The 2020 MAP Growth Norms report presents mathematics, reading, language arts and science achievement and growth patterns for students attending public schools across the U.S. It includes details on the methodological approach, information on MAP Growth assessments, the tested student population and post-stratification weighting, growth modeling, and implications of the study for research and practice, as well as tables showing student and school status and growth norms, status percentiles, growth distributions, and growth percentiles

本研究探讨应对风格如何影响增长的估计。

本研究探讨利用超过200万幼稚园的学生数据：从2010年至2017年进入幼儿园学习技能。

重要的教育决策，比如是否要缩短或延长学年，往往承担业绩增长是通过学年线性。本研究通过考察在整个秋季，冬季8级，以及2016-17学年春季使用七个万学生在幼儿园这个数据未经检验的假设。

通过一系列模拟和实证研究，我们生产使用金额得分以及多个IRT方法在单队列重复测量设计评分和比较使用每组得分从纵向增长模型增长预期的复苏。

在这项研究中，我们进行了实证和仿真分析，其中我们使用项目响应理论（IRT）模型进行调查，该模型，并且不考虑响应样式，然后在增长模型中使用这些不同的分数并进行比较结果。

Eduwonk从2010 - 2017年开始采访了新的NWEA关于进入幼儿园的学术技能趋势的研究。