Баллы теста мало меняли решения о приёме в магистратуру
Препринт, ещё не рецензирован · ранние данные
Кратко
В большой магистерской программе США проанализировали более 13 тысяч заявок за примерно десять лет. Баллы GRE лучше, чем средний балл диплома, предсказывали оценки на первом курсе, но в реальных решениях о приёме это давало небольшой выигрыш: в среднем принимали студентов, которые учились лишь на 0,03 балла лучше.
Зачем это знать?
Это показывает, что высокие баллы теста могут быть слабым основанием для отбора, если цель — выбрать тех, кто лучше учится потом. Для университетов это сигнал смотреть не только на тест, но и на другие материалы заявки.
Разбор
Авторы взяли огромный архив заявок в одну большую магистратуру по госуправлению в США и сравнили, как разные куски анкеты помогают предсказать, как человек потом будет учиться в первый год. Сначала они смотрели только на средний балл диплома, потом добавляли результаты GRE — это стандартизированный экзамен, который многие вузы используют как общий ориентир. Затем они пошли ещё дальше и подключили более подробные сведения из транскриптов и других материалов заявки, чтобы понять, что меняется, если у комиссии есть больше информации.
Главный интерес тут был не просто в том, «умеют ли тесты угадывать оценки», а в том, помогают ли эти тесты принимать лучшие решения о зачислении. И вот здесь вышла важная разница: прогнозы действительно становились точнее, но сами решения комиссии менялись мало. Когда предсказания превращали в реальные решения «кого брать», итоговое качество зачисленных студентов улучшалось совсем немного. Это значит, что даже полезный сигнал не всегда сильно влияет на отбор, если многие кандидаты и так очень близки по уровню.
Исследователи отдельно показали и на данных, и с помощью теоретической модели, почему так происходит. Если несколько сильных кандидатов почти не отличаются друг от друга, то более точный прогноз чаще не переворачивает выбор, а лишь слегка сдвигает его внутри очень плотной группы. Поэтому тестовые баллы могут заметно улучшать оценку будущей учёбы, но при этом почти не менять список тех, кого в итоге зачислят.
Ключевые цифры
Можно ли доверять
Это препринт NBER Working Papers, то есть статью ещё не оценивали рецензенты журнала. Зато данные здесь реальные и очень большие: больше 13 тысяч заявок за примерно десять лет, а не маленький учебный эксперимент. Ограничение тоже важное: авторы смотрели на одну магистерскую программу в США, поэтому в других вузах и на других факультетах картина может быть иной.
- Это препринт, а не рецензированная публикация.
- Данные относятся к одной большой магистерской программе в США, поэтому обобщать на все университеты нужно осторожно.
- Речь о предсказании и решениях о приёме, а не о прямом доказательстве того, как должны строиться правила отбора.
Пересказано ИИ по научной статье. Это научпоп, а не совет врача. Как это устроено