相关的话题
探索COVID-19的教育影响
这种可视化的开发是为了提供州一级的深入了解学生在2020-2021学年的MAP增长情况。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学年及以后的学术恢复工作提供信息。
由:格雷格•王
2021
基于人工神经网络的半监督学习诊断分类方法
本研究首次将半监督学习思维应用到CDM中。此外,我们使用验证测试为ann选择合适的参数,而不是使用典型的统计标准,如AIC, BIC。
由:康雪,莱恩肖
主题:测量及扩展
2021
2021
为早期学习者准备:支持2021年幼儿园班的考虑
2019冠状病毒病(COVID-19)大流行正在以多种方式改变学校,其中幼儿园入学率的变化可能会对全国各地的教室产生重要影响。因为学生在学前和小学早期发展的学术和非学术技能是重要的长期成果的基础,理解这些变化并找到有效支持我们最年轻学生学习的方法对教育者和领导者来说是至关重要的。根据最近的研究,我们为地区、学校和课堂领导提供了四项及时的考虑。
由:贝丝Tarasawa,安吉拉•约翰逊,克里斯汀Yankel
主题:早期学习,COVID-19和学校,股本
2021
通过不同技术和心理测量基础设施管理的MAP生长测试的可比性:模拟研究
本报告展示了一项模式可比性研究的结果,该研究通过模拟来评估在基于约束的引擎(CBE)上管理的MAP Growth得分如何与在当前MAP Growth引擎(称为COLO)上管理的得分进行比较。
2021
学习曲线:回顾年内线性增长的假设
重要的教育政策决定,比如是缩短学年还是延长学年,通常都假设成绩的增长在整个学年是线性的。这项研究使用了2016-17学年秋季、冬季和春季的700万名从幼儿园到八年级的学生的数据,检验了这个未经检验的假设。
2021