杂志文章
2020年7月
多变行为研究
by:詹姆斯索兰,梅根库赫
受调查者使用克丽丝特尺度不同类别时使用不同响应样式,尽管利息构造有相同的真分举例说,应答者可能更可能使用响应尺度极端值而不考虑真分研究已经显示不同响应样式可产生构造无关偏差源,扭曲基于调查数据的基本推理一些初步研究研究响应风格对纵向分析调查分数的影响问题,对响应风格如何影响估计增长问题置之不理。在这次研究中,我们进行了实证模拟分析,用项目响应理论模型评分,这些模型不考虑响应风格,用增长模型中的不同分数比较结果一般来说,我们发现响应样式可影响生长参数估计值,包括斜坡,但作用因心理构造、响应样式和IRT模型使用而异
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题目:增长建模,度量和缩放,社会情感学习
成绩增长规范
报表记录用于产生成绩增长用户规范程序数列课程特题测试,包括代数1、几何学、代数2综合数学I、综合数学II、综合数学III和生物/生命科学综合数学一号、综合数学二号、综合数学三号以及生物学/生命科学首次提供规范剩余测试,即代数1、几何和代数2更新规范,包括使用最近测试事件接受更多期间增长规范规范样本选择程序以及模型基础方法使用多变真分模型(Thum和He,2019年)说明参数出已知分不精确生成规范
by:微黑
产品 :MAP增长
题目:度量和缩放
听力和重听学生阅读数学成绩纵向模型
新研究使用纵向数据提供证据说明聋人和重听学生继续在整个二至八年级学习数学和阅读技能,挑战DHH学生初级技能lataeu假设
by:斯蒂芬妮Cawthon,伊丽莎白巴克,强尼丹尼尔,北角,安娜维尔马
题目:公平化,度量和缩放
EnglishMAP阅读流畅基础技巧实现和增长规范
报表记录规范学习程序生成英语MAP阅读流畅基础技巧实现和增长用户规范
产品 :MAP阅读流畅性
MAP增长理论动作
MAP增长理论描述MAP增长关键特征及其综合评估系统位置
by:帕特里克梅耶,迈克尔达林
题目:公平化,度量和缩放,测试设计
贝叶斯不确定性估计高斯图形模型和中心点索引
本研究比较BayesianGLASSO和Horseshe前题估计使用广度模拟GLASSO常客GLASSO估计
by:约兰钟格灵,沙夏Epskamp,唐纳德威廉斯
CoVID-19大流行期间学校组成变化:对学校平均临时测试分数使用的影响
教职员工定期使用学校汇总测试分数监测学校表现并决策在本报告中,RAND研究者调查一个具体问题可能污染COVID-19-era学分并导致错误对比历史总分和其他近似总分:随时间变化学校组成研究NWA增长评估数据, 州区在2020-2021学年期间使用期中评估数据
by:强纳森施威格,梅根库赫,安德鲁麦肯,梅丽莎Diliberti,路易马里亚诺
题目:CoVID-19学校,度量和缩放
CoVID-19学习阶段更新2021-22学年初学生成绩和增长
CoVID-19大流行在多大程度上影响学生阅读和数学成绩和增长,哪些学生受影响最大?使用三至八年级600万学生用MAP增长评估阅读数学,本简介分析2019年秋季2021年大流行和2021年秋季学生成绩与广度前趋势之比研究为支持恢复的领导者提供洞察力
by:卡林刘易斯,梅根库赫
题目:CoVID-19学校,公平化,增长建模
数据可视化
View交互工具带入复杂教育问题探索增长模式 成绩模式 贫困模式 大学准备状态模式
研究伙伴关系
与大学研究者协作 学校系统 处理各种教育研究题
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西蒙娜贝蒂Sr.公共关系主管
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