高中 GPA 和 ACT 综合分数对毕业时大学 GPA 的预测有效性：考察第一年大学 GPA 作为中介变量的研究

研究结论

高中 GPA 和 ACT 分数是大学成功的重要预测指标，特别是大一学年 GPA（FYGPA）。研究得出以下结论：

1. FYGPA 的中介作用：FYGPA 在 ACT 分数与累计平均分（CGPA）之间起中介作用，但 HSGPA 与 CGPA 之间并非如此。
2. HSGPA 与 ACT 分数的交互作用：HSGPA 与 ACT 分数的交互作用是 CGPA 的重要预测指标，一致的学业表现对于取得更好的结果至关重要。
3. 综合预测的重要性：同时使用 HSGPA 和 ACT 分数进行更准确预测和个性化学术支持的价值。

研究建议

• 对学生：需关注保持高成绩和在标准化考试中表现出色，以确保在大学取得良好的开端。
• 对教师：可以利用这些见解更好地识别需要在不同评估标准上提升学术表现的学生，从而提供额外的帮助。
• 对高等教育专业人士：研究结果强调了综合录取过程的重要性，该过程需同时考虑 HSGPA 和 ACT 分数。

实际步骤

• 高中生：鼓励在高中课程学习和 ACT 考试中保持一致的表现，以更好地为大学成功做准备。
• 教师和辅导员：利用这些发现来识别可能需要额外帮助以使学术成就与预期目标相匹配的学生。
• 高等教育机构：在做出录取决定和支持过程中应考虑学生的高中学分平均成绩（HSGPA）和 ACT 分数，以进行更全面的学生准备情况评估。此外，可以针对那些 HSGPA 和 ACT 分数之间存在差异的学生制定有针对性的干预措施，以帮助提高他们的学术成果和留存率。

核心数据

• 样本特征：7,516 名学生，其中女生多于男生，74% 为白人，约 33% 来自家庭年收入超过 100,000 美元的家庭。平均 ACT 分数为 23.48，平均 HSGPA 为 3.52，平均 FYGPA 和 CGPA 均为 3.38。
• 模型拟合度：同时包含 HSGPA 和 ACT 分数的模型比仅包含 HSGPA 或仅包含 ACT 分数的模型稍微更好地拟合了数据。

研究方法

• 样本：南部州的公共高中 11 年级学生，2017 年秋季入学的大学学生。
• 措施：ACT 综合分数、HSGPA、FYGPA、CGPA 和人口统计信息。
• 数据分析：路径分析和分层线性模型（HLMs）。

讨论

研究强调了在预测长期大学成功（如 CGPA）时同时使用 HSGPA 和 ACT 分数的重要性。对于高中生而言，预测成功意味着评估他们通过 HSGPA 和 ACT 成绩反映的表现，并努力持续展示其学术知识和技能。对于高校而言，该研究强调了进行全面评估过程的重要性，利用所有可用信息来针对性地提供补充支持并实施数据驱动策略以提升学生成果。