論文の概要: Evaluating a Learned Admission-Prediction Model as a Replacement for Standardized Tests in College Admissions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03610v3
• Date: Tue, 23 May 2023 17:18:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 00:25:25.447205
• Title: Evaluating a Learned Admission-Prediction Model as a Replacement for Standardized Tests in College Admissions
• Title（参考訳）: 大学入試における標準試験の代替としての学習入試モデルの評価
• Authors: Hansol Lee, Ren\'e F. Kizilcec, Thorsten Joachims
• Abstract要約: 大学入学事務所は歴史的に、審査のために大規模な応募者プールを実行可能なサブセットに編成するために標準化されたテストスコアに依存してきた。 サブセット生成における標準化テストの役割を置き換えるための機械学習ベースのアプローチを検討する。 過去の入試データに基づいてトレーニングされた予測モデルはSATモデルよりも優れており、最終入試クラスの人口構成と一致していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.70450099249114
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A growing number of college applications has presented an annual challenge for college admissions in the United States. Admission offices have historically relied on standardized test scores to organize large applicant pools into viable subsets for review. However, this approach may be subject to bias in test scores and selection bias in test-taking with recent trends toward test-optional admission. We explore a machine learning-based approach to replace the role of standardized tests in subset generation while taking into account a wide range of factors extracted from student applications to support a more holistic review. We evaluate the approach on data from an undergraduate admission office at a selective US institution (13,248 applications). We find that a prediction model trained on past admission data outperforms an SAT-based heuristic and matches the demographic composition of the last admitted class. We discuss the risks and opportunities for how such a learned model could be leveraged to support human decision-making in college admissions.
• Abstract（参考訳）: 大学アプリケーションの増加は、米国での大学入学に毎年挑戦している。 入場事務所は歴史的に標準テストスコアに依存しており、審査のために大きな応募者プールを実行可能なサブセットに整理している。 しかし、このアプローチは、テストのスコアのバイアスと、最近のテストオプションの受け入れ傾向によるテストテイクの選択バイアスが伴う可能性がある。 より総合的なレビューを支援するために,学生アプリケーションから抽出した幅広い要因を考慮しつつ,サブセット生成における標準化テストの役割を置き換えるための機械学習ベースのアプローチを検討する。 選択的な米国機関(13,248件)の学部受験所のデータに対するアプローチを評価した。 過去の入学者データに基づいてトレーニングされた予測モデルは、satベースのヒューリスティックよりも優れており、最終入学クラスの人口構成に合致する。 大学入試における人間の意思決定を支援するために、このような学習モデルをどのように活用できるかのリスクと機会について論じる。

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