Under de senaste åren har ökningen av antalet personer som går in på universitet bidragit till en större variation i bakgrunden till de första programmen. Följaktligen har det blivit ännu viktigare att förstå en elevs förkunskaper i ett givet ämne. Två huvudsakliga skäl till detta är att ta fram en lämplig läroplan för det första året och att ta reda på om en student skulle få ytterligare stöd. Därför, för att eventuella nödvändiga åtgärder ska kunna vidtas för att förbättra en students prestationer, skulle det slutliga målet vara förmågan att förutsäga framtida prestationer. En fortsatt förändring i studenternas tidigare matematik (och mekanik) kunskap ses inom teknik, ett ämne som kräver en betydande mängd matematik kunskap. Denna uppsats beskriver statistiska regressionsmodeller som används för att förutsäga elevernas resultat under det första året. Resultaten från dessa modeller belyser att ett matematiskt diagnostiskt test inte bara är användbart för att få information om en students förkunskaper utan också är en av de bästa prediktorerna för framtida prestationer. I modellerna fann man också att studenternas betyg kunde förbättras genom att söka hjälp vid universitetets stödcenter för matematikundervisning. Verktyg och metoder (t.ex. Undersökningar och diagnostiska tester) som lämpar sig för att få fram data som används i regressionsmodellerna diskuteras också.
Dessutom Lee et al. REF presenterar statistiska regressionsmodeller som används för att förutsäga elevernas prestanda under det första året.
Predicting performance of first year engineering students and the importance of assessment tools therein
{'venue': 'Engineering Education', 'journal': 'Engineering Education', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}