编者按
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演讲者简介：崔钦宇，2018年Marianopolis College毕业生。R-Score新旧更替的见证人，对R-
崔钦宇
如何提高R-score?
R-score的算法还有这个算法对你成绩的影响，这个是今天我要演讲的主要内容。
R-score是什么，我的定义是R-score是魁省教育局以统计的数值对大学预科学生在校成绩的评估。
首先讲一下为什么魁省用R-score而不是美国的gpa。因为学校的水平不同然后评估标准也不一样。有很多不确定因素可以影响你的成绩，比如同一个学生在a校可能拿到90分但在b校拿到满分。就是说通过4个影响因素来把对成绩的评估公平化。
这4个因素分别是你的成绩，平均成绩，标准偏差和高中平均成绩。标准偏差是一种度量数据分散程度的标准，用于衡量数据值偏离算数值的程度。然后标准分数Zscore是具有相等单位的量数，其计算公式为：（自身成绩-平均成绩）/标准偏差。这也是算R-score要用到的一部分。
接下来是团体强度指标，公式为：（高中平均分-75）/14. 这个算法是旧的R-score算法，今天我会讲一下新的算法。
在这之前我先讲一下评估团体，刚刚我说了平均成绩不代表班级或年级成绩，它的单位是不一样的，每个学校选的也不一样。 第一种是班级成绩，只和你班里的二三十个人对比，但这个基本上是不可能的因为一个班里成绩差距可能会较大，对所算出的R-score可能有失公平，因此这种方法基本是不可能的。
接下来是以老师为单位在这个老师教的几个班里比较。第三种是以课程为单位和全年级所有上这个课的人比较，Marianopolis用的就是这种方法。这个方法看上去很科学，可是对于一些文科课来说，由于老师讲的内容不同，评分标准不同会造成一定偏差。
最后一种是几种方法混合，据我所知Dawson和John abbott就是这样。他们的科学课这种教材内容每个班都一样的就以年级为单位评分，而文科课等课程设置和评分标准取决于老师的就以老师为单位评分，这样评分后的结果是比较公平的，可以根据评分团体尽可能的把你的R-score最大化。
接下来讲新的R-score算法。在这之前我要先讲两个专业名词，第一个是ifgz，我的注解是updated group strength index。R-score的算法是希望能脱离一切绝对数值比如你自己本身的分数，它是一个相对的成绩来最大的公平化成绩的评估。
原来团体强度指标的算法是“(高中平均分-75）/14”，其中75和14是两个常数。75是估算的全省的平均成绩，14是估算的全省平均偏差。新的算法ifgz用的是高中的Zscore，用的是“（自身成绩-实际的平均成绩）/实际的标准偏差 ”，就完善了旧版。
因为旧版成绩的标准偏差对成绩好学生的R-score有不公平的影响，新版又引进了idgz—高中的标准偏差，也就是在考虑到你高中Zscore的同时也会考虑到高中的标准偏差用来弥补ifgz的缺陷。在新的算法中你的Zscore还是高中的Zscore，然后用他乘以高中标准偏差，再加上修改后的高中标准分数，加上5再乘以5。
新的R-score算法对学生有什么影响呢？简单来说新的R-score对科学系的学生更有利，而社会科学以及其他科系的学生受益要比科学系差很多。原因在于申请科学系的学生在高中成绩普遍较高, 而新的算法对R-score成绩好的学生有很大的帮助。
据我的不完全统计，我身边的科学系学生从旧算法到新算法R-score提高了大约2.5-3；然而其他系的学生增长大约只在1.5-2左右。最后讲一下如何提高R-score，我个人列了5点，以重要程度排列。
首先是自身成绩，这是你唯一可控的；然后是选拿分容易的老师；第三点是能拿满分的课程；第四点是可预测性，在你对你自己成绩预测较精确的情况下，对R-score也有帮助；最后一点是教学质量，之所以放在最后是因为在预科里自习能力非常重要，一个更好拿分的老师是比教学质量高的老师对R-score更有利的。
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