这些数据与高等教育记

[samiul123]

让教师了解他们在每种模式下花费了多少时间（观察框架似乎足以达到这一目的）并为他们提供建议和技巧，让学生尽可能地保持有意义的参与度，这并非坏主意。但这项研究还不足以真正证明被动性有多严重，也不足以证明无论该百分比是多少，这都是一个问题。更多的观察、编码（人工智能，有人知道吗？）和分析是最低要求。

资料来源：Stella Vosniadou 等人，“使用基于 ICAP 的扩展编码指南作为分析课堂观察的框架”，《教学与教师教育》（2023 年 10 月）。以前关于学校质量和教师质量的文献大多假设，好的学校和好的教师对所有入学儿童都有好处，这意味着学校的“附加值”通常以对学生的平均影响来计算。华盛顿与李大学的马修·纳文最近进行了一项研究，探讨学校是否能对特定类型的学生更有效。这是一篇古怪的文章，但值得一读（说五遍），以补充我们对学校质量的理解。

该研究使用了 2002 年至 2013 年加州公立学校学生的个人数据，这些数据这一政策提高了用户的灵活性，并促进了市场竞争。用户只需向新运 护士数据库 营商申请，经过一定的验证和处理后，即可将旧号与高等教育记录相关。Naven 重点关注四到十一年级的学生，因为没有更小学生的先前考试成绩数据，并且他以英语语言艺术为研究对象，因为从七年级开始，学生会被安排参加不同的不可比拟的数学考试。他首先计算标准增值模型 - 控制先前考试成绩和学生人口统计数据的模型 - 然后通过使用Raj Chetty 和 Jonah Rockoff 完善的“漂移方法”扩展该分析。后者允许增值逐​​年变化，这很重要，因为学校会经历诸如员工流动之类的因素，这可能会影响任何一年的教学质量。

漂移法还包括对另外三个因素的控制：学生居住社区的特征（基于美国社