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基于半监督的基于学习的学习诊断分类方法,使用人工神经网络
这项研究是第一次将半监督学习思想应用于CDM的首次。此外,我们使用验证测试为ANN选择适当的参数而不是使用典型的统计标准,例如AIC,BIC。
经过:康雪那Laine Bradshaw.
话题:测量和缩放
2021
通过不同技术和心理学基础设施给药的地图生长试验的可比性:模拟研究
本报告提出了通过模拟进行的模式可比性研究的结果,以评估从基于约束的发动机(CBE)上管理的地图增长的分数与在称为Colo的当前地图增长引擎上施用的那些。
经过:安胡那Patrick Meyer.那愿李文
2021
学习曲线:重新审视在年内线性增长假设
重要的教育政策决策,如是缩短还是扩大学年,往往认为成就的增长是线性的,通过学年是线性的。本研究审查了在2016 - 17年学年的秋季,冬季和春季的8年级,使用幼儿园中的七百万学生的数据来检查这一未经测试的假设。
2021
Niss Ingram Olkin论坛:Covid和学校:建模开口,关闭和学习损失
在全国统计科学研究所(NISS)INGRAM OLKIN“统计服务社会“在论坛上,来自全国各地的专家分享了他们在报告和研究COVID-19对美国学校的影响方面所面临的统计和数据分析挑战。请在论坛和主持人上阅读更多信息niss网页。
话题:COVID-19和学校那测量和缩放
2020
Covid-19如何影响学生学习?秋季2020年初步调查结果
在这个棕色中心黑板(Brookings机构)博客中,NWEA研究人员从新的研究中分享调查结果,揭示了Covid-19 Pandemic在学生学习的影响的影响。
经过:Megan Kuhfeld.那詹姆斯Soland那贝丝Tarasawa那安吉拉约翰逊那Erik Ruzek.那Karyn Lewis.
话题:COVID-19和学校那股本那测量和缩放
2020
2020年秋季远程和现场MAP增长测试的可比性分析
Covid-19学校关闭如何影响学生学术成长和成就?新的研究使用秋季2020地图增长评估数据440万学生提供了新的见解,主要结果和可行的建议。
经过:Megan Kuhfeld.那Karyn Lewis.那Patrick Meyer.那贝丝Tarasawa
2020