期刊文章
2018
教育与行为统计杂志,1076998618791259。
由:泰勒马特,詹姆斯Soland
学术英语水平的发展和重新分类到流利英语熟练状态所需的时间是英语学习者(EL)政策的关键问题。本文开发了一个共享随机效应模型(SREM)来评估英语水平的发展和重新分类的时间同时,将学生特定的随机效应作为重分类时间模型的潜在协变量。使用来自亚利桑那州一个大型学区的数据,SREM对重新分类时间的预测准确率为93%,而之前文献中使用的传统离散时间风险模型的准确率为85%。研究结果表明,关于英语发展的信息对于准确预测EL将重新划分的等级至关重要。
本文发表于NWEA之外。全文可以在上面的链接中找到。
主题:英语学习者,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
主题:经济增长模型,测量和缩放
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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西蒙娜比蒂公共关系高级经理
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