本报告研究了COVID-19大流行对黑人、土著和有色人种(BIPOC)学生的学业影响，目的是记录成绩趋势，为领导人和政策制定者提供证据，指导采取行动解决BIPOC学生的教育不平等问题。

响应时间数据的收集越来越频繁，这就增加了对如何将这些数据包含在度量模型中的理解。响应时间的模型已经提出，但大规模的实证调查相对有限。我们利用自适应NWEA MAP成长阅读评估的大型数据集来阐明响应时间行为的紧急特征。

本文描述了一种识别部分业务的方法，并提供了验证证据来支持其使用和解释。当测试事件表明部分投入的存在时，努力调节分数应该谨慎地解释。

在这次由优秀教育联盟、NWEA和国家学习障碍中心举办的网络研讨会上，了解大流行前关于特殊教育学生学业成长的最新研究，以及对旨在刺激COVID-19恢复的政策和实践的影响。

一项新的研究调查了接受特殊教育的学生以及K-4年级每个学年和暑假从未接受过特殊教育的学生的学业成就和成长情况，结果显示，在某些年份，残疾学生在学年中的学业增长与正常学生一样多，甚至更多，但残疾学生夏季学习的急剧损失加剧了差距的扩大。

这项研究比较了K-4年级曾经接受过特殊教育的学生(ever- sped)和从未接受过特殊教育的学生(never- sped)的年内和跨年的学业增长。在许多学年中，快速学习的学生在数学和阅读方面比从未快速学习的学生进步更多，但在每个暑假，他们比同龄人损失更多的知识，导致差距不断扩大。这些发现表明，暑期学习机会对于改善残疾学生的教育成果至关重要。

为了避免让一个人评估一个感兴趣的结构的主观性，经常使用多个评分者。虽然已经提出了一系列模型来解决使用多个评分者时出现的测量问题，但很少有模型可用来估计存在多个评分者时的增长。本研究提供了一个模型，该模型删除了所有评分者在给定时间点的共享感知，然后添加了跨时间点的潜在增长曲线模型。结果表明，该模型显示出希望使用的研究人员谁想估计增长基于纵向多评级数据。