近年来，大学准备度指标与发展性课程安置之间的关系是否发生了变化？

Conclusions 本研究突出了高中 GPA、ACT 综合分数与大学发展性课程安置概率之间的关系。较高的高中 GPA 和 ACT综合分数与较低的发展性课程安置概率相关。此外，本研究还强调了大学准备度指标与发展性课程安置之间关系随时间的变化情况。虽然高中 GPA 与发展性课程安置之间的关系随着时间显著增加，但 ACT 综合分数与发展性课程安置之间的关系相对稳定。 那又怎样 ？ 观察到的变化以及高中GPA与发展性课程安置之间的关系可能表明，由于成绩膨胀的原因，高校正在调整对高中成绩的解读。高中成绩与ACT综合分数之间存在交互关系的存在表明，高校正在使用这两种指标来评估学术准备程度，认识到学生准备的多方面性质。 现在呢? 本研究建议采用综合性的方法进行发展性课程安置，而不仅仅依赖单一标准如高中成绩或ACT综合分数。该方法符合最佳实践，有助于为学生打造更加公平和有效的教育旅程。 关于作者 Acknowledgements 埃德加 · 桑切斯博士 作者感谢 Jeff Allen、Becky Bobek和 Joann Moore 对先前版本 manuscrip 的贡献。 埃德加·I·桑切斯是ACT的首席研究科学家，研究高等教育录取、国家测试项目、考试准备有效性以及干预措施等相关问题。有效性。在职业生涯中，桑切斯博士专注于高中与大学之间的过渡，并支持高校管理人员、学生及其家庭的决策能力。 © 2024 由 Impact Asset Corp. 保留所有权利。 Introduction 对于一些学生来说，在大学注册时可能需要在第一年修读补习或发展课程（Parsad & Lewis, 2003）。在2020届学生中，四年内校的学生中有31.4%的人修读了至少一门补习或发展课程（美国教育部, 2023）。一些研究表明，修读发展课程与完成学位之间存在负相关关系。Adelman（2004）发现，1992届需要补读阅读课程的大学入学学生中有70%未能获得任何大学文凭。Noble和Sawyer（2013）的研究表明，需要修读发展课程的学生在高中平均成绩（HSGPA）、持续时间以及在一定时间内完成学位方面通常不如不需要修读发展课程的学生成功。 桑巴里亚等（2020）发现，成功完成补习课程的学生更有可能从大学毕业，而未能完成补习课程的学生获得学士学位的可能性较小，并且他们的毕业时间也更长。巴赫（2008）发现，补习数学课程对于解决技能缺陷是有效的。贝廷ger和朗（2005）也发现，完成补习课程的学生在学位结果方面与未参加补习课程的学生相当，甚至更好。参加发展性课程还可能对学生的第二年留存率产生重大影响。.（ Bettinger ＆ Long 2009) 这些发现表明了能够预测谁将被注册的重要性。在发展课程中 both 加权 GPA 和 ACT 考试成绩已被证明在将学生安置到大学一年级补习课程方面是有效的（Sawyer, 1989）。此外，还有一些证据表明，使用高中成绩单而非标准化考试成绩可以显著减少学生被安置到发展性课程中的错误（Scott-Clayton 等人，2014）。 先前的研究已经记录了高中平均成绩（HSGPA）和ACT考试分数的历史预测有效性（Randunzel & Noble, 2012；Sanchez, 2013；Steedle等人, 2019；Radunzel & Mattern, 2020）。Sanchez（待发表）发现，高中平均成绩和ACT综合分数历来可以预测第一年的大学平均成绩（FYGPA）。然而，在疫情爆发之后，高中平均成绩对第一年大学平均成绩的预测效果低于疫情前的水平，这可能反映了高中成绩膨胀的影响。该研究还发现，仅使用疫情前的高中平均成绩进行预测可能导致对疫情后学生实际表现的高估。相比之下，单独使用ACT考试分数或与高中平均成绩结合使用进行预测更为准确。这五项研究证明了使用高中平均成绩和ACT考试分数来预测大学结果（如FYGPA、累积学分、是否修读发展性课程、累计大学平均成绩和毕业率）的有效性。这些发现强调了大学在疫情前后及期间考虑成绩膨胀和改变评分政策潜在影响的重要性。 在本研究中，我探索了高中累计平均分（HSGPA）和ACT综合分数与被安置进入发展性课程之间的关系。随着高校评估学生是否具备上大学课程的能力，他们可能会使用多种指标。包括这两个学业成绩衡量标准或相关衡量标准的衡量标准 (例如 ， ACT 部分测试。,分数和特定主题的 HSGPA) 在实践中 ， 大学可能有几种选择供学生见面 ，.学分课程的标准。在这些情况下 ， 学生只需要满足其中一个标准即可获得资格 ，ACT 我们建议使用多种措施来进行录取和课程安排决定。 回顾COVID-19疫情的影响，我们积累了越来越多的证据表明大学生在非学术方面受到了负面影响。例如，大学生经历了情绪障碍症状的增加、感知到的压力增大以及酒精使用量的上升，对COVID-19的担忧对其福祉产生了负面影响（Charles等，2021）。此外，疫情还导致了焦虑和抑郁情绪的增加，，大学生的睡眠障碍（Tasso等，2021）。在大一新生中，疫情也影响了情绪和 wellness 行为（Copeland等，2021）。 在这项研究中 ， 我认为 COVID - 19 大流行的影响和直接导致的变化 ，可能影响了被检查院校的决策政策。例如，由于COVID-19疫情期间学生普遍面临的非学术影响，学校在制定严格门槛方面可能更加宽松。此外，COVID-19疫情对HSGPA和ACT综合分数的影响可能也影响了发展性课程的安置决策。 桑切斯和莫雷（2022）发现，在考虑了学生和学校特征之后，高中加权平均成绩（HSGPA）从2010年的3.17上升到2021年的3.36。此外，他们发现，在整个考察期间存在成绩膨胀的证据，但在2016年后，成绩膨胀的速度显著加快。2016年至2021年间，高中成绩相对于2010年分配的成绩出现了急剧增加。成绩膨胀的一个问题原因是高中之间评分标准的差异性不断增加。在大学录取的背景下，这意味着一所学校的4.0绩点并不一定代表与另一所学校4.0绩点相同的学术掌握程度。虽然HSGPA仍然是预测未来结果的重要指标，但其在评估申请大学的学生时的实用性大大降低。此外，HSGPA中的非学术部分可能特别容易受到COVID-19大流行的影响。随着时间的推移对成绩膨胀的这些广泛记录的担忧、HSGPA中的非学术部分、所修课程的不同以及评分标准的差异性导致了一种未标准化且可能存在潜在问题的方式来比较学生。 由于COVID-19 pandemic对HSGPA和ACT分数的学术与非学术影响，回顾性地审视这些成就指标之间的关系是有益的。（HSGPA。） 并且可以提供ACT综合分数以及大学发展性课程安置的相关见解。本研究可以为从前所未有的中断中产生的对大学课程安置实践影响提供洞察。 COVID-19大流行以及由于成绩膨胀导致的HSGPA解释变化。本研究探讨了这些成就指标的个体贡献及其综合效用。 本研究解决了以下研究问题 ： 1. 在疫情爆发前后，发展性课程安置的可能性与HSGPA之间的关系有何变化？2. 在疫情爆发前后，发展性课程安置的可能性与ACT综合分数之间的关系有何变化？3. 在疫情爆发前后，发展性课程安置的可能性与结合的准备度指标（HSGPA和ACT综合分数）之间的关系有何变化？ Methods Sample 研究样本包括在本州参加在校日进行的ACT测试的学生，该州为所有11年级学生提供ACT测试。该研究重点关注2017年至2021年之间的公立高中毕业生，并包括那些在同一学年内注册全日制或兼职就读于公立四年制大学的学生。定义了五个学群作为学生群体。高中毕业后秋季的状态 (表 1 le 1. Tab Sample Characteristics他们在 2017 年秋季至 2021 年秋季入学。总体而言 ， 样本包括 40194 名学生。来自 10 个在 ACT 注册时提供 HSGPA 的不同机构 在2017年至2021年的五个研究群体中，家庭收入低于36,000美元、36,000至60,000美元和60,000至100,000美元的学生比例呈下降趋势，而家庭收入超过100,000美元的学生比例则有所上升。自2020年研究群体开始，未报告家庭收入的学生比例显著增加。同一时期内，西班牙裔学生比例从2017年的7.9%上升到2021年的9.4%。亚裔学生比例略有上升，从2017年的2.3%上升到2021年的2.9%。同时，非裔学生比例从2017年的15.7%下降到2021年的14.1%。总体而言，未报告种族/族裔身份的学生比例从2017年的3.7%上升到2021年的7.9%。此外，选择发展性英语的学生比例从2017年的9.6%下降到2021年的8.7%，选择发展性阅读的学生比例从4.0%下降到1.2%。选择发展性数学的学生比例大幅上升，从2017年的17.8%上升到2021年的24.3%。最后，虽然平均ACT复合分数从2017年的22.3分下降到2021年的21.9分，但高中成绩点数（HSGPA）从2017年的3.4分上升到2021年的3.6分。在整个研究群体中，可能受到了疫情以及从2020年开始的学生不报告家庭收入、种族/族裔和性别情况的影响。 措施 ACT 复合材料。在研究中使用的ACT综合分数可以来自州和学区学校的ACT测试日或全国性的ACT测试。对于多次参加ACT考试的学生，研究采用他们在高中毕业年七月份获得的最新ACT考试成绩。 累积高中 GPA 。学生累计高中 GPA（HSGPA）通过平均英语、数学、社会科学和自然科学等最多 23 门课程的成绩得出。桑切斯和布丁（2016）的研究发现，学生自我报告的 HSGPA 与成绩单 GPA 之间存在强烈的相关性。此外，其他研究也支持使用自我报告的数据进行研究（卡马拉等，2003；坎塞尔等，2005；肖与马特恩，2009）。 发展性课程。发展课程安置指标（包括英语、数学和阅读）是从学生高中毕业后立即入学的机构的第一学年完整学生成绩单中获得的。如果学生在秋季或春季学期中任一学期修读了英语、数学或阅读中的任意一门发展课程，则他们被归类为修读过至少一门发展课程。在将学生安置到发展课程的过程中，该州的高校遵循了州高等教育部门的指导方针。 数据分析 在本分析中，学生嵌套在学院内。分层逻辑回归模型被用于探讨预测因子（高中绩点和ACT综合分数）与大学发展性课程安置之间的关系（详见 Appendix对于回归模型的结果（包括标准化回归系数）。分层模型包括随机截距和随机斜率项。在包含单独高中绩点（HSGPA）或单独ACT综合分数的每个模型中，都包含了与各年级的交互项。在同时包含HSGPA和ACT综合分数的模型中，不仅包含了这两个成就指标之间的交互项，还包含了每个成就指标与年级的交互项。 为了评估模型拟合度，考察了赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）和曲线下面积（AUC）。AIC 和BIC 用于比较不同的模型，以选择能够用最少参数最好地解释数据的模型。通过比较不同模型之间的 AIC 和 BIC 值，较低的值被视为更好的模型拟合度的指示器。AUC 提供了一个整体衡量模型区分分类水平的能力的方法：在这种情况下，即被归类为参加发展性课程或未参加。AUC 可以解释为模型将一个选定的正样本排名高于随机选取的一个负样本的概率。例如，AUC 为 0.8 表示该模型有 80% 的概率能够正确地将个体分类为参加发展性课程。 Results 描述性统计 在研究样本中，HSGPA的第一、第二和第三四分位数分别为3.25、3.63和3.89，平均值为3.51。ACT综合分数的第一、第二和第三四分位数分别为19、22和26，平均值为23.31。在研究样本中，有25.9%的学生被安置到至少一门发展性课程，而74.1%的学生仅被安置到标准学分课程。此外，分别有8.9%、21.7%和3.4%的学生参加过英语、数学或阅