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Autor/inn/enWyness, Gill; Macmillan, Lindsey; Anders, Jake; Dilnot, Catherine
TitelGrade Expectations: How Well Can Past Performance Predict Future Grades?
QuelleIn: Education Economics, 31 (2023) 4, S.397-418 (22 Seiten)Infoseite zur Zeitschrift
PDF als Volltext Verfügbarkeit 
ZusatzinformationORCID (Wyness, Gill)
ORCID (Macmillan, Lindsey)
ORCID (Anders, Jake)
ORCID (Dilnot, Catherine)
Spracheenglisch
Dokumenttypgedruckt; online; Zeitschriftenaufsatz
ISSN0964-5292
DOI10.1080/09645292.2022.2113861
SchlagwörterForeign Countries; Prediction; Grades (Scholastic); Expectation; Teacher Attitudes; Bias; Accuracy; Academic Achievement; Artificial Intelligence; Models; High Achievement; Low Income Students; Secondary School Students; Exit Examinations; United Kingdom
AbstractStudents in the UK apply to university with teacher-predicted examination grades, rather than actual results. These predictions have been shown to be inaccurate, and to favour certain groups, leading to concerns about teacher bias. We ask whether it is possible to improve on the accuracy of teachers' predictions by predicting pupil achievement using prior attainment data and machine learning techniques. While our models do lead to a quantitative improvement on teacher predictions, substantial inaccuracies remain. Our models also underpredict high-achieving state school pupils and low socio-economic status pupils, suggesting they have more volatile education trajectories. This raises questions about the use of predictions in the UK system. (As Provided).
AnmerkungenRoutledge. Available from: Taylor & Francis, Ltd. 530 Walnut Street Suite 850, Philadelphia, PA 19106. Tel: 800-354-1420; Tel: 215-625-8900; Fax: 215-207-0050; Web site: http://www.tandf.co.uk/journals
Erfasst vonERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC
Update2024/1/01
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