Comparison of comprehensive evaluation’s and unified examination’s effectiveness in university enrolment: Chinese evidence from propensity score matching analysis

倾向得分匹配 匹配(统计) 心理学 计量经济学 数学教育 统计 精算学 经济 数学
作者
Shutao Wang,Lujing Tang,Junwei Bao
出处
期刊:Journal of Higher Education Policy and Management [Routledge]
卷期号:46 (6): 652-670
标识
DOI:10.1080/1360080x.2024.2354535
摘要

Against the backdrop of global transformations in university admission systems, the quest for an enrolment paradigm that efficiently identifies and selects high-quality students has gained paramount significance. With the help of propensity score matching (PSM), this study controlled students' backgrounds and compared the performance of students admitted to the university by comprehensive evaluation and by unified examination. The results of this investigation find that there was no significant difference in professional identity, academic performance, and career competence between the two groups of students. However, compared with students admitted by comprehensive evaluation, students who were admitted by unified examination were more inclined to use deep learning strategies. Based on these findings, this research suggested that countries and universities around the world should pay more attention to unified examination when selecting students, and the reform of university enrolment should fully consider the national conditions and seek progress while maintaining stability.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
唠叨的夏烟完成签到 ,获得积分10
1秒前
面向阳光完成签到,获得积分10
1秒前
Bio完成签到,获得积分20
3秒前
Rosaline完成签到,获得积分10
3秒前
const完成签到,获得积分10
4秒前
NexusExplorer应助风中的小夏采纳,获得10
6秒前
丨墨月丨完成签到,获得积分10
7秒前
飞快的迎南完成签到,获得积分10
7秒前
dashi完成签到,获得积分10
10秒前
爱学习的捣蛋鬼完成签到,获得积分10
11秒前
木香完成签到,获得积分10
12秒前
DHMO完成签到,获得积分10
13秒前
sszz完成签到,获得积分10
14秒前
活泼的夜云完成签到 ,获得积分10
15秒前
充电宝应助菌酱采纳,获得10
15秒前
lin完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
斯文的尔冬完成签到,获得积分10
17秒前
share完成签到 ,获得积分10
18秒前
单纯乘风完成签到,获得积分10
19秒前
无辜的黄豆完成签到 ,获得积分10
19秒前
果茶去冰完成签到 ,获得积分10
19秒前
20秒前
大常完成签到,获得积分10
20秒前
肖肖完成签到 ,获得积分10
20秒前
wkbenpao发布了新的文献求助10
20秒前
echo完成签到,获得积分10
21秒前
Xiao_Fu完成签到,获得积分10
22秒前
23秒前
濮阳灵竹完成签到,获得积分10
24秒前
tyyyyyy完成签到,获得积分10
26秒前
26秒前
天下完成签到 ,获得积分10
27秒前
美队的Peggy完成签到 ,获得积分10
28秒前
hkkogcu7449oi完成签到,获得积分10
28秒前
胖虎完成签到,获得积分10
30秒前
ljyx完成签到,获得积分10
31秒前
嘟嘟嘟嘟嘟完成签到,获得积分10
33秒前
keeptg完成签到,获得积分10
33秒前
平常毛衣完成签到,获得积分10
34秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
ズームレンズの光学設計に関する研究 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7298355
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8916693
关于积分的说明 18879692
捐赠科研通 6963439
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3210642
关于科研通互助平台的介绍 2379971
邀请新用户注册赠送积分活动 2187127