論文の概要: The Disparate Impacts of College Admissions Policies on Asian American
Applicants
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04449v1
- Date: Thu, 3 Aug 2023 22:41:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-14 00:19:03.541161
- Title: The Disparate Impacts of College Admissions Policies on Asian American
Applicants
- Title(参考訳): 大学入学法がアジア系アメリカ人の応募者に与える影響
- Authors: Joshua Grossman, Sabina Tomkins, Lindsay Page, Sharad Goel
- Abstract要約: アジア系アメリカ人と白人学生の685,709のアプリケーションから、選択的な米国機関のサブセットを5回の申請サイクルで分析する。
アジア系アメリカ人の受験者が少なくとも1校に入学した確率は、同様のテストスコアを持つ白人学生の確率よりも28%低かった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.848785248641365
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: There is debate over whether Asian American students are admitted to
selective colleges and universities at lower rates than white students with
similar academic qualifications. However, there have been few empirical
investigations of this issue, in large part due to a dearth of data. Here we
present the results from analyzing 685,709 applications from Asian American and
white students to a subset of selective U.S. institutions over five application
cycles, beginning with the 2015-2016 cycle. The dataset does not include
admissions decisions, and so we construct a proxy based in part on enrollment
choices. Based on this proxy, we estimate the odds that Asian American
applicants were admitted to at least one of the schools we consider were 28%
lower than the odds for white students with similar test scores, grade-point
averages, and extracurricular activities. The gap was particularly pronounced
for students of South Asian descent (49% lower odds). We trace this pattern in
part to two factors. First, many selective colleges openly give preference to
the children of alumni, and we find that white applicants were substantially
more likely to have such legacy status than Asian applicants, especially South
Asian applicants. Second, after adjusting for observed student characteristics,
the institutions we consider appear less likely to admit students from
geographic regions with relatively high shares of applicants who are Asian. We
hope these results inform ongoing discussions on the equity of college
admissions policies.
- Abstract(参考訳): アジア系アメリカ人の学生が、同様の学術資格を持つ白人の学生よりも低い割合で選択的な大学や大学に入学するかどうかが議論されている。
しかし、この問題に関する実証的な調査はほとんど行われておらず、その大部分はデータ不足によるものである。
ここでは、アジア系アメリカ人と白人学生の685,709のアプリケーションから、2015-2016年のサイクルから始まる5回の申請サイクルにおける選択的な米国機関のサブセットまでの分析結果を紹介する。
データセットには入会決定は含まれていないので、登録選択に基づくプロキシを構築します。
アジア系アメリカ人の受験者が少なくとも1つの学校に入学した確率は、同様のテストスコア、学年点平均、課外活動を持つ白人学生の28%よりも低いと推定した。
このギャップは特に南アジア系(49%低い確率)の学生に顕著であった。
我々はこのパターンを部分的に2つの要因に遡る。
第一に、多くの選択的な大学が公然と卒業生の子供に好意的であり、白人の応募者はアジア系、特に南アジア系の応募者よりも格段にレガシーな地位にあることが判明した。
第二に、観察された学生の特徴を調整した後、アジア系学生の比率が比較的高い地域からの学生を受け入れる可能性が低いと考えられる。
これらの結果が大学入学政策の公平性に関する議論を継続していることを願っている。
関連論文リスト
- Algorithms for College Admissions Decision Support: Impacts of Policy Change and Inherent Variability [18.289154814012996]
先進的な応募者ランキングアルゴリズムからレースデータを除去することで、そのプールの学力を高めることなく、トップランクのプールの多様性を低減できることを示す。
個人に対する政策変更の影響を、政策変更に起因する応募者の仲裁と無作為性に起因する仲裁とを比較して測定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-24T14:59:30Z) - Auditing for Racial Discrimination in the Delivery of Education Ads [50.37313459134418]
本稿では,教育機会のための広告配信において,人種的偏見を評価できる新たな第三者監査手法を提案する。
メタのアルゴリズムによる教育機会の広告配信における人種差別の証拠を見つけ、法的および倫理的懸念を訴える。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-02T02:00:55Z) - What Do Llamas Really Think? Revealing Preference Biases in Language
Model Representations [62.91799637259657]
大規模言語モデル(LLMs)は、応答を辞退しても、社会的な偏見を示すか?
本研究は,文脈的埋め込みを探索し,このバイアスが潜在表現にエンコードされているかどうかを探索することによって検討する。
単語の隠れベクトルからLLMの単語ペア選好を予測するロジスティックなBradley-Terryプローブを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T18:53:13Z) - Bias Runs Deep: Implicit Reasoning Biases in Persona-Assigned LLMs [67.51906565969227]
LLMの基本的な推論タスクの実行能力に対するペルソナ代入の意図しない副作用について検討する。
本研究は,5つの社会デコグラフィーグループにまたがる24の推論データセット,4つのLDM,19の多様な個人(アジア人など)について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-08T18:52:17Z) - FRAMM: Fair Ranking with Missing Modalities for Clinical Trial Site
Selection [55.2629939137135]
本稿では, 試行サイト選択作業に焦点をあて, 公正な試行サイト選択のための深層強化学習フレームワークであるFRAMMを提案する。
我々は、公正なトライアルサイトの選択に影響を与える2つの現実的な課題に対処することに重点を置いている。データモダリティは、多くの潜在的なトライアルサイトでは不十分であり、サイトのセレクションは、入試と多様性の両方を同時に最適化する必要がある。
FRAMMは2016年から2021年までの4,392の臨床試験で評価し,FRAMMが入学のみの設定において最上位のベースラインを上回っていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-30T20:44:14Z) - Diversity dilemmas: uncovering gender and nationality biases in graduate
admissions across top North American computer science programs [0.0]
入学プロセスにおいて,学生の性別や国籍が優先されているかを検討する。
研究グループへの入学には男女差は認められなかったが,学生の国籍にもとづく偏見がみられた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-01T17:02:08Z) - Award rate inequities in biomedical research [55.850540873687386]
著者らは、2010年から2022年の間にミシガン大学医学部から提案された14,263の生物医学研究提案を分析した。
人種・倫理と提案の受賞率には明確な関係がある。
黒人/アフリカ系アメリカ人とアジア系アメリカ人の研究者は、白人の研究者と比較して全ての応募カテゴリーで不利に見える。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-14T14:05:39Z) - Disadvantaged students increase their academic performance through
collective intelligence exposure in emergency remote learning due to COVID 19 [105.54048699217668]
新型コロナウイルス(COVID-19)危機の間、世界中の教育機関が対面指導から緊急遠隔教育(ERT)へと移行した。
我々は,7,528人の大学生のデータを分析したところ,議論フォーラムにおける学生間の協調的・合意的ダイナミクスが最終GPAに肯定的な影響を及ぼすことがわかった。
自然言語処理を用いて,高校生の学習成績が低かった1年生が,議論フォーラムでよりコンテンツ集約的な投稿に晒されていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-10T20:23:38Z) - Intersectional Affirmative Action Policies for Top-k Candidates
Selection [3.4961413413444817]
本研究では,トップk候補を応募者のプールから選抜する問題について検討する。
我々は,一部の候補者が歴史的かつ現在の不利を経験している状況を考える。
そこで本研究では,OECD国における学力評価と学士号取得のデータセットを用いて,この問題を解き,解析し,評価する2つのアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-29T12:27:18Z) - Ethnic Diversity in Computer Science at a Large Public R1 Research
University [0.0]
大規模R1研究大学におけるマイノリティ学生の採用と留保のパターンについて検討した。
異なる人種・民族集団の学生は、一般大衆に認知される学生ほど大きくないことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-28T21:50:30Z) - Reducing the Filtering Effect in Public School Admissions: A Bias-aware Analysis for Targeted Interventions [7.50215102665518]
DOEが「不利」と分類する学生の得点分布の変化が示される。
集中的に計画された介入は、奨学金やトレーニングを通じてバイアスの影響を著しく低減できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-22T20:50:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。