行业投资评级 - Mosaic™ by ACT®: Social Emotional Learning Screener 评估工具在小学、初中和高中学生中展示了良好的信度和效度证据，适用于快速评估学生的社交情感技能和学校氛围感知 [9][28][29] 核心观点 - Mosaic™ by ACT®: Social Emotional Learning Screener 通过图像和文本的 Likert 量表以及强制选择项，评估学生的社交情感技能和学校氛围感知 [9][11][17][21] - 该工具在小学、初中和高中阶段分别评估不同的社交情感技能，如持续努力、与他人相处、保持冷静等，并测量学校氛围的两个维度：与学校人员的关系和学校安全 [9][11][17][21] - 评估结果通过个体和学校层面的报告呈现，学生得分从 1（发展）到 4（掌握），得分较低的学生可能需要进一步的技能发展支持 [9][25][26] 目录总结 第一章 介绍 - Mosaic™ by ACT®: Social Emotional Learning Screener 技术手册概述了评估工具的技能、项目类型、评分方式以及信度和效度证据 [7][8] 第二章 评估工具概述 - 评估工具分为小学、初中和高中版本，分别评估不同的社交情感技能和学校氛围感知 [10][11] - 社交情感技能的定义包括自我调节、任务相关行为和人际交往能力，这些技能与学业成就、适应行为和职场成功密切相关 [12] - 评估工具基于 ACT 的整体框架和 Big Five 人格模型，并与 CASEL 框架保持一致 [13][14] - 学校氛围的评估包括与学校人员的关系和学校安全，这两个维度与学生的行为问题和课堂参与度密切相关 [15][16] - 小学评估使用图像 Likert 量表，初中和高中评估使用强制选择项，所有评估均在线完成 [17][18][21][22] - 评分基于大样本的百分位数，学生得分分为四个等级：发展、接近、展示和掌握 [24][25] 第三章 信度和效度证据 - 小学评估的信度分析显示，各量表的 Cronbach's alpha 系数在 0.63 到 0.79 之间，效度分析显示社交情感技能与 Big Five 人格因素和学业表现显著相关 [29][35][38][39] - 初中评估的信度分析显示，各量表的 Cronbach's alpha 系数在 0.35 到 0.85 之间，效度分析显示社交情感技能与 Big Five 人格因素和学校相关结果显著相关 [60][63][66][70] - 高中评估的信度分析显示，各量表的 Cronbach's alpha 系数在 0.37 到 0.87 之间，效度分析显示社交情感技能与 Big Five 人格因素和学校相关结果显著相关 [84][88][92][95] - 各阶段的子群体差异分析显示，不同年级、性别和种族/族裔的学生在社交情感技能和学校氛围感知上存在显著差异 [47][51][55][73][77][111][114]

行业分析 * **行业展望**： 预计2025年IT服务行业将出现逐渐改善的周期性增长，主要受以下因素推动： * **行业垂直领域风头减弱**： 金融等主要行业垂直领域的行业逆风正在减弱。 * **可自由支配需求回升**： 预计2025年可自由支配需求将回升，得益于更温和的监管和利率环境，以及积压需求的释放。 * **人工智能的推动**： 预计人工智能将在未来12-18个月内对行业增长产生积极影响。 * **关键主题趋势**： * **可自由支配支出开始改善**： 预计2025年可自由支配支出将改善，行业收入增长压力将减轻。 * **人工智能飞轮持续缓慢转动，但净收入增长可望在12-18个月内实现**： 预计人工智能将在未来12-18个月内对行业增长产生积极影响。 * **宏观环境变化的启示**： 分析了潜在宏观环境变化的影响，包括H-1B签证变化、乌克兰局势解决和政府支出审查。 * **行业增长预测**： 预计2025年IT服务行业增长率为4%，2026年增长率为6.3%。 公司分析 * **Accenture (ACN)**： * **评级**： 升级至买入 * **目标价**： 420美元 * **投资观点**： 预计Accenture将从人工智能和周期性复苏中受益，并有望实现收入增长。 * **关键点**： * 周期性逆风正在减弱，特别是金融和咨询领域。 * 人工智能投资和收购将推动未来收入增长。 * 外包预订量强劲，预计将转化为收入增长。 * **EPAM Systems (EPAM)**： * **评级**： 升级至买入 * **目标价**： 295美元 * **投资观点**： 预计EPAM将从可自由支配需求的回升中受益，并有望实现收入增长。 * **关键点**： * 数字工程服务领域的差异化地位保持不变。 * 乌克兰局势解决可能有助于改善增长趋势。 * 预计2025年将实现中高个位数收入增长。 * **其他公司**： * **IBM**： 预计IBM将成功完成其转型，并有望实现收入增长。 * **Globant**： 预计Globant将实现收入增长，并有望实现股价重估。 * **TaskUs**： 预计TaskUs将面临来自生成式人工智能的挑战。 风险 * **H-1B签证变化**： 可能对IT服务公司造成轻微的负面影响。 * **政府支出审查**： 可能对联邦IT服务供应商造成影响。 * **乌克兰局势**： 可能对EPAM等公司造成影响。 * **人工智能投资**： 可能导致短期收入稀释。

7 December 2024 | 6:41AM HKT Taiwan Tech: MiTAC (3706.TW) mgmt. visit: AI server growing with diversified customer base; Operating margin to continue enhancing We visited MiTAC (3706.TW, Not Covered) management in Taiwan on Dec 6. Management remains positive on its operating income enhancement, driven by the growing servers and automotive electronics business, along with the disciplined costs control to drive operating efficiency along the rising revenues scale. Management remains positive on its AI servers ...

报告行业投资评级 - 无相关内容 报告的核心观点 - 学术准备对于学生在大学中的成功至关重要 报告研究的具体公司发现,许多学生并未为大学做好充分准备,需要采取措施帮助他们提高学术准备水平 [2][3] 根据相关目录分别进行总结 学术准备的不同含义 - 学生对"学术准备"的理解各不相同,主要包括: - 能够跟上大学课程的难度和进度 [9][10] - 掌握基础知识和技能 [9][12] - 具备良好的学习策略和习惯 [9][13] - 在高中阶段选修具有挑战性的课程 [9][14] - 在高中课程中取得好成绩 [9][16] [7] 学生对自身学术准备的评估 - 大多数学生认为自己至少有50%的机会在大学第一年课程中获得B或更高的成绩,但部分学生的自我评估与ACT成绩不符,存在高估或低估的情况 [17][18][19] [7] 影响学术准备的因素 - 报告研究的具体公司发现,以下因素与学术准备显著相关: - 选修大学学分课程的数量 [29][30][31][32][33][34][35][36][37][38][39] - 学习技能 [29][40][41][42][43][44] - 可获得的学术资源 [29][45][46][47][48][49] [7] 有助于学术准备的支持和行为 - 学生认为以下支持和行为有助于他们的学术准备: - 高级、严格的课程 [51][52][53][54] - 学习技能(如时间管理、学习习惯) [51][56][57][58] - 来自知识渊博的成年人的专业支持 [51][54][55] - 其他社交和情感行为(如职业道德、决心) [51][54] - 学术资源(如辅导、咨询、办公时间) [51][54][57] - 来自重要个体的个人支持(如家人、朋友) [51][54][58] [7] 讨论 - 报告研究的具体公司总结了高中生对大学学术准备的看法,评估其成功机会的依据,以及他们认为有帮助的支持和行为 研究发现,学生对学术准备的理解主要集中在学术表现指标上,但也包括一些行为因素 此外,学生对自身准备情况的评估存在高估或低估的情况,使用多种学术信息来源有助于更准确地评估学术准备水平 最后,报告研究的具体公司提出了一些高中可以采取的措施,以更好地帮助学生为大学做好准备 [63][64][65][66][67][68][69][70][71][72][73][74][75][76][77] [7]

报告行业投资评级 - 无相关内容 报告的核心观点 - 高中GPA和ACT综合分数都是大学成功的重要预测指标,特别是第一年大学GPA(FYGPA) [2] - FYGPA在ACT分数和累积GPA(CGPA)之间起中介作用,但在HSGPA和CGPA之间不起中介作用 [2] - HSGPA和ACT分数的交互作用是CGPA的重要预测指标,两项指标的一致性对更好结果至关重要 [2] 根据相关目录分别进行总结 结论 - 高中GPA(HSGPA)和ACT分数都是大学成功的重要预测指标,特别是第一年大学GPA(FYGPA) [2] - FYGPA在ACT分数和累积GPA(CGPA)之间起中介作用,但在HSGPA和CGPA之间不起中介作用 [2] - HSGPA和ACT分数的交互作用是CGPA的重要预测指标,两项指标的一致性对更好结果至关重要 [2] - 强调使用HSGPA和ACT分数进行更准确预测和有针对性的学术支持的价值 [2] 对学生、教师和高等教育专业人员的启示 - 对于学生,研究建议需要同时关注保持高成绩和在标准化考试中取得好成绩,以确保在大学有一个良好的开端 [3] - 教师可以利用这些见解更好地识别可能需要在不同成就指标之间调整其学业表现的学生 [3] - 对于高等教育专业人员,研究结果强调了全面招生过程的重要性,该过程考虑了HSGPA和ACT分数 [3] 下一步行动 - 鼓励高中生在高中课程和ACT考试中努力保持一致的表现,以更好地为大学成功做好准备 [4] - 教师和辅导员可以使用这些发现来识别可能需要额外帮助以调整其学业成就的学生 [4] - 高等教育机构在做出招生决定和支持过程时应考虑HSGPA和ACT分数,提供更全面的学生准备评估 [4] - 大学可以为HSGPA和ACT分数之间存在差异的学生开发有针对性的干预措施,以帮助改善其学业成果和保留率 [4] 介绍 - 先前研究表明ACT分数和高中GPA(HSGPA)在预测大学成功方面的重要性 [10] - 例如,Coyle和Pillow(2008)证明ACT和SAT分数在考虑一般智力后仍能预测早期大学GPA [10] - Huh和Huang(2016)表明ACT分数和HSGPA都是第一年大学GPA(FYGPA)的重要预测指标 [10] - Westrick等人(2015)在50个机构的元分析中发现,ACT分数和HSGPA都是大学表现和保留的重要预测指标,但HSGPA比ACT分数更具预测性 [10] - Marini等人(2019)表明,SAT分数与HSGPA结合有效地预测了FYGPA和第二年的保留 [10] - 最近的一项研究(Sanchez, 2024)发现类似结果:在这项研究中,HSGPA和ACT分数都预测了FYGPA,使用这些大学前成就指标一起导致更好的FYGPA预测 [10] 方法 - 样本包括来自南部州的高中生,该州与ACT签订合同测试大多数公立高中11年级学生 [17] - 样本包括2017年秋季进入大学的学生,这些学生被跟踪了六年,以确定他们是否完成了学士学位 [17] - 学生需要有以下特征的有效数据:ACT综合分数(ACTC),HSGPA,FYGPA,学生人口统计(特别是收入,性别和种族/民族背景),以及CGPA [17] 结果 - 样本由更多女性学生组成,74%的样本是白人,约33%的样本来自收入超过10万美元的家庭 [29] - 平均ACTC分数为23.48,平均HSGPA为3.52,平均FYGPA和CGPA均为3.38 [29] - 样本中共有7516名学生 [29] - 样本的HSGPA,FYGPA和CGPA均偏向各自分布的上端(4.0) [32] - 大多数HSGPA高于3.0,这可能是由于未从大学毕业的学生的流失 [32] - ACTC分数大致呈正态分布 [32] 讨论 - 先前研究表明ACT分数和HSGPA都是未来大学成功的重要预测指标,特别是FYGPA [77] - Coyle和Pillow(2008)以及Huh和Huang(1996)发现这两个学术成就指标都是FYGPA的重要预测指标 [77] - 研究表明,这些大学前成就指标与大学成功(包括第二年的保留)之间存在关系,HSGPA比ACT分数更具预测性 [77] - Sanchez(2024)在研究中发现了类似的结果,该研究检查了HSGPA和ACT考试分数对FYGPA的预测能力 [77] - 这种预测能力也已被发现适用于长期大学成果,如学位完成,FYGPA在学生的大学旅程中起着重要的中介作用 [77] - 准确预测FYGPA的重要性体现在FYGPA在及时学位完成中的作用,以及在识别可能需要额外学术支持的学生中的作用 [77] 附录 - 附录提供了HSGPA,ACT综合分数和HSGPA加ACT综合分数HLM的系数 [93] - 附录还包括每个模型的模型拟合统计数据,如残差方差减少百分比,边际R²,条件R²,AIC和BIC [93]