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在不确定的情况下,转向数据驱动的平权行动政策(cs)

本文研究的是在一个集中式系统下的大学招生,该系统使用等级和标准化考试分数来匹配申请者的大学项目。本文考虑的是平权行动政策,旨在增加来自弱势群体的录取人数。由于这项政策必须在申请期开始前公布,所以每个项目学生的分数分布都不确定。这给政策制定者带来了一定的挑战。本文探索了使用基于历史数据的预测模型来帮助优化此类政策参数的可能性

原文题目:Towards Data-Driven Affirmative Action Policies under Uncertainty

原文作者:Corinna Hertweck, Carlos Castillo, Michael Mathioudakis

原文:In this paper, we study university admissions under a centralized system that uses grades and standardized test scores to match applicants to university programs. We consider affirmative action policies that seek to increase the number of admitted applicants from underrepresented groups. Since such a policy has to be announced before the start of the application period, there is uncertainty about the score distribution of the students applying to each program. This poses a difficult challenge for policy-makers. We explore the possibility of using a predictive model trained on historical data to help optimize the parameters of such policies.

原文地址:https://arxiv.org/abs/2007.01202

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