响应时间数据的收集越来越频繁，这就需要了解如何将这些数据包含到度量模型中。反应时间模型已经得到了改进，但进行的大规模实证研究相对有限。我们利用自适应NWEA MAP增长阅读评估的大型数据集来阐明响应时间行为的紧急特征。

本文描述了一种识别部分审计业务的方法，并提供了验证证据来支持其使用和解释。当测试事件表明存在部分参与时，努力调节分数应谨慎解释。

该可视化的目的是为2020-2021学年的学生在MAP Growth上的表现提供州一级的见解。评估是衡量COVID-19对学生影响的众多指标之一。我们使用该工具的目标是创建可见的数据，为2022学年及以后的必要学术恢复工作提供信息。

本指南解释了NWEA状态指示板中包含的分析、统计、术语和数据，探索新冠肺炎疫情对教育的影响。

这项研究确定了学生在中学阶段的学业轨迹与一系列大学准备基准相关。我们将数学和阅读大学准备基准应用到全国36万多名学生的丰富纵向数据中。学生水平和学校水平的人口统计特征显著预测学术轨迹。

本研究调查了努力调节(E‐M)评分，其中被分类为快速猜测的项目反应被识别并排除在评分中，以及它对心不在焉的考试成绩失真的影响。

这个互动工具为参加MAP成长评估的私立和天主教学校提供了数学和阅读成绩和成长的典型模式的背景。它提供了多种方法来检查不同学生群体的模式，包括按学生性别、种族/民族、地区和州。