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Das LizzyM-System

Dieses System wurde ursprünglich als Ergänzung und nicht als Ersatz für das bereits weit verbreitete LizzyM-Bewertungssystem entwickelt. Als Referenz ist der LizzyM-Score definiert als (GPA*10)+MCAT und kann in bestimmten Situationen einen Modifikator von +1 oder -1 enthalten. Die LizzyM-Punktzahl des Bewerbers wird dann mit der LizzyM-Punktzahl für eine Schule verglichen, um festzustellen, ob der Bewerber für diese Schule statistisch wettbewerbsfähig ist oder nicht. Die inhärente Einfachheit des LizzyM-Scores macht es zwar schnell und einfach zu generieren und anzuwenden, schafft jedoch auch Probleme, die für Systeme typisch sind, die reduzieren und verallgemeinern. Die beiden wichtigsten Vereinfachungen sind die Reduzierung einer gesamten Anwendung auf zwei (bereits numerische) Metriken und die Annahme, dass der LizzyM-Score für den Großteil, wenn nicht die gesamte Variabilität verantwortlich ist, die der Selektivität zugeschrieben wird.

Diese Annahmen haben zwar ihre Berechtigung, weshalb der LizzyM-Score so weit verbreitet ist, aber es gibt auch Mängel, die angegangen werden müssen, um ein genaueres System zur Bewertung einer Anwendung zu schaffen. Einer dieser Mängel besteht darin, dass bestimmte Schulen mit ähnlichen LizzyM-Schulen möglicherweise sehr unterschiedliche Wettbewerbsniveaus aufweisen. Obwohl zum Beispiel UVA und Duke identische LizzyM-Werte haben, ist es klar, dass Duke eine viel selektivere Schule ist als UVA. Darüber hinaus werden kleine Unterschiede in der LizzyM-Punktzahl signifikant, wenn diese Metrik verwendet wird, um die Wettbewerbsfähigkeit zweier ähnlicher Schulen zu bewerten. Zum Beispiel hat Duke einen LizzyM-Score von 75, während Yale einen LizzyM-Score von 76 hat; Beide Schulen sind ähnlich wählerisch, aber jemand könnte (sehr fälschlicherweise) einem Bewerber mit 3,9/36 mitteilen, dass er für Duke wettbewerbsfähiger ist als für Yale. Schließlich wird der LizzyM-Score verwendet, um festzustellen, ob jemand für eine einzelne Schule statistisch wettbewerbsfähig ist, und ist wesentlich weniger nützlich, um einem Bewerber bei der Erstellung einer Liste von Schulen zu helfen.

Das Bewerberbewertungssystem – Überblick

Das WedgeDawg Applicant Rating System (ARS) wurde entwickelt, um diese Mängel zu beheben. Es berücksichtigt die meisten Faktoren, die eine Bewerbung an der medizinischen Fakultät ausmachen, gibt einem Bewerber für jeden eine separate Punktzahl und gibt einem Bewerber dann eine numerische Bewertung. Diese numerische Bewertung wird dann auf eine Kategorieebene übertragen und basierend auf dieser Kategorie wird ein Profil von Schulen erstellt, an denen man sich bewerben kann.

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