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预测英语学习者重分类的时间:一种联合建模方法

2018

由:泰勒马特詹姆斯Soland


摘要

学术英语水平的发展和重新分类到英语流利熟练状态所需的时间是英语学习者(EL)政策的关键问题。本文建立了一个共享随机效应模型(SREM)来估计英语水平的发展和重分类所需的时间同时,将学生特定的随机效应作为重分类模型时间的潜在协变量。使用来自亚利桑那州一个大型学区的数据,SREM得出的重分类时间预测准确率为93%,而先前文献中使用的传统离散时间风险模型的准确率为85%。研究结果表明,关于英语发展的信息对于准确预测EL将重新划分的等级至关重要。

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