更频繁地收集响应时间数据，导致需要了解如何在测量模型中包括如何包含这些数据的需求。响应时间的模型已经前进，但已经进行了相对有限的大规模实证研究。我们利用自适应NWEA地图增长阅读评估的大型数据集，以避免响应时间行为的紧急特征。

This paper describes a method for identifying partial engagement and provides validation evidence to support its use and interpretation. When test events indicate the presence of partial engagement, effort-moderated scores should be interpreted cautiously.

这种可视化是开发的，为学生在2020-2021学年的地图增长上进行了国家级别的见解。评估是来自Covid-19的学生影响的一个指标。我们使用此工具的目标是创建可见数据，通知学术恢复努力，在2022年学年及以后将有必要。

本指南介绍了NWEA状态仪表板中包含的分析，统计，术语和数据，探索Covid-19的教育影响。

本研究识别了中间等级的学生的学术轨迹相对于一套大学准备基准。我们将数学和阅读学院准备基准用于富裕的纵向数据，以超过全国的360,000名学生。学生水平和学校级别的人口特征显着预测学术轨迹。

本研究调查了努力审查（E-M）评分，其中鉴定并排除了分类为快速猜测的项目响应，并排除在得分中，其影响与脱离试验中的分数畸变。

这种互动工具提供了关于数学成果和数学的典型成果和增长模式的背景，并为拍摄地图增长评估的私人和天主教学校进行阅读。它提供了多种方法来检查不同学生群体的模式，包括学生性别，种族/民族，地区和国家。