目前的调查研究使用多指示剂，潜在增长建模（MLGM）方法来检查纵向成果构建体及其对地图增长的不变性。

建模学生增长是在没有留下的儿童（NCLB）下的联邦政策要求。除了跟踪学生的增长外，最新争夺最新（RTTP）联邦教育政策的竞争缩短了教师效率的评估，从额外的高级值得学生学习和增长的额外价值的角度来看。学生增长建模和教师增值建模是复杂的。

本研究检测了响应时间的分析在理解未激动的考试者的行为方面的效用。对于自适应成就测试，将观察到的快速猜测行为和项目响应精度的模式与已提议的几种模型的预期的行为进行比较，这提出了代表未激励的测试采取行为。

本研究使用两大纵向数据集，考察了从入学到中学期间贫困和种族/民族群体之间学术成就差距的发展趋势。我们使用时变效应模型(TVEM)来评估种族/民族、贫困状况、数学和阅读成绩在5岁到15岁的连续年龄之间的联系。

梅根库费尔德分享了她在学生夏季学习损失中的工作探索模式的早期调查结果。

在这个博客中，Megan Kuhfeld分享了我们对夏季学习损失所知的背景，以及留在我们理解中的重要差距，让她的工作促使她的工作采取新鲜和更深入的观察现象。

Megan Kuhfeld股票探索夏季学习损失或增长的不同模式可能影响学术成就差距。