这种可视化是制定的，为学生在2020-2021学年的地图增长上进行的国家级洞察。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，通知学术复苏努力，在2022年学年及以后将是必要的。

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。

这项研究是第一次将半监督学习思想应用于CDM的首次。此外，我们使用验证测​​试为ANN选择适当的参数而不是使用典型的统计标准，例如AIC，BIC。

为了避免拥有单个人的主体性，评估感兴趣的构建体（例如，学生在学校的自我效能），通常使用多个评估者。本研究提供了一种用于估算多个评估者存在下的增长的模型。

本研究采用来自美国的2,056所学校的728,923名3年级3年级学生阅读测试分数来比较阈值设置方法来检测非违法的项目响应。因此，有助于提供关于使用给定方法识别无违法反应的权衡的指导。

本报告提出了通过模拟进行的模式可比性研究的结果，以评估从基于约束的发动机（CBE）上管理的地图增长的分数与在称为Colo的当前地图增长引擎上施用的那些。

本文介绍了一种用于识别部分参与的方法，并提供验证证据以支持其使用和解释。当测试事件表明存在部分参与时，应谨慎地解释努力努力的分数。