摘要
教育研究者和实践者普遍接受的假设是,在K-12成绩测试中存在一个潜在的纵向成就结构。这一假设为衡量和解释学生的成长提供了必要的保证。然而,证据是需要确定成就结构是保持一致还是随着成绩或时间的变化而变化。目前的调查研究使用多指标,潜在增长模型(MLGM)的方法来检验纵向成就结构及其不变性的MAP增长。
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了解特殊教育学生在学年和暑假期间的差异成长
新的研究研究的学术成就和成长在特殊教育的学生和同行没有特殊教育在每个学年和夏季K-4表明,残疾学生年级种植一样或比同龄人更在学年学业没有残疾的几年期间,但是,残疾学生在夏季的学习损失更大,导致了差距的扩大。
主题:股权,经济增长模型,季节性学习模式和夏季损失
了解特殊教育学生在学年和暑假期间的差异成长
本研究比较与年幼教育(永远加速)的学生的学术成长与年龄(永不兴种)的学生在k-4等级中的学生的比较。在许多学年期间,永远兴奋的学生在数学和读数中繁殖更多,但在每个夏天都比同龄人失去更多的学习,导致扩大差异。这些调查结果表明,夏季学习机会对于改善残疾学生的教育成果至关重要。
主题:股权,经济增长模型,季节性学习模式和夏季损失
基于人工神经网络的半监督学习诊断分类方法
本研究首次将半监督学习思维应用到CDM中。此外,我们使用验证测试为ann选择合适的参数,而不是使用典型的统计标准,如AIC, BIC。
由:康雪,莱恩肖
主题:测量及扩展
通过不同技术和心理测量基础设施管理的MAP生长测试的可比性:模拟研究
本报告展示了一项模式可比性研究的结果,该研究通过模拟来评估在基于约束的引擎(CBE)上管理的MAP Growth得分如何与在当前MAP Growth引擎(称为COLO)上管理的得分进行比较。
学习曲线:回顾年内线性增长的假设
重要的教育政策决定,比如是缩短学年还是延长学年,通常都假设成绩的增长在整个学年是线性的。这项研究使用了2016-17学年秋季、冬季和春季的700万名从幼儿园到八年级的学生的数据,检验了这个未经检验的假设。
NISS Ingram Olkin论坛:COVID和学校:建模开放、关闭和学习损失
在这个国家统计科学研究所(NISS), Ingram Olkin "统计服务社会“论坛,来自全国各地的专家份额统计和数据分析挑战,他们面临着他们在美国学校Covid-19的影响周围的问题和研究问题。阅读更多关于论坛和演示者尼斯在网页.
主题:Covid-19和学校,测量及扩展