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。

当测量的目的是为了推断一个学生的成就水平时，我们能够相信学生的考试分数准确地反映了这个学生知道什么和能做什么是很重要的。这种信任需要假设学生的测试事件不会受到与建构无关的因素的过度影响，这些因素可能会扭曲他的分数。本文探讨这样一个就会诱发factor-test-taking特别人系统的负偏压测试成绩。

越来越多的基于计算机的考试带来了一种能力，它可以定期捕捉考生花在单个考试项目上的时间。这反过来又导致人们对反应时间在衡量智力和成就方面的潜在应用越来越感兴趣。Goldhammer(本期)对这一领域的许多研究提供了非常有用的概述，并对速度能力权衡及其对测量的影响进行了深思熟虑的分析。

在本播客中，Nate Jensen讨论了与州共同核心标准相一致的评估的价值，以及一些州在实施新评估时存在的误解。

本研究调查使用筛选评估在越来越受到的干预（RTI）框架内的使用，专门寻求在一个潜在的新筛查工具上收集并发有效性证据，独立阅读级别评估（IRLA）框架。

在纽约，学生的积极成绩和成长结果表明，教师评价过程的改进强调了强有力的评价程序的重要性，系统地收集教师表现的证据，并使用数据来告知过程，有希望提高教育工作者的效率，而不是狭隘的惩罚方法。

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。为从自适应成就测试中的数据，观察到的快速猜测行为和项目响应精度的图案进行比较，以根据该已被提出来表示无心测试接受行为几种类型的模型预期的行为。