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      1. 新gre分數怎么計算的?

        時間:2024-09-21 06:35:42 GRE 我要投稿
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        新gre分數怎么計算的?

          下面內容是GRE分數的算法探究,節選自2016年1月北京新東方北美項目最新發布的《GRE年度報告》,歡迎閱讀。

        新gre分數怎么計算的?

          GRE的算分一直是一個謎團。我們對于GRE分數的計算方式仍然停留在Official Guide中的描述。Official Guide中這樣說:

          Your scores on the Verbal Reasoning and Quantitative Reasoning measures depend on your performance on the questions given. (考生文字推理和數量推理的成績取決于考生在所給定題目中的表現)

          The Verbal Reasoning and Quantitative Reasoning measures are section-level adaptive. This means the computer selects the second section of a measure based on your performance on the first. Within each section, all questions contribute equally to the final score. For each of the two measures, a raw score is computed. The raw score is the number of questions you answered correctly. (文字推理和數量推理是以section為單位的自適應的。這意味著計算機依據考生第一個section的表現來選擇第二個section。在每個section中,每個題目對最終分數的貢獻是一樣的。對于這兩種推力測試,首先一個裸分會計算出來,裸分就是答對題目的個數。)

          The raw score is then converted to a scaled score through a process known as equating. The equating process accounts for minor variations in difficulty from test to test as well as differences in difficulty among individuals’ tests introduced by the section-level adaptation. Thus, a given scaled score reflects the same level of performance regardless of which section was administered and when the test was taken. (裸分再通過一個叫做equating的程序轉化成一個報道分數。這個equating的程序解釋了學生由于參加不同考試和不同的第二個section所帶來的難度上的差異。因此一個報道分數最終展現出了一個學生的能力表現,無論他考察的是哪個section)

          從以上的描述中,我們知道一個學生的分數和兩個因素相關,分別是答對題目的個數和第二個section的難度系數。筆者試圖建立了幾個簡單的回歸模型,基于現有的數據來討論分數與答對題目及其難度的關系。

          考慮到在OG當中,GRE的分數主要取決于整體答對題目個數和第二個section的難度系數,筆者建立了一個簡單的線性回歸模型。

          在數據中又添加了130分和170分兩個極端值的數據。

          0表示非,1表示是

        變量名稱

        變量解釋

         

         

        Score

        學生GREScaled Score

        130-170一個整數值

        學生兩個section合在一起答對題目總數

         

        第二個section是否為medium模式

         

         

          因此回歸模型可以表達為下述公式

          Score = b1 + b2*right_number + b3*IsEasy + b4*IsMedium + e.

          以下為回歸結果:

        變量

        系數

        標準差

        p

        right_number

        0.793

        0.016

        0.000

        IsEasy

        -6.472

        0.309

        0.000

        IsMedium

        -2.961

        0.203

        0.000

        _cons

        139.533

        0.441

        0.000

        觀測數量

        137

         

        R2

        0.986

         

        F

        3210.06

         

        Prob>F

        0.000

         

          該回歸結果的各項統計學指標都非常高,體現出模型對于學生GRE分數的解釋能力極強。從回歸結果和我們之前的研究結論,我們可以整合得出以下結論:

          (1) 我們假設學生第一個section答對13道題目,為進入hard模式的最低標準,第二個section完全沒有答對題目,根據計算得出分數為149.8分,因此hard模式的起評分為150分,也就是說如果學生進入了hard模式,GRE分數一定會在150分以上。以此類推medium模式的起評分為142分。

          (2) 我們假設學生第一個section答對12個題目,剛好無法進入hard模式,而學生第二個section進入了medium模式并完全答對,則以此推測出進入medium模式的封頂分數為162分。以此類推,進入easy模式的封頂分數為154分。


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