预测接受ACT考试便利措施的学生完成大学学业的情况_72页_1mb

预测参加ACT考试学生的大学完成情况与住宿

核心内容

本研究探讨了ACT综合分数和高中平均成绩（HSGPA）在预测接受特殊考试安排（住宿）与未接受特殊安排的学生在大学第一年平均成绩（FYGPA）和学位完成情况方面的有效性。研究样本来自美国南方一个州的公立两年制和四年制学院，包含143,768名参加ACT考试的学生，其中2,659名接受了特殊安排。

主要观点

• ACT综合分数 对于预测大学成绩和学位完成情况比HSGPA更为有效，尤其是在所有学生群体中。
• 接受特殊安排的学生在ACT综合分数和HSGPA上通常较低，且他们的FYGPA和学位完成率也较低。
• ACT与HSGPA的交互作用 显示，两者共同使用时，对预测大学成果有更高的准确性。
• 接受特殊安排的学生与未接受的学生在ACT和HSGPA与大学成果的关系上存在差异，表明ACT和HSGPA可能反映了不同的因素。
• 对于接受特殊安排的学生，ACT综合分数对FYGPA的预测力高于HSGPA，而对于未接受特殊安排的学生，HSGPA的预测力更强。
• 模型拟合度 显示，将ACT和HSGPA结合使用，比单独使用任何一个变量更能提高模型的解释力。

关键信息

研究问题

1. ACT在多大程度上能够预测接受特殊考试安排和未接受安排的学生在第一年大学成绩和学位完成情况？
2. HSGPA在多大程度上能够预测接受和未接受特殊考试安排的学生在第一年大学成绩和学位完成情况？
3. 当ACT和HSGPA同时使用时，它们在预测大学成绩和学位完成情况方面的效果如何？
4. ACT和HSGPA的共同使用是否能提高预测精度，超过单独使用任一预测因子的效果？

研究方法

• 使用线性回归预测FYGPA，使用逻辑回归预测学位完成情况。

• 构建了四个模型，分别包含：

  • 模型1：ACT综合分数、住宿状态及其交互作用
  • 模型2：HSGPA、住宿状态及其交互作用
  • 模型3：ACT综合分数、HSGPA、住宿状态及所有交互作用
  • 模型4：在模型3的基础上加入学生人口统计学变量（性别、种族/民族、父母教育、家庭收入）

• 均值中心化 和多重插补法 用于处理缺失数据和共线性问题。

研究发现

• ACT综合分数 是FYGPA和学位完成情况的显著预测因素，其预测力在所有学生中一致。
• HSGPA 与FYGPA和学位完成情况之间也存在显著关系，但其预测力因是否接受住宿而有所不同。
• ACT与HSGPA的交互作用 显示，两者共同使用时，模型拟合度更高，且在所有结果中都存在显著的交互效应。
• 对于接受住宿的学生，ACT与FYGPA之间的关系比HSGPA与FYGPA之间的关系更强；对于未接受住宿的学生，HSGPA与FYGPA之间的关系更强。
• 住宿状态与预测结果的关系 也存在差异，例如接受住宿的学生在某些结果上被高估或低估。

模型结果

• 模型1（ACT综合分数）：
  • ACT综合分数对FYGPA和学位完成率有显著影响。
  • 接受住宿的学生与未接受住宿的学生在ACT与FYGPA之间的关系上存在差异，未接受住宿的学生增长更快。
• 模型2（HSGPA）：
  • HSGPA对FYGPA和学位完成率有显著影响。
  • 接受住宿的学生与未接受住宿的学生在HSGPA与FYGPA之间的关系上也存在差异，未接受住宿的学生增长更快。
• 模型3（ACT + HSGPA）：
  • 模型3比模型1和模型2更准确，因为其包含了所有交互作用。
  • 接受住宿的学生在HSGPA较低时表现更好，而在HSGPA较高时表现较差。

数据样本

• 样本包括 143,768 名学生，其中 2,659 名接受了特殊安排。
• 75% 的学生在四年制学院注册，25% 在两年制学院注册。
• 接受特殊安排的学生更可能在两年制学院注册。
• 有 22% 的学生缺失家庭收入信息，55% 的学生缺失父母教育信息。

局限性

• 缺乏关于学生在大学期间是否获得支持的信息。
• 缺乏关于学生残疾类型和安置措施的具体数据。
• 样本仅限于美国南方某州的公立学院，不包括私立或州外学院。
• 无法分析特定年龄组或同龄群体效应。

结论

• ACT综合分数和HSGPA共同使用比单独使用更能准确预测大学成绩和学位完成情况。
• 接受特殊安排的学生在ACT和HSGPA上的表现通常较低，但其与FYGPA和学位完成率之间的关系更强。
• 未接受特殊安排的学生在FYGPA和学位完成率上表现出更高的增长趋势。
• 需要未来研究进一步探讨不同类型的残疾和安置措施对预测大学结果的影响。

未来研究建议

• 需要以其他人群为样本复现本研究的发现。
• 需要解析不同类型的残疾与安置措施对大学结果的影响。
• 需要研究不同类型的高等教育机构（如私立、州外）对预测结果的影响。