这种可视化是开发的，为学生在2020-2021学年的地图增长上进行了国家级别的见解。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，通知学术恢复努力，在2022年学年及以后将有必要。

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。

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的增长的模型。

这项研究研究是第一次将半监督学习思想应用于CDM。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。

本研究采用来自美国2,056所学校的728,923名3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非违法反应的权衡的指导。

本文描述了一种识别部分交战的方法，并为其使用和解释提供了验证证据。当测试事件表明存在部分投入时，努力调节分数应谨慎解释。

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）上管理的地图生长的分数与在称为Colo的当前地图增长引擎上施用的那些。