研究报告

通过不同技术和心理测量基础设施进行的MAP生长测试的可比性:基于经验数据的引擎评估研究

2020年9月

由:帕特里克·迈耶艾米丽波

描述

本报告介绍了一项基于经验数据的模式可比性研究的结果,该研究评估了在基于约束的引擎(CBE)上管理MAP Growth的分数与在当前MAP Growth引擎(称为COLO)上管理的分数之间的比较。CBE最初是为了交付而开发的年终州总结性评估,但它已得到加强,还提供全年多次的中期测试,如MAP增长。虽然CBE和COLO在软件基础结构和心理测量自适应算法上有所不同,但当交付由相同测试蓝图构建的测试时,这些差异对测试分数的影响应该很小。作为牵牛星项目的一部分,目前正在进行两项研究,以调查模式的可比性:(1)使用模拟数据的研究;(2)基于本报告中提供的经验学生数据的研究。这两项研究的结果将有助于确定MAP生长评估是否可以在不影响分数的情况下以当前形式对CBE进行。

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