白皮书
2020年7月
2020年MAP增长规范旨在为美国公立学校K-12年级学生在英语版MAP增长评估中的表现增长提供准确的统计描述。此外,2020年MAP增长规范:为MAP增长用户提供了一种方式评估,以始终和准确地参考现在和未来的学生的表现,以人口的表现特点;为推断学生和学校的成就状况和成长提供更强有力的统计支持;引入方法上的进步,实质性地减少误差并加强从一个时间点到另一个时间点关于增长的规范参考推论;当学校被视为分析单元时,扩展对规范参考推理的支持。2020年全球增长标准研究旨在进一步巩固、完善和加强早期研究中开发和引入的方法,并记录开发的方法和信息如何有助于增长测量的理论和实践。
主题:经济增长模型,测量和缩放
数学进步监测措施:文献综述。
主题:测量和缩放,学术内容,数学和STEM
大规模评估中考生应试努力的调查
以前涉及响应时间研究的大多数研究都是使用当地开发的仪器进行的。目前这项研究的目的是在一个商业上可用的低赌注工具中检查快速猜测行为的数量。
由:史蒂文明智,卡尔·塞策,Jill R. van den Heuvel,光明凌
主题:测量和缩放,学校和考试参与,学生成长和责任政策
计算机化自适应测试中不可忽略缺失数据对多条目响应模型项目拟合统计量的影响
这些研究是基于固定的测试形式在规则条件下的假设进行的,例如没有遗漏的响应和总体的一维能力正态分布。
由:Shudong王,香港交通
主题:计算机自适应测试,项目反应理论,测量和缩放
建构计算机化自适应测验的效度与测量不变性:应用验证性因子分析测量学业进步(MAP)
本研究使用真实数据,为10个不同州不同学历年级MAP量表的构造和不变性构造提供了实证证据。
由:Shudong王,Marth S. McCall,香港交通,格雷格·哈里斯
主题:测量和缩放,测试设计
垂直尺度计算机化自适应测试的纵向成就结构验证:多指标,潜在增长建模方法
目前的调查研究使用多指标、潜在增长模型(MLGM)方法来检验MAP增长的纵向成就结构及其不变性。
由:Shudong王,香港交通,Liru张
适应性评估的潜力
在这篇文章中,作者解释了CAT如何通过在测试过程中调整问题来提供更精确、更准确的成绩水平,包括成绩差的学生和成绩好的学生。即时,翔实的测试结果使教师能够区分教学,以满足个别学生当前的学术需求。
由:爱德华•弗里曼
主题:报告和评估方面的创新,测量和缩放,学生成长和责任政策
纽约学生成绩的幻影般的崩溃
当纽约州根据“共同核心州标准”(Common Core state Standards)公布第一批考试结果时,许多人错误地认为,考试结果显示学生成绩大幅下降。仔细观察结果可以发现,学生的成绩可能有所提高。
由:约翰·克罗宁,内特·詹森
主题:测量和缩放
数据可视化
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研究伙伴关系
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西蒙娜比蒂公共关系高级经理
971.361.9526
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