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Admissions Process: What Are We Really Trying to Assess?Disque, J. Graham, Robertson, P. E. 01 January 1998 (has links)
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Predicting Excellence: The Admissions Process in Counselor EducationDisque, J. Graham, Mitchell, Clifton W., Robertson, P. E. 01 October 1997 (has links)
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Models estadístics en avaluació educativa: les proves d'accés a la universitatCuxart i Jardí, Anna 26 November 1998 (has links)
La tesis se inscribe en un doble ámbito científico formado por la Estadística y la Pedagogía. El objetivo de la tesis es la investigación de modelos estadísticos y estrategias de análisis que puedan ser de utilidad en el seguimiento de sistemas de evaluación complejos. Su motivación se encuentra en la necesidad de analizar las Pruebas de Aptitud para el Acceso a la Universidad (PAAU), que regulan el acceso a la universidad en España, desde la perspectiva de la ciencia estadística. La validez y fiabilidad de los exámenes COU (Curso de Orientación Universitaria) y PAAU han merecido una atención especial a lo largo de la investigación. Asimismo, se analizan con detenimiento las principales fuentes de variación de dichas notas: las diferencias entre centros de secundaria y el proceso de corrección de las pruebas PAAU.En la Introducción, una vez resumidas las características del sistema de evaluación de las pruebas PAAU y discutido el papel de la estadística en el tratamiento de datos en educación, se establecen los objetivos concretos de la tesis, a la luz de las necesidades existentes y de los trabajos de investigación realizados hasta el momento.El Capítulo 1 ilustra las diferencias entre los exámenes COU y las pruebas PAAU. Se aborda el estudio de la asociación entre ambas puntuaciones. La modelización de la variación de la nota PAAU individual por medio de modelos de regresión coeficientes aleatorios permite evidenciar (y medir) las diferencias entre centros de secundaria en cuanto a los estándares utilizados en COU. Este primer capítulo contiene una detallada introducción a los modelos de coeficientes aleatorios, también llamados modelos de nivel múltiple, que posteriormente se aplicaran en los capítulos 2 y 4, en la versión de modelos multivariantes de componentes de la varianza. El segundo capitulo, en un enfoque que complementa el anterior, se centra en el estudio de las medias (de COU y de PAAU) de cada centro, en la estructura de covarianza entre ambas. Como resultado relevante cabe citar la aplicación a la selección de la combinación más eficiente. El Capítulo 3 se ha dedicado enteramente a la calidad del sistema de corrección de los exámenes PAAU. La modelización presentada ha permitido evaluar el impacto de los correctores en términos de la varianza debida a las diferencias en el grado de severidad y a la varianza generada por la inconsistencia. Para la obtención de los datos se ha requerido del diseño de experimentos. Dichos experimentos, que han evidenciado una serie de puntos débiles del sistema, deberían ser realizados de manera sistemática cada año en una estrategia de mejora de la calidad del proceso. El Capítulo 4 estudia la covarianza del conjunto de notas PAAU tanto a nivel estudiante como a nivel centro, ofreciendo nuevos elementos de reflexión para la validez de dichas pruebas. El Capítulo 5 resume la aplicación de varias propuestas de la tesis a la primera convocatoria de las pruebas PAAU-LOGSE. El Capítulo 6 incluye las conclusiones de la tesis así como una serie de propuestas de seguimiento y mejora de la calidad global del sistema.
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Increasing graduate school enrollment in a shrinking applicant pool: A look at factors influencing college choiceShelton, Lindsey Erin Storey 08 December 2023 (has links) (PDF)
For years, the impending enrollment cliff has been a regular topic amongst higher education officials. With this event slated to hit undergraduate programs by 2025, it is anticipated that graduate schools will begin feeling the impact by 2029. By examining factors influencing graduate student college choice, enrollment managers can identify ways to offset the decline in eligible graduate students.
This study looked at applicants’ decisions to enroll or not enroll over a 5-year period at a public, research-intensive institution. The results of this study provided insight into the individual and academic factors that influence college choice, while also measuring the impact that the length of time from application to admission has on a student's decision to enroll or not enroll. By identifying these influencers and determining which factors universities can control, enrollment managers will have a better understanding of where to invest their time and resources when it comes to graduate recruitment.
Historically, master’s and doctoral programs have been focused on selective enrollment, while the responsibility for institutional growth has fallen on undergraduate recruitment. However, administrators, faculty, and enrollment managers will need to reinvent how they think about recruitment and admissions if they are going to survive the impending enrollment cliff. Planning for the fall in graduate student enrollment now will empower higher education administrators to successfully navigate the fluctuation in the number of qualified graduate applicants before the enrollment cliff hits graduate schools.
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