杂志文章
2021
应用开发心理学杂志76
by:德博拉洛维范代尔,梅根库赫,伊丽莎白葛霍夫,罗伯特克罗斯诺
未来纵向研究N级=1094M级岁数=5.6年M级年龄=11.1岁),作者检验家庭因素与学校运动相关并询问上一年移动或小学累积移动是否与儿童机能相关家庭因素与最近移动或单步移动无关,但家庭收入和家庭结构变化预测小学两步或多步移动几率更高没有任何证据表明最近动或单动与儿童的学术或社会功能相关联。两步或多步对子功能的影响在控制分析数后无关重要综合起来看,小学期间的学校运动似乎不是一种普遍风险,尽管提交人由于样本小而无法学习极高的学校运动率
文章出自NWEA全文可见上链路
题目:中学,社会情感学习
K8天主教学校使用NWEA数据实现增长
raybet 好用吗使用国家幼儿园至八年级学生样本 从天主教和公立学校接受MAP增长评估
by:朱莉达拉斯,梅根库赫,贝丝塔拉泽,Stephen Ponisciak
题目:早期学习,中学
九年级脱轨学生识别:社会情感学习轨迹的作用
这项研究研究社会情感学习技能稳定化问题,六年级SEL初级技能提高SEL技能提高六至八年级SEL技能提高与学生成功转中学相关发现显示理解学生社会情感发展可提高不上轨道学生的识别能力以在中学成功
by:詹姆斯索兰,梅根库赫
题目:中学,中学,社会情感学习
多层隐形增长曲线模型
为了避免单人评价利息构造的主观性,常使用多保费器提供了一系列模型解决使用多保费器时产生的测量问题,但很少有模型可用于估计多保费器出现时的生长量。本项研究提供模型除共享定时分感外消除所有定时分感知元数,并跨定时分增入潜值增长曲线模型结果显示模型显示有希望供想根据纵向多位数据估计增长的研究人员使用
题目:增长建模,度量和缩放,社会情感学习
测量中学成绩轨迹以备大学
本研究辨识中年级学生学术轨迹与一套大学准备状态基准数学阅读学院准备状态基准应用到全国360 000多名学生丰富的纵向数据学生级和学校级人口特征显著预测学术轨迹
by:安吉拉强生,梅根库赫,格雷格金
题目:公平化,学院职业准备,中学
避免增长估计总分偏差:审查IRT对纵向调查响应评分法
人类开发、学习、行为和互动知识中 很大一部分基于调查数据微信基础大规模教育评估的推广和连接方面有大量指导,以方便估计剖面增长,但在心理和社会情感构造的推广方面很少应用这种专门知识。通过一系列模拟实验研究,我们用和分多方法生成单组重复度量设计分数,并用每套分数比较纵向增长模型恢复增长估计值
by:梅根库赫,詹姆斯索兰
响应风格会影响社会情感构造增长估计4年纵向调查分数的证据
研究探索响应风格如何影响增长估计
适生感知与师生交互作用变化关系
这项研究利用大城区三四级师生的种族/民族多样性样本调查师生稳定特征(如性)和观察质量对学生与师生互动感变化的影响
by:凯瑟琳Corbin,埃里克鲁塞克,杰森唐纳,艾米·劳因斯坦,约书亚布朗
题目:公平化,社会情感学习
数据可视化
View交互工具带入复杂教育问题探索增长模式 成绩模式 贫困模式 大学准备状态模式
研究伙伴关系
与大学研究者协作 学校系统 处理各种教育研究题
即将到来研究演示
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西蒙娜贝蒂Sr.公共关系主管
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