在布鲁金斯学会黑板博客中，詹姆斯·索兰分享了他的研究成果，研究学生的考试参与度如何影响成绩差距。

本研究使用一个分析示例来探究元数据是否有助于阐明这些结构。具体来说，分析检查学生花在测试项目上的时间(在考虑了项目难度和真实成绩估计后)，尤其是难度项目，是否能告诉我们学生的学习动机和自我效能。

更多地了解季节性对学校效能评估的影响，以及忽略夏季损失对哪些学校被认定为表现较差的影响。

在本研究中，我们进行了一项文献综述，以调查评估元数据(通常是与学生在测试或调查中的行为有关的数据)是否可以提供SEL建构的信息。本文还讨论了这一新的SEL数据来源对实践、政策和研究的启示。

在本研究中，我们介绍了政策和评估受众的脱离指标，包括脱离可能如何影响教育效果的估计。在分析上，我们使用来自一个州管理计算机测试的数据来检验考试脱离对学校对学生成长、成绩差距和夏季学习损失的贡献估计的影响。

本研究改进了以往的研究，解决了异质性的这一维度，并报告了详细的按主题分析。

在本研究中，我们将复合多项式或“CP”模型应用于学校评价情境。CP模型通过同时估计年内和年内的增长来处理学生考试分数的季节性。