이전 블로그 게시물에서 내비앙스 사용:조직화 방법,우리는 내비앙스를 시작하는 방법에 대해 논의했습니다. 이 할부는 최고의 프로그램을 활용하는 방법에 초점을 맞추고.
내비앙스에서 정기적으로 사용하는 기능 중 하나는 각 대학에 대해 생성 된 스 캐터 그램입니다. 스 캐터 그램은 지난 몇 년 동안 특정 대학에 지원 한 고등학교의 각 학생에 대한 데이터 포인트를 제공합니다. 데이터 포인트는 학교의 규모에 따라 학생의 표준화 된 시험 점수와 평점을 나타냅니다. 포인트는 또한 학생이 입학 여부를 나타냅니다,대기자 명단,또는 특정 학교에서 거부. 학생에 대한 다른 식별 정보는 제공되지 않습니다,하지만 당신의 평점 및 토 또는 행동이 관심의 대학에서 스택 방법을 아는 것은 매우 도움이 될 수 있습니다. 그래프에 그려진 상자를 통해 산점도는 그 대학에서 받아 들여진 평균 평점 및 평균 토/행동을 나타냅니다. 귀하의 특정 데이터 포인트가 상자 밖에서 더 많을수록 해당 학교의 강력한 지원자가 될 확률이 높아집니다.
스 캐터 그램은 입학 결정에 더 많은 숫자 중심의 대학의 추세선을 보여주는 데 특히 효과적입니다. 일반적으로(그리고 예외가 있습니다!),큰 공립 대학은 숫자에 자신의 입학 결정의 대부분을 기반으로하는 경향이-에서와 같이,신청자의 평점 및 표준화 된 시험 점수. 당신이 당신의 지역에서 매우 인기가 대부분 큰 학교에서 찾고 있다면,네비 언스는 그 학교에서 입학 범위에 있는지 여부를 예측하는 훌륭한 방법이 될 수 있습니다.
하지만 언제 네비 언스가 잘 작동하지 않습니까? 당신이 작의에 보는 자료가 당신에게 당신의 입하 기회의 제일 예언자를 주지 않을지도 모르지 않는 학교의 약간 유형이 있다.
총체적인 입학 접근 방식을 취하는 대학:많은 소규모 인문 대학과 고도로 선별 된 대학의 경우 숫자는 이야기 만하기 시작합니다. 예,숫자는 일반적으로 올바른 범위에 있음을 나타낼 수 있지만 기관과의 적합성,에세이의 강도 또는 추천서를 고려하지 않습니다. 연습으로,매우 선택적 아이비 리그 대학의 스 캐터 그램에서보세요. 당신은 더 높은 평점 및 토/법 점수를 가진 지원자를 인정하는 경향이 있다는 것을 알 수 있습니다(예상대로),하지만 당신은 또한 대기자 명단에 있거나 거부 된”높은 숫자”후보자가 많이 있다는 것을 알 수 있습니다. 그 대학은 전체적으로 읽고 응용 프로그램의 모든 부분을 소중하게 생각하기 때문에(하나가 없기 때문에)수용에 대한 숫자의 정확한 공식을 정확하게 파악하기가 더 어렵고 입학 응용 프로그램의 정확한 결과를 예측하기가 더 어렵습니다.
고등학교의 상자 너머 대학: 네비 언스는 아마 당신에게 당신의 동료의 많은 적용 학교에 대한 꽤 좋은 추세선을 표시 할 수 있습니다. 예를 들어,저는 뉴저지에서 일하며 많은 학생들이 보스턴-직류 회랑에있는 대학에만 집중합니다. 그러나 상자 이상으로 생각하고,자유로운 학교에 적용하는 것을 고려하고 있는 당신의 그들은 어떨까요? 어쩌면 당신은 당신의 고등학교에서 단지 2 명의 사람들이에 이제까지 적용한 태평양 북서부에 있는 대학을 보고 있다. 어쩌면 당신은 캐나다 또는 영국의 대학에 관심이 있습니다. 이러한 경우,스 캐터 그램은 당신에게 추세선이 떨어지는 곳과 입학의 당신의 진정한 기회가있을 수 있습니다 무엇의 감각을 줄 수있는 충분한 사전 지원자의 데이터를 포함하지 않습니다.
시험 선택/유연한 학교:스 캐터 그램의 기본 전제는 지원자의 평점과 시험 점수를 알면 입학 범위를 예측할 수 있다는 것입니다. 그러나 시험 선택 학교는 어떻습니까? 대학의 증가(마지막 카운트에서 1000 이상)는 입학 정책에서 선택 시험이되었으므로 해당 데이터의 중요한 부분이 누락되었습니다. 네비 언스는 여전히 당신에게 당신의 평점이 범위에 있는지 여부에 대한 일반적인 감각을 줄 수 있지만,그 시험 선택 학교에 대한 최선의 예측되지 않을 수 있습니다.
간단히 말해서,네비앙스 액세스 권한이 있는 경우 스 캐터그램을 살펴보십시오. 데이터는 특히 수용 추세에 대해 배우고 대학 목록을 형성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 100%정확도로 입학 결과를 예측하는 것에 집착하지 마십시오. 컴퓨터 생성 스 캐터 그램은 흥미 롭지 만 실제로 입학 결정을 내리는 실제 인간이 있습니다. 당신은 당신이 산란에 점으로 표현 될 수있는 것보다 더 알고,철저하고 사려 깊은 응용 프로그램과 함께,입학 임원도 볼 수 있습니다.
