培生官方最新消息:PTE與雅思分值對比產生變動!暫未影響申請!

最新消息

12 月 1 日，培生官方發布了 2020 年 PTE 和雅思考試一致性報告，從報告中可見，PTE 與雅思分值對比產生變動。

來源：培生官網

雅思 7.0 分及以上，對應 PTE 的分值變高。

雅思 6.5 分及以下，對應 PTE 的分值變低。

N/A 即表示沒有對應值。

像其他語言測試提供商一樣，PTE 團隊會定期檢查其分數與其他測試的一致性。

對於考生來說，考試的結構和框架是沒有改變的，唯一變化的是申請機構可能會根據這份報告來調整自己錄取的分數線。

但是現在官方還暫時沒有發布具體調整日期，也就是說，無論是移民還是留學，目前暫時沒有變化！

至於此次分數變動是否會影響到同學們的申請，大家可以查詢所申請學校的官網，看是否有信息變動！小助手會持續跟蹤官方一線，敬請關注吧！

培生報告原文連結請戳：

https://pearsonpte.com/wp-content/uploads/2020/12/2020-concordance-Report-for-research-pages.pdf

培生報告摘要和常見問題解答連結：

https://pearsonpte.com/articles/2020-pte-and-ielts-concordance-report-summary-and-faqs/

如果大家細心研究過PTE考試的分數說明，想必都會對成績單上最終的分數感到驚奇。

一共二十種題型上百道題，每一道題滿分最低為1分，最後結算的分數卻都剛好落在10-90之間，究竟是怎麼做到的呢？

為什麼PTE考試沒有零分和滿分？

為什麼我自我感覺良好，最後卻拿了10分？

為什麼我明明覺得自己考砸了，最後卻拿到90分？

今天我們就來講一講PTE成績單上的分數是怎樣得來的。

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PTE分數的計算過程可以概括為4步：

計算原始分-計算加權分-計算真分數-計算標準分（即成績單上最終的分數）。

1

計算原始分

如下圖所示，每一類題目的原始分都是按照同樣的方法進行累加計算，這套題目的滿分為863分，而正式考試中一套題目的原始分滿分一般都大於1000分。

2

計算加權分

得到原始分後，下一步就要通過加權算法得到加權分。理由很簡單：每一分的「價值」是不同的。

a

同一道題目，不同評分項中的分數價值不同。

對WE來說，Content的分數更「值錢」，在算法中的權重要超過其他項。

b

同一題型的題目，根據難易度獲得的權重也有高低，分數的「價值」也就不同。

假設一道簡單和一道困難的RS都拿到了滿分，滿分的價值也是不同的，難題的分數更「值錢」。

c

就算是不同的題型，同一評分項的分數同樣不等值。

比如RA和RS的Content分數，一定是需要複述的RS權重更高。

諸如此類的評判標準還有很多，也就是加權算法中有許多變量。

鑑於PTE並沒有公布算法，所以很難說清算法中的變量究竟是什麼、有多少。

3

計算真分數

每種考試都會存在誤差，其中包括系統誤差和隨機誤差，並且一般都是固定的，所以得到加權分數後，下一步就是要想辦法去除誤差，得到真分數。

注意此時得到的真分數依然是不能代表考生的英語水平的，需要經過最後一道工序才能得到10-90的標準化分數。

4

計算標準分-正態分布原理

解釋標準分的計算方法之前，先要說明為什麼不用真分數，而要這樣「多此一舉」。

Language Knowledge vs. Language Ability

在評測語言能力時，測評語言知識和語言能力是有區別的。

語言知識指的是詞彙量、語法等容易被量化的內容，語言能力則很難被量化，比如閱讀能力、寫作能力、交流能力等。

所以各大英語考試都會在設計題目的同時設下指標，通過指標的滿足情況來判斷能力的高低——但同樣的，這樣也很難完全準確地判斷一個人的英語能力，因而測評能力的考試總是存在很大的誤差。

通過指標判斷得出的成績與能力有相關性，但不能完全代表，屬於「誤差極大的近似值」。

測評語言知識

簡明清晰的評判標準

單項能力測試

相對小的誤差

測評語言能力

不容易衡量和計算

計算方法複雜，誤差大

考生在所有考生中的排序相比成績的絕對值更重要

測評能力的學術語言類考試，也叫做Norm-reference Test（常模參照考試），最經典的此類考試是我們的高考，PTE考試也同屬此類。

既然真實的分數無法準確代表能力，人們就採取另一種方法來判定，即用在同一批參加測試的人群中所處的位置來代表能力。

最常見的算法都是基於正態分布來計算。

在正態分布圖中，橫坐標是考生的真分數，縱坐標是人數。

遵循正態分布的法則，在設計分數時，上限和下限都會設計到正常學生達不到的水平。

這也解釋了為什麼PTE的分數計算是10-90分，而不是0-100（所有學生的分數都要落在合理區間，規避無法正確測試極端學生的情況，在這個例子裡面，0-100就是極端情況）。

在這幅圖中真分數實際上失去了意義，即便你知道了自己的分數，在沒有圖的情況下仍舊無法判斷自己處於哪一個位置。

為此我們需要把真分數換算為Z分數——樣本中任意一個分值距平均值（最高點）的相對距離。

一般來說，正負3個標準差就可以覆蓋99.8%的樣本。

而PTE考試取的是正負4個標準差，因而基本可以涵蓋所有的考生。

在PTE考試中用來解釋Z分數，得到標準成績，讓一般人也可以很快理解的是一個T分數，T=（10*Z+50），Z的取值是從-4到+4。

如果你的成績處於平均值左側4個標準差的位置，那就意味著你的Z分數為-4，帶入公式中可以得到T分數是10，最後成績單上的分數就是10分了。

同理，如果你的成績處於平均值右側4個標準差的位置，那就意味著你的Z分數為+4，帶入公式中可以得到T分數是90，最後成績單上的分數就是90分了。

所以——如果你不小心在考試中得了10分，並不意味著你得了0分，差距還是非常大的。畢竟參加考試的都是16歲以上英語水平正常且想要出國的人。

同樣，即使沒有做對全部的題目，一樣可以拿到90分。

所有流程完成之後，就可以得到一張真分數和T分數的對照表，之後所有考生成績單上的分數都是參照這張表得來。

因為不同考卷間有細微的差別，可能需要等值轉換。

需要注意的是，參照表是根據常模組的成績得來，並非考生。

常模組每兩年一換，包括分數的換算表，因為官方默認每兩年所有考生的英語水平會發生 變化。這也是PTE考試成績兩年有效的原因。

如此複雜的評分機制，目的只有一個，那就是更好地衡量考生的英語水平，並且最大程度上避免不公平的情況出現。

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