И Лорд К. (2001). Языковой фактор в тестах по математике. Заявл. Мера. Educ. 14, 219–234. DOI: 10.1207 / S15324818AME1403_2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Айкенс, Н. Л., Барбарин, О. (2008). Социально-экономические различия в траекториях чтения: вклад семьи, района и школы. J. Educ. Psychol. 100, 235–251. DOI: 10.1037 / 0022-0663.100.2.235

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Американская ассоциация исследований в области образования, Американская психологическая ассоциация, Национальный совет по измерениям в образовании, Объединенный комитет по стандартам образовательного и психологического тестирования (U.С.). (2014). Стандарты образовательного и психологического тестирования . Вашингтон, округ Колумбия: AERA.

Андрич Д. и Луо Г. (2003). Условная попарная оценка в модели Раша для категорий упорядоченных ответов с использованием главных компонентов. J. Appl. Измер. 4, 205–221.

PubMed Аннотация | Google Scholar

Ayotola, A., and Adedeji, T. (2009). Взаимосвязь между самоэффективностью математики и достижениями в математике. Proc.Soc. Behav. Sci. 1, 953–957. DOI: 10.1016 / j.sbspro.2009.01.169

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бандура, А. (1997). Самоэффективность: осуществление контроля. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Фриман.

Google Scholar

Барбу, О. (2010). Влияние языковой сложности и сложности с математикой на способность английских студентов решать словесные задачи. Внутр. J. Educ. 2, 1–19. DOI: 10.5296 / ije.v2i2.508

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бил, К.Р., Адамс, Н., Коэн, П. Р. (2010). Уровень владения чтением и решение задач по математике учащимися, изучающими английский язык. Городское образование. 45, 58–74. DOI: 10.1177 / 0042085

2143

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Биничи, С. (2007). Функционирование дифференциального элемента со случайным эффектом через иерархическую обобщенную линейную модель и обобщенную линейную скрытую смешанную модель: сравнение методов оценки. (Неопубликованная докторская диссертация). Государственный университет Флориды.

Google Scholar

Бриско, Ф.М. (2014). «Самая большая проблема»: тайное построение руководителями школ латиноамериканских семей ELL: институциональный расизм в неолиберальном школьном контексте. J. Lang. Идент. Educ. 13, 354–373. DOI: 10.1080 / 15348458.2014.958041

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Камилла Г. и Шепард Л. (1994). Методы выявления предвзятых тестовых заданий. Thousand Oaks, CA: Sage.

Google Scholar

Чен, Ф. (2010). Дифференциальное влияние языка на успеваемость по математике. Гринсборо, Северная Каролина: База данных диссертаций и диссертаций ProQuest.

Google Scholar

де Айяла, Р. Дж. (2009). Теория и практика теории отклика предмета. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Гилфорд.

Доранс, Н. Дж., И Холланд, П. У. (1993). «Обнаружение и описание DIF: Mantel-Haenszel и стандартизация», в Differential Item Functioning , ред. П. У. Холланд и Х. Вайнер (Хиллсдейл, штат Нью-Джерси: Эрлбаум).

Google Scholar

Фриман, Б., и Кроуфорд, Л. (2008). Создание учебной программы по математике в средней школе для изучающих английский язык. Remed. Спец. Educ. 29, 9–19. DOI: 10.1177 / 0741932507309717

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гульельми Р. С. (2012). Достижения по математике и естественным наукам у изучающих английский язык: многомерное моделирование скрытого роста предикторов, посредников и модераторов. J. Educ. Psychol. 104, 580–602. DOI: 10.1037 / a0027378

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хааг, Н., Хепт, Б., Станат, П., Кул, П., и Пант, Х.А. (2013). Успеваемость учащихся по математике, изучающих второй язык: определение влияния академических языковых особенностей. Узнать. Инструктировать. 28, 24–34. DOI: 10.1016 / j.learninstruc.2013.04.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хан, В., и Бридглал, Б. Л. (2009). Оценка школьной поддержки для учащихся ELL с помощью ECLSK. Ранний ребенок. Res. Q. 24, 445–462. DOI: 10.1016 / j.ecresq.2009.08.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Идальго, М.Д., и Лепез-Пина, Дж. А. (2004). Обнаружение различного функционирования элементов и размер эффекта: сравнение логистической регрессии и процедур Мантеля-Хензеля. Educ. Psychol. Измер. 64, 903–915. DOI: 10.1177 / 0013164403261769

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Холланд, П., и Тайер, Т. (1988). «Дифференциальное функционирование предмета и процедура Мантеля-Хензеля», в Test Validity , под ред. Х. Вайнера и Х. И. Брауна (Хиллсдейл, Нью-Джерси: LEA).

Google Scholar

Голландия, П., и Уэйнер, Х. (1993). Функционирование дифференциального элемента . Хиллсдейл, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс.

Google Scholar

Ильич, М. (2013). Дифференциальное функционирование заданий (DIF) среди испаноговорящих изучающих английский язык (ELLs) в государственных тестах по естествознанию. (Неопубликованная докторская диссертация). Вашингтонский университет, Сиэтл, Вашингтон, США.

Google Scholar

Джонсон, Э., и Монро, Б. (2004). Упрощенный язык как приспособление к тестам по математике. Оценка. Эффект. Вмешательство. 29, 35–45. DOI: 10.1177 / 0737247704023

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Камата, А. (2001). Предметный анализ по иерархической обобщенной линейной модели. J. Educ. Мера. 38, 79–93. DOI: 10.1111 / j.1745-3984.2001.tb01117.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ким, В. (2003). Разработка процедуры дифференциального функционирования элемента (DIF) с использованием иерархической обобщенной линейной модели: сравнительное исследование с логистической регрессией.(Неопубликованная докторская диссертация). Государственный университет Пенсильвании, Государственный колледж, Пенсильвания, США.

Google Scholar

Лю X., и Волосатый К. (2009). Влияние самоэффективности математики на успеваемость по математике старшеклассников. Доклад представлен на ежегодной конференции Северо-восточной ассоциации исследований в области образования. Роки-Хилл, Коннектикут, США.

Google Scholar

Лафран, Дж. (2014). Понимание дифференциального функционирования заданий для изучающих английский язык: влияние особенностей лингвистической сложности (неопубликованная докторская диссертация) .Канзасский университет, Лоуренс, Канзас, США.

Google Scholar

Махони, К. (2008). Лингвистические влияния на дифференциальное функционирование заданий для изучающих второй язык в Национальной оценке успеваемости. Внутр. J. Test. 8, 14–33. DOI: 10.1080 / 15305050701808615

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мартиниелло, М. (2009). Лингвистическая сложность, схематические представления и дифференциальное функционирование заданий для изучающих английский язык в тестах по математике. Educ. Оценивать. 14, 161–170. DOI: 10.1080 / 10627190

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Миллсап Р. Э. (2011). Статистические подходы к измерению инвариантности. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Рутледж. DOI: 10.4324 / 9780203821961

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Окей, Дж. Дж. (2007). Исследование обоснованности математических задач со словами для тех, кто владеет английским языком с помощью DIF. Lang. Оценивать. Q. 4, 149–164. DOI: 10.1080/15434300701375717

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Организация экономического сотрудничества и развития (2013). Система оценки и анализа PISA 2012: математика, чтение, естественные науки, решение проблем и финансовая грамотность . Париж: Издательство ОЭСР.

Google Scholar

Организация экономического сотрудничества и развития (2014). PISA 20012 Технический отчет. Париж: Издательство ОЭСР.

Пибоди, М., и Wind, S. (2019). Изучение стабильности функционирования дифференциальных элементов в разных администрациях и критических значений с использованием метода t-критерия отдельной калибровки Раша. Измерение. Интердиск. Res. Перспектива. 17, 78–92. DOI: 10.1080 / 15366367.2018.1533782

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Предигер, С., и Вессель, Л. (2013). Содействие построению смыслов дробей у изучающих немецкий язык — Дизайн и эффекты интегрированного вмешательства по языку и математике. Mathe. Educ. Res. J. 25, 435–456. DOI: 10.1007 / s13394-013-0079-2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Цянь, X. (2011). Многоуровневый функциональный анализ дифференциальных заданий тенденций в международных исследованиях математики и естествознания (TIMSS) 2003: потенциальные источники расы / этнической принадлежности и гендерных различий среди научных достижений восьмиклассников США . Ньюарк, Делавэр: База данных диссертаций и тезисов ProQuest.

Google Scholar

Раш, Г.(1960). Вероятностные модели для некоторых тестов на интеллект и достижения. Чикаго, Иллинойс: Издательство Чикагского университета.

Google Scholar

Рауденбуш, С. В., и Брик, А. С. (2002). Иерархические линейные модели: приложения и методы анализа данных (2-е изд.) . Ньюбери-Парк, Калифорния: Сейдж.

Google Scholar

Рауденбуш, С. В., Джонсон, К., и Сэмпсон, Р. Дж. (2003). Многомерная, многоуровневая модель Раша, применимая к самооценкам преступного поведения. Sociol. Методол. 33, 169–211. DOI: 10.1111 / j.0081-1750.2003.t01-1-00130.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сетати, М. (2005). Обучение математике в многоязычном начальном классе. J. Res. Математика. Educ. 36, 447–466.

Google Scholar

Шили Р. и Стаут В. (1993). Подход к стандартизации на основе моделей, который отделяет истинное смещение / DIF от различий в способностях группы и обнаруживает тестовое смещение / DTF, а также смещение / DIF элемента. Психометрика 58, 159–194. DOI: 10.1007 / BF02294572

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сиречи С.Г., Фолкнер-Бонд М. (2015). Повышение достоверности оценки изучающих английский язык. Ред. Рез. Educ. 39, 215–252. DOI: 10.3102 / 00X14557003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сваминатан, Х., Роджерс, Х. Дж. (1990). Обнаружение дифференциального функционирования элемента с помощью процедур логистической регрессии. Дж.Educ. Мера. 27, 361–370. DOI: 10.1111 / j.1745-3984.1990.tb00754.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уокер, К. М., Чжан, Б., и Сурбер, Дж. (2008). Использование многомерной дифференциальной структуры функционирования элементов, чтобы определить, влияет ли умение читать на успеваемость учащихся по математике. Заявл. Мера. Educ. 21, 162–181. DOI: 10.1080 / 08957340801₁

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вольф, М. К., и Леон, С.(2009). Исследование языковых требований при оценке содержания для изучающих английский язык. Educ. Оценивать. 14. 139–159. DOI: 10.1080 / 10627190

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Райт, Б. Д., и Стоун, М. Х. (1979). Лучший дизайн теста , Чикаго, Иллинойс: MESA Press.

Google Scholar

Издатель журналов открытого доступа

Журналы открытого доступа

AcousticsActuatorsAdministrative SciencesAdolescentsAerospaceAgricultureAgriEngineeringAgronomyAIAlgorithmsAllergiesAnalyticaAnimalsAntibioticsAntibodiesAntioxidantsApplied MechanicsApplied MicrobiologyApplied NanoApplied SciencesApplied инновационной системы (АСИ) AppliedChemAppliedMathAquaculture JournalArchitectureArtsAstronomyAtmosphereAtomsAudiology ResearchAutomationAxiomsBatteriesBehavioral SciencesBeveragesBig данных и Cognitive Computing (BDCC) BioChemBioengineeringBiologicsBiologyBiology и науки о жизни ForumBiomassBiomechanicsBioMedBiomedicinesBioMedInformaticsBiomimeticsBiomoleculesBiophysicaBiosensorsBioTechBirdsBrain SciencesBuildingsBusinessesCCancersCardiogeneticsCatalystsCellsCeramicsChallengesChemEngineeringChemistryChemistry ProceedingsChemosensorsChildrenChipsCivilEngClean Technologies (Clean Technol.) ClimateClinical и Поступательное Neuroscience (CTN) Клиники и PracticeClocks и SleepCoastsCoatingsColloids и InterfacesColorantsCompoundsComputationComputersCondensed MatterConservationConstruction MaterialsCorrosion и материалы Деградация (CMD) CosmeticsCOVIDCropsCryptographyCrystalsCurrent Проблемы в области молекулярной биологии (CIMB) Текущий OncologyDairyDataDentistry JournalDermatoDermatopathologyDesignsDiabetologyDiagnosticsDieteticsDigitalDisabilitiesDiseasesDiversityDNADronesDynamicsEarthEcologiesEconometricsEconomiesEducation SciencesElectricityElectrochemElectronic MaterialsElectronicsEncyclopediaEndocrinesEnergiesEngEngineering ProceedingsEntropyEnvironmental наук ProceedingsEnvironmentsEpidemiologiaEpigenomesEuropean Ожог журнал (EBJ) Европейский журнал расследований в области здравоохранения , Психология и образование (EJIHPE) ФерментацияВолокнаОгоньРыбыЖидкостиПродуктыПитаниеПрогнозированиеСудебные наукиЛесаОсновыФрактальное и фракционное (фрактальное) топливоБудущее ИнтернетФармакология будущегоБудущее е TransportationGalaxiesGamesGasesGastroenterology InsightsGastrointestinal расстройства (GastrointestDisord) GelsGenealogyGenesGeographiesGeoHazardsGeomaticsGeosciencesGeotechnicsGeriatricsHealthcareHeartsHematoHeritageHistoriesHorticulturaeHumanitiesHumansHydrobiologyHydrogenHydrologyHygieneImmunoInfectious Болезнь ReportsInformaticsInformationInfrastructuresInorganicsInsectsInstrumentsInternational Журнал исследований окружающей среды и общественного здоровья (IJERPH) Международный журнал финансовых исследований (IJFS) Международный журнал Molecular наук (IJMS) Международный журнал неонатального скрининга (IJNS) Международный журнал трансляционной медицины ( IJTM) Международный журнал турбомашин, силовых установок и энергии (IJTPP) Изобретения Наука (Дж.Compos. Sci.) Journal of Cybersecurity and Privacy (JCP), Journal of Developmental Biology (JDB), Journal of Functional Biomaterials (JFB), Journal of Functional Morphology and Kinesiology (JFMK), Journal of Fungi (JoF), Journal of Imaging (J. Imaging), Journal of Intelligence (J. Intell.) Journal of Low Power Electronics and Applications (JLPEA) Journal of Manufacturing and Materials Processing (JMMP) Journal of Marine Science and Engineering (JMSE) Journal of Molecular Patology (JMP) Journal of Nanotheranostics (JNT) Journal of Ядерная инженерия (JNE) Журнал открытых инноваций: технологии, рынок и сложность (JOItmC) Журнал оториноларингологии, медицины слуха и баланса (OHBM) Журнал персонализированной медицины (JPM) Журнал дыхания (JoR) Журнал управления рисками и финансами ( JRFM) Журнал сетей датчиков и исполнительных механизмов (JSAN) Журнал теоретических и прикладных исследований электронной коммерции (JTAER) Журнал ксенобиотики (JoX) Журнал зоологических и ботанических садов (JZBG) Журналистика и медицина aKidney и DialysisKnowledgeLandLanguagesLawsLifeLiquidsLiteratureLiversLogisticsLubricantsMachine обучение и извлечение знаний (MAKE) MachinesMacromolMagnetismMagnetochemistryMarine DrugsMaterialsMaterials ProceedingsMathematical и вычислительные приложения (MCA) MathematicsMedical SciencesMedical Sciences ForumMedicinaMedicinesMembranesMeritsMetabolitesMetalsMeteorologyMethaneMethods и протоколы (депутаты) MetrologyMicroMicrobiology ResearchMicromachinesMicroorganismsMicroplasticsMineralsMiningModellingMolbankMoleculesMultimodal технология и взаимодействие (MTI) Nanoenergy AdvancesNanomanufacturingNanomaterialsNetworkNeurogliaNeurology InternationalNeuroSciNitrogenNon-Coding РНК (ncRNA) Уход ReportsNutraceuticalsNutrientsObesitiesOceansOncoOpticsOralOrganicsOrganoidsOsteologyOxygenParasitologiaParticlesPathogensPathophysiologyPediatric ReportsPharmaceuticalsPharmaceuticsPharmacyPhilosophiesPhotochemPhotonicsPhycologyPhyschemPhysical науки ForumPhysicsPhysiologiaPlantsPlasmaPo ИлютантыПолимерыПолисахаридыПроцессыПротезыПротеомыPsychPsychiatry InternationalПубликацииQuantum Beam Science (QuBS) Квантовые отчетыQuaternaryRadiationReactionsRecyclingReligionsRemote SensingReportsReproductive Medicine (Reprod.Med.) ResourcesRheumatoRisksRoboticsRuminantsSafetySciScientia Pharmaceutica (Sci., Pharm.) SeedsSensorsSeparationsSexesSignalsSinusitisSmart CitiesSocial SciencesSocietiesSoil SystemsSolarSolidsSportsStandardsStatsStressesSurfacesSurgeriesSustainabilitySustainable ChemistrySymmetrySystemsTaxonomyTechnologiesTelecomTextilesThermoTomographyTourism и HospitalityToxicsToxinsTransplantologyTrauma CareTropical Медицина и инфекционных заболеваний (TropicalMed) UniverseUrban ScienceUroVaccinesVehiclesVenereologyVeterinary SciencesVibrationVirusesVisionWaterWindWomenWorldWorld Журнал электрических транспортных средств (WEVJ) YouthZoonoses

Часто задаваемые вопросы | Факультет естественных наук

Расчеты и формулы подробно описаны в Схеме присуждения награды 2017–2018 гг.В нем для каждого типа степени указывается вклад каждого элемента курса в общую сумму за год (например, насколько экзамен по неорганической химии вносит вклад в общую сумму за первый год), а затем, сколько каждый год вносит в общую сумму степени. Для программы F103 M.Sci годовой вес составляет 1: 2: 3: 4. Для каждого года рассчитывается оценка из 100 (см. Выше), а затем итоговые суммы за год объединяются в указанном соотношении. Так, например, для курса F103 первый год приносит максимум 100 баллов, тогда как четвертый год приносит максимум 400 баллов с учетом взвешивания.Коэффициенты различаются для разных степеней, поэтому вам следует проверить соотношение для курса, на который вы зарегистрированы. Каждому ученику начисляется оценка из 1000.
Классификация степеней зависит от общей оценки, как указано в таблице ниже.

• Оценка ниже 400 будет неудовлетворительной степенью.
• 400-499 Третий
• 500-599 Нижняя секунда
• 600-699 Вторая секунда
• 700-1000 Первый класс

Колледж также определяет пограничные области, которые находятся на 25 баллов ниже каждой границы.Например, если вы набрали от 675 до 699, то вы находитесь в пограничной области Первый класс / Второй класс. Если вы набрали от 575 до 599, то вы находитесь в пограничной области верхней секунды / нижней секунды и так далее. Экзаменаторы, особенно внешние экзаменаторы, внимательно рассматривают всех кандидатов в пограничном регионе, чтобы увидеть, есть ли оправдание для перевода их в следующий класс степени. Здесь могут быть приняты во внимание любые смягчающие обстоятельства, о которых было сообщено старшему преподавателю, и где поданные заявки студенты могут быть рассмотрены для продвижения по службе, даже если их общая степень не находится за пределами границы.Обратите внимание, что собравшимся раскрывается только общий характер проблем. Детали будут известны только очень небольшой группе сотрудников, которые затем сами посетят собрание экзаменаторов, чтобы сохранить конфиденциальность. Все аспекты вашей успеваемости подробно рассматриваются перед принятием решения. Внешние экзаменаторы имеют доступ к итоговым данным за весь год, а также ко всей работе за последний год (буклеты с ответами на экзамены, отчеты по проектам и т. Д.), Чтобы они могли использовать их для оценки того, следует ли продвигать пограничного кандидата.Они также могут решить, что им необходимо провести короткий устный экзамен с кандидатом, прежде чем принимать решение. Они подробно обсуждают каждого пограничного кандидата на встрече экзаменаторов. Рекомендации по получению степени («с отличием») выносятся на собрание экзаменационной комиссии, как правило, в конце июня, для рассмотрения академическим персоналом и внешними экзаменаторами. На этой встрече формально согласовываются степени.