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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
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:安胡省那Patrick Meyer.那愿李文
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。
解决Covid-19的学生评估中断
在这方面IES内部研究博客,兰德和NWEA研究人员分享了他们在IES授予的工作中的一些早期调查结果,为学校和地区制定了学校和地区的战略,以解决Covid-19中断对学生评估计划的影响。在博客中,他们描述了从2020年缺乏评估数据所产生的地区和学校的关键问题的调查和访谈的一些关键结果。
经过:Jonathan Schweig那Megan Kuhfeld.那安德鲁麦克斯
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“论坛,来自全国各地的专家份额统计和数据分析挑战,他们面临着他们在美国学校Covid-19的影响周围的问题和研究问题。阅读更多关于论坛和演示者niss网页。
话题:Covid-19和学校那测量和缩放
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.那詹姆斯的孤独那Beth Tarasawa.那安吉拉约翰逊那Erik Ruzek.那Karyn Lewis.
话题:Covid-19和学校那公平那测量和缩放