本文提供有关在用作评估工具之前思考的问题的洞察力和指导，并帮助确保在教师评估中的角色测试分数扮演更好的选择。

教育中面临的问题类似于许多社交环境中的问题，因为它们缺乏明确的定义，具有许多潜在的原因，缺乏简单的解决方案，以及违反直接的测量。在本文中，安德鲁哈格德斯分享了教育中面临的问题类型，并概述了从收集数据开始的过程的关键特征，并以评估进度为止。

补充传统的定量措施，更具定性工具可以帮助确定大学和职业准备。

在本文中，作者解释了猫如何通过调整测试在测试中调整问题来提供更精确的，准确地了解了低实现和高层学生的成就水平。即时，信息性的测试结果使教师能够区分指导，以满足个别学生当前的学术需求。

这种综合审查审查了计算机化自适应测试（猫）的动机益处，并表明，当考生表现出低努力时，它们可以对识别实例的常规测试具有重要的优势，并有效地解决未激励考生所带来的有效性威胁。

我们大多数人认为，当个人有目标时，他们的表现就会有所提高，这一信念正在今天在学校进行测试。为了在地区和学校改善努力之间建立一致，教师比以往任何时候都更有可能进行正式的绩效目标。

每当测量目的是通知学生的成就水平的推论时，重要的是，我们能够相信学生的测试得分准确地反映了学生知道和可以做的事情。这种信任要求假设学生的测试事件不会受到可能扭曲他得分的构建无关因素的过度影响。本文审查了一种这种因素试验的动机 - 倾向于诱导特定于测试分数的人的系统负面偏见。