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预测英语学习者重新分类的时间:一种联合建模方法

2018

发表在:

教育与行为统计杂志，1076998618791259。

由:泰勒马特，詹姆斯Soland，


摘要

学术英语水平的发展和重新归类为流利英语水平的时间是英语学习者政策的关键问题。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新分类的时间同时，将学生特有的随机效应作为重新分类模型时的潜在协变量。使用来自亚利桑那州一个大型学区的数据，SREM导致了对重新分类时间的预测，准确率为93%，而之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英语等级将被重新分类至关重要。

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主题:英语语言学习者，测量及扩展

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