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倾向使用多级模型进行分类分层,以检查包机学校成就效应
特别是特别辩论是将传统公立学校转移到一个关于学生成就和增长的宪章学校的影响。我们采用倾向得分分层和多级模型来平衡学生跨州样本的治疗和对照组之间的关键协变量,在准实验背景下提供了更复杂的宪章学校成就效应。
经过:Beth Tarasawa.那云翔
话题:测量和缩放那学生成长与问责制政策
评估计算机自适应测试中的内容对齐
本文介绍了在猫的发展中产生的决定,可能会威胁到内容对齐。它概述了评估对对齐对这些威胁敏感的对齐的过程,并给出了该过程的经验例子。
经过:史蒂文明智那G. Gage Kingsbury那诺曼韦伯
话题:测量和缩放
努力分析:各个成绩测试数据的分数验证
每当测量目的是通知学生的成就水平的推论时,重要的是,我们能够相信学生的测试分数准确地反映了学生知道和可以做的事情。这种信任需要假设学生的测试事件不会受到可能扭曲他得分的构建无关因素的过度影响。本文审查了一种如此因素试验 - 采取的动机 - 倾向于诱导特定人的系统性负面偏见测试评分。
经过:史蒂文明智
建模学生在自适应成就测试的背景下进行测试动机
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。
响应时间作为测试接受速度的指标:假设符合现实
越来越多的计算机测试的存在带来了它的能力,可以常规捕获测试者在个人测试项目上花费的时间。反过来,这导致了对智力能力和成就的响应时间潜在应用的兴趣增加。Goldhammer(此问题)提供了这一领域的大部分研究的非常有用的概述,他提供了对速度权衡的深思熟虑分析及其对测量的影响。
经过:史蒂文明智
钱球是教育中的下一个大事吗?
教育的预测分析可以提供福利,只要教育工作者遵守工具在工业中使用的差异以及如何在学校教育中使用方式。也许最重要的是,教师已经了解他们的学生很多 - 远远超过一名投资者了解股票或棒球侦察员关于一个上升的投手。
经过:詹姆斯的孤独
使用分析师的判断典范来增加项目校准过程
行为决策研究的一个关键发现表明,人工决策的参数模型通常优于决策者自己。我们通过寻求模型来利用此发现来模仿分析师如何整合FT项目级别统计和图形性能图来预测分析师的分配项目的状态。
经过:Yeow萌塔姆那Carl Hauser.那魏他那lingling ma.
话题:测量和缩放