作者索菲·温特，伦敦大学学院 荣誉:本·穆林斯 加州大学洛杉矶分校教育研究所的新研究称，预测A-level成绩是一项“几乎不可能的任务”，该系统需要彻底改革，以减少不准确性，这可能导致一些学生处于不公平的不利地位
在今天发布的工作文件中，来自UCL教育政策与平等机会中心和牛津布鲁克斯商学院的学者研究了238，898名学生的普通中等教育证书成绩数据，看看他们是否能准确预测他们随后的高级水平成绩
他们第一次发现，即使排除任何偏见的机会——并对学生的性别、种族和社会经济地位进行额外检查——他们也只能正确预测四分之一的学生的最佳三级甲等
研究人员表示，新冠肺炎今年给正式考试带来的混乱——学生由老师分配计算好的分数，然后由考试委员会进行调节——凸显了英国总体制度的一个更广泛的问题
论文还显示，与语法和私立学校的学生相比，成绩优异的综合学校学生更容易被低估
在成绩优秀的学生中，预测不足是最常见的，研究小组发现，23%的综合学校学生被两个或更多的年级预测不足，相比之下，只有11%的语法和私立学校的学生被预测不足
该论文的作者之一，同时也是该组织的负责人，林赛·麦克米伦教授说:“这项研究提出了一个问题，为什么我们在教育系统的如此重要的部分使用预测成绩
这不是老师的错——这是一项几乎不可能完成的任务
最令人担忧的是，这对公平有影响，因为综合性学校的学生更难预测
我们的研究表明，这些学生从普通中等教育证书到高级中等教育证书的轨迹更加嘈杂
如果你是文法学校或私立学校的优等生，你更有可能继续获得优等生
但是这项研究告诉我们，对于综合类学生来说，在两个考试等级之间有更多的变化
" 教师对学生成绩的预测是英国教育体系的一个基本特征，构成了学生申请大学的基础，并决定了学生在中学后教育中更广泛的生活机会
作者之一，中国环境保护研究中心副主任博士的研究
今年早些时候，加州大学洛杉矶分校教育学院(UCL Institute of Education)的吉尔·怀恩斯(Gill Wyness)表示，在将教师的预测与学生的实际成绩进行比较时，只有16%的大学申请人正确预测了他们最好的三个A-levels。
其余的75%预测过高，只有8%预测过低
同一项研究发现，来自低社会经济背景的高成学生的成绩更有可能被低估
在这篇工作论文中，研究人员使用了统计学和机器学习的方法来分析详细的关于先前成就的管理数据以及人口统计学和学校层面的信息
他们发现他们的模型只是对老师预测的准确性做了适度的改进，将成功率从五分之一提高到四分之一
通过纳入“相关”普通中等教育证书的数据，预测得到了改善——这些A级科目具有同等的普通中等教育证书——表明考试科目本身需要与学生成绩和学校类型一起考虑
数学在高成就者中比历史和化学等其他学科更容易预测，但对于普通和低成就者来说，情况正好相反
在所有的成就水平中，英国文学的预测最准确，而法律的预测最不准确
对于没有相关普通中等教育证书的受试者，这项任务更具挑战性，整体预测率较低
研究人员表示，只有转向资格后申请和录取(PQA)系统，才有助于消除潜在的不平等
合著者Dr
怀恩斯说:“我们绝对不认为教师预测应该被计算机预测所取代——这项研究旨在强调教师面临的困难，并提供了进一步的证据，表明英国的预测成绩体系应该重新审视
" 这项研究基于国家学生数据库记录，记录了2008年参加高级水平考试的一群公立和私立学校的学生
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