技术简介
技术附录:COVID-19期间学习:AddentActievement和Growth的最新信息2021-22学年的开始
2021年12月
描述
该技术附录的目的是分享更详细的结果,并更全面地描述简介中包含的研究中使用的样本和方法,在Covid-19期间学习:2021-22学年开始时学生成就和成长的最新。我们调查了两个研究问题:
- 2021年秋季的学生成就与大流行前水平相比如何(即2019年秋季)?
- 与规范增长期望相比,2019年秋季至2021年秋季之间的学术收益如何?
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主题:Covid-19和学校,,,,公平,,,,增长建模
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高传单能保持高度吗?
在此展览中的可视化中,您可以将各种高成就者组的性能和成长与多年来的同龄人的表现和增长进行比较。
经过:Yun Xiang,,,,迈克尔·达林,,,,约翰·克罗宁,,,,罗伯特·泰克(Robert Theaker),,,,莎拉·杜兰特
一个公平的竞争环境:大学准备标准
在此数据库中,我们可能会对来自富裕学校的同龄人到同龄人的学生的成长和表现的一些假设,您可以在这里探索学校贫困水平如何与学生成长,大学就诊和大学访问相互作用。
经过:迈克尔·达林,,,,贝丝·塔拉沙瓦(Beth Tarasawa)
一个公平的竞争环境:大学准备标准
这项研究研究了三年的学业,研究了31个州的35,000名小学和中学生的学术增长,其中包括他们自己的学校内的所有成就者。
经过:迈克尔·达林,,,,贝丝·塔拉沙瓦(Beth Tarasawa)
高传单能保持高度吗?顶尖学生的表现趋势
在托马斯·B·福特汉姆学院(Thomas B. Fordham Institute)的这项研究中,使用NWEA纵向增长数据库的成就趋势被用来跟踪在此评估中获得或高于第90个百分点的学生,以查看他们是否保持了高成就。
经过:Yun Xiang,,,,迈克尔·达林,,,,约翰·克罗宁,,,,罗伯特·泰克(Robert Theaker),,,,莎拉·杜兰特
验证垂直缩放计算机自适应测试的纵向成就结构:一种多种指标的潜在增长建模方法
当前的调查研究使用多种指标的潜在生长建模(MLGM)方法来检查纵向成就构建体及其对地图增长的不变性。
经过:Shudong Wang,,,,洪若王,,,,Liru Zhang
在自适应成就测试的背景下对学生的考试动机进行建模
这项研究研究了基于响应时间的分析在理解未动机测试者的行为方面的实用性。为了进行自适应成就测试,将观察到的快速猜测行为和项目响应精度的模式与已提出代表无动力测试行为的几种类型的模型中预期的行为进行了比较。
有效利用学生和学校的描述性学习进度指标:从有条件的增长指数到学习生产力测量系统
在没有孩子落伍的情况下,建模学生成长一直是联邦政策要求(NCLB)。除了跟踪学生的成长外,最新的竞赛(RTTP)联邦教育政策还规定了教师有效性的评估,从教师为学生学习和成长贡献的额外价值的角度来看。学生成长建模和教师增值建模很复杂。
主题:测量和缩放,,,,增长建模,,,,学生成长与问责制政策