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          数据分析

          数据是在较低的马里昂学区通知教学决策的催化剂。区分析通过四个评估域帮助数据通报短期和长期的决定对我们的学生的教育。这些包括诊断,基准,形成性总结性评估数据。

          诊断评估数据
          诊断评估数据查明,教学,每个学生的优势,劣势,知识和技能之前。使用此数据,教师可以调整教学实践,以满足每个学生的独特需求。 LMSD利用到十二中的以下内容领域是教育的宾夕法尼亚部门规定的等级6课堂诊断工具(CDT):读/文学,写作/英文写作,数学,代数I,代数II,几何,科学,生物学和化学

          基准评估数据
          基准评估数据集旨在提供反馈给教师,以及如何将学生对上档次高低的标准展示能力进步的学生都。精心设计的基准评估和基于标准的评估,衡量一个学生已经掌握给定的概念,技术或应用程序的程度。报告通过参考标准,而不是其他学生的表现发展。这种数据被用于定期测量性能,不仅在某一时刻。管理者和教师的网上赌博- 网络赌博游戏正密切合作,开发对齐,以共同学习标准和结果共同基准评估。

          形成性评估数据
          授课过程中形成性评价数据由教师和学生提供反馈,不断调整教学和学习,提高学生的预期教学成果的成就。有意义的形成性评估包括收集关于学生如何学习,使教学所需的调整可以接近成绩差距在课堂上水平作出证据。形成性评估应纳入日常教学,并与教师和学生经常收到反馈学习。利用正在进行的形成性课堂评估数据是对教学过程的关键。形成性评价的例子是快速理解检查教师管理学生定期检查学生理解学习成果。

          终结性评价数据
          总结性评估数据被用于测量在限定的指令周期结束时取得的总体学习和教学进展。这种评估通常被认为是高风险的评估,结果通常在学生的学术生涯绑成就的关键点。总结性评估数据的一些例子是PSSA,梯形考试,单元考试结束,最后当然考试。

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