我们对来自高贫困学校的学生相对于来自富裕学校的同龄人的成长和表现的一些假设可能会在这个数据库中受到挑战，在这里您可以探索学校贫困水平与学生成长、大学准备和大学入学的相互作用。

教育领域面临的问题类似于许多社会环境中的问题，因为它们缺乏明确的定义，有许多潜在的原因，缺乏简单的解决方案，并且无法直接衡量。在这篇文章中，Andrew Hegedus分享了他对教育中面临的问题类型的看法，并概述了从收集数据开始到评估进展的过程的主要特征。

这项研究调查了美国31个州的35000名中小学生在三年时间里的学业成长情况，这些学生都在自己的学校里表现优异。

用更多的定性工具来补充传统的定量措施，可以帮助确定大学和就业的准备程度。

这篇综合综述研究了计算机化自适应测试(CATs)的动机优势，并证明了它们在识别考生表现出低努力的情况下比传统测试具有重要优势，并有效地解决了无动机的考生构成的效度威胁。

在这篇文章中，作者解释了CAT如何通过在测试过程中调整问题来提供更精确、更准确的成绩水平，包括成绩差的学生和成绩好的学生。即时，翔实的测试结果使教师能够区分教学，以满足个别学生当前的学术需求。

无论何时，测量的目的是为了推断学生的成绩水平，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什么和能做什么。这种信任需要假定学生的考试成绩不会受到与结构无关的因素的不适当影响，这些因素可能会扭曲他的分数。这篇文章研究了一个这样的因素——考试动机——它往往会导致一个人对考试成绩的特定的、系统性的负面偏见。