Progrès annuels adéquats : Laisser des explications derrière soi
Est-il possible de prévoir quelles écoles feront des progrès annuels suffisants ?
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L'objectif de cette recherche était de déterminer si les variables incluses dans le Mississippi Report Card utilisé pour le calcul des AYP peuvent être utilisées pour prédire avec une précision supérieure à celle qui peut être attribuée au hasard, si oui ou non les LEA du Mississippi atteindront une progression annuelle adéquate en lecture et en mathématiques en utilisant la technique de régression logistique. Un autre objectif de cette étude est de déterminer si l'inclusion d'une variable supplémentaire relative à la proportion d'enseignants dans chaque LEA du Mississippi ay...
L'objectif de cette recherche était de déterminer si les variables incluses dans le Mississippi Report Card utilisé pour le calcul des AYP peuvent être utilisées pour prédire avec une précision supérieure à celle qui peut être attribuée au hasard, si oui ou non les LEA du Mississippi atteindront une progression annuelle adéquate en lecture et en mathématiques en utilisant la technique de régression logistique. Un autre objectif de cette étude est de déterminer si l'inclusion d'une variable supplémentaire relative à la proportion d'enseignants dans chaque LEA du Mississippi ayant un certificat d'enseignement d'un an peut considérablement améliorer le pouvoir explicatif des modèles de régression logistique. Cette étude a démontré qu'à l'aide des variables utilisées pour le calcul du PAJ, un modèle prédictif peut être utilisé avec succès pour classer les LEA du Mississippi qui obtiendront ou non le PAJ en lecture et en mathématiques avec une précision supérieure à celle qui peut être attribuée au hasard. Cette étude a également établi que l'inclusion d'une variable correspondant au pourcentage d'enseignants dans un LEA avec une licence d'éducateur d'un an n'ajoute pas à la précision prédictive du modèle.
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