期刊文章

利用季节性趋势的纵向中期成就数据估计和比较增长

2022年2月

发表在:

教育效能研究杂志[j](3) 635 - 654。https://doi.org/10.1080/19345747.2021.2018744

由:詹姆斯Soland，杨梦琴

摘要

纵向成就数据的来源正在增加，部分原因是现有的中期评价扩大了。这些测试通常用于监测学生，教室和学校在学年内和跨学年的进步。然而，很少有统计模型配备来近似明显数据中存在季节性模式，也没有太多关于如何选择模型的指导。在本研究中，我们提出了一个由中期成绩数据的季节性特征驱动的一般统计模型，并进行了旨在减少对重复测量成绩数据产生经验基准的障碍的分析。该模型旨在将传统多项式模型的特征与分段模型的特征结合起来，前者估计年同比增长，但忽略年内收益和损失，后者直接估计年内收益/损失，但不包括年同比增长的条款。讨论了对研究和政策的影响。

查看更多
访问期刊

本文发表于NWEA之外。全文可以在上面的链接中找到。

相关的话题