越来越频繁地收集响应时间数据，导致越来越需要了解如何将此类数据包含在度量模型中。响应时间的模型已经先进，但相对有限的大规模实证调查已经进行。我们利用来自自适应NWEA MAP成长阅读评估的大型数据集来阐明响应时间行为的紧急特征。

本文描述了一种识别部分接合的方法，并提供了验证证据来支持其使用和解释。当测试事件表明部分参与的存在时，应该谨慎地解释与努力相关的分数。

该可视化图旨在提供州一级的视角，以了解学生在2020-2021学年的MAP增长表现。评估是COVID-19对学生影响的众多指标之一。我们使用该工具的目标是创建可见数据，为2022学年及以后必要的学术恢复工作提供信息。

本指南解释了NWEA状态仪表板中的分析、统计、术语和数据，探讨COVID-19对教育的影响。

这项研究确定了学生在中学阶段的学业轨迹相对于一套大学准备基准。我们对全国36万多名学生的丰富纵向数据进行数学和阅读方面的大学准备基准。学生层面和学校层面的人口特征显著预测学业轨迹。

本研究研究了努力调节(E‐M)评分，将被归类为快速猜测的项目反应识别出来并排除在评分之外，以及它对非参与测试的得分失真的影响。

这个互动工具为参加MAP成长评估的私立和天主教学校提供了数学和阅读成绩和成长的典型模式。它提供了多种方法来检查不同学生群体的模式，包括按学生性别、种族/民族、地区和州。