[論文レビュー] Admission predictors for success in a mathematics graduate program

Timmy Ma, Karen E Wood+4 more|arXiv (Cornell University)|Mar 1, 2018

Medical Education and Admissions参考文献 3被引用数 3

ひとこと要約

本研究は、米国公立研究大学における数学博士課程への入学予測要因を分析したもので、9年間にわたり203名の学生のデータを用いた。成績予測要因として、言語的グレーディングスコア（GRE verbal）が定量的スコア（GRE quantitative）よりも成功の予測に優れていることが判明した。また、学部時代のGPAは成功と負の相関を示すが、これは大学のTier（格付け）ごとに分類した際に逆転する。性別および市民権状態の観点からも顕著な格差が明らかになった。米国出身の女性学生は男性に比べて成績が低く、逆に外国籍の女性は外国籍の男性を上回る成績を示した。

ABSTRACT

There are many factors that can influence the outcome for students in a mathematics PhD program: bachelor's GPA (BGPA), bachelor's major, GRE scores, gender, Under-Represented Minority (URM) status, institution tier, etc. Are these variables equally important predictors of a student's likelihood of succeeding in a math PhD program? In this paper, we present and analyze admission data of students from different groups entering a math PhD program at a southern California university. We observe that some factors correlate with success in the PhD program (defined as obtaining a PhD degree within a time-limit). According to our analysis, GRE scores correlate with success, but interestingly, the verbal part of the GRE score has a higher predictive power compared to the quantitative part. Further, we observe that undergraduate student GPA does not correlate with success (there is even a slight negative slope in the relationship between GPA and the probability of success). This counterintuitive observation is explained once undergraduate institutions are separated by tiers: students from "higher tiers" have undergone a more rigorous training program; they on average have a slightly lower GPA but run a slightly higher probability to succeed. Finally, a gender gap is observed in the probability to succeed with female students having a lower probability to finish with a PhD despite the same undergraduate performance, compared to males. This gap is reversed if we only consider foreign graduate students. It is our hope that this study will encourage other universities to perform similar analyses, in order to design better admission and retention strategies for Math PhD programs.

研究の動機と目的

• 数学博士課程での成功を予測する入学要因を特定すること。
• 性別、マイノリティ（URM）状態、市民権といったデモグラフィック要因が博士号取得率に相関するかどうかを調査すること。
• GPA や GRE スコアといった学部時代の成績指標が、数学博士課程での成功を信頼性を持って予測できるかどうかを検証すること。
• 大学院入学前の学部時代の成績と博士課程成功の関係が、大学のTier（格付け）によってどのように変化するかを検討すること。
• システム的な格差を特定することで、より良い入学選抜および定着戦略の立案を支援すること。

提案手法

• 2005年から2010年までに米国公立Tier I大学の数学博士課程に入学した203名の学生の入学および成績データを収集・分析した。
• 最大7年間の期間にわたり、学生の博士号取得状況を追跡した（7年以内に取得を完了したか）。
• GREスコア、学部GPA、性別、市民権、URM状態、学部時代の大学のTier（格付け）を含む変数の予測力を評価するために多変量ロジスティック回帰モデルを用いた。
• 学部時代の大学をTierに分類し、大学の厳しさがGPAと成功の関係に与える影響を分析した。
• 性別および市民権に基づくサブグループ分析を実施し、学業成績以外の要因による成功率の格差を検出した。
• 図9、10、11（例：図9、10、11）を用いた可視化により、デモグラフィックおよび機関的要因に基づく予測成功率を示した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 GRE言語スコアと定量スコアは、数学博士課程での成功を予測できるか？ もしそうなら、どちらがより強い予測要因か？
• RQ2 学部GPAは博士号取得の信頼できる予測要因か？ それとも、大学の種類によってその関係が変化するか？
• RQ3 学業成績を補正した上で、性別および市民権状態が博士号取得率を独立して予測できるか？
• RQ4 学部時代の大学のTier（格付け）は、GPAと博士課程成功の関係をどのように緩和するか？
• RQ5 男性と女性の学生間には成功率の格差があるか？ また、国内学生と国際学生ではその格差はどのように異なるか？

主な発見

• 数学博士課程での成功を予測する要因として、言語的GREスコアが定量的GREスコアよりも優れている。これは、STEM分野の入学選抜で長年重視されてきた定量的スコアとは対照的である。
• 学部GPAは博士号取得率と負の相関を示すが、これは大学のTier（格付け）に起因する。上位Tierの大学から来た学生は、GPAが低くても高い成功率を示す。
• 顕著な性別格差が存在する。米国出身の女性学生は、同程度の学業成績を示す男性学生に比べ、博士号取得の確率が低い。
• 国際学生の間では、性別格差が逆転する。外国籍の女性学生は外国籍の男性学生よりも博士号取得の確率が高い。これは、成功に影響する要因が文脈依存的である可能性を示唆している。
• 市民権状態は有意な予測要因であり、米国出身の学生よりも非米国出身の学生が、特に性別ごとに分類した場合に高い予測成功率を示した。
• 人種的・民族的格差も成功率に顕著に現れるが、サンプルサイズが小さいため、常に統計的に有意ではない。今後のさらなる調査が求められる。