本研究检测了响应时间的效用在了解无引导的考试者的行为方面。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出的几种模型的预期的行为进行比较，这是为了代表未激励的测试采取行为。

建模学生增长一直是没有儿童落后的联邦政策要求（NCLB）。除了跟踪学生的增长外，最新的竞争（RTTP）联邦教育政策还规定了从教师为学生学习和增长的附加价值的角度提供了对教师效力的评估。学生增长建模和教师增值建模是复杂的。

目前的调查研究采用多指示剂，潜在的增长建模（MLGM）方法来检查纵向成就构建体及其对地图增长的不变性。

在托马斯B. Fordham Institute的研究中，NWEA纵向增长数据库的成就趋势用于跟踪在该评估的第90百分位数或高于第90百分位数的学生，以便看出它们是否保持其高度成就。

本研究探讨了31个州35,000名小学生的学术增长 - 他们在他们自己的学校内的高成就者 - 在三年期间。

关于来自富裕学校的高贫困学校的学生的增长和表现的一些假设可能在这家数据库中挑战，您可以探索学校贫困程度如何与学生的成长，学院准备和大学访问。

在本展览中的可视化中，您可以将各组高成就者的性能和增长与其同行多年的比较。