An Optimal Unbiased Classification Rule for Mastery Testing Based on Longitudinal Data.

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Autor/inn/en	Tan, E. S.; und weitere
Titel	An Optimal Unbiased Classification Rule for Mastery Testing Based on Longitudinal Data.
Quelle	In: Educational and Psychological Measurement, 55 (1995) 4, S.595-612Infoseite zur Zeitschrift Verfügbarkeit
Sprache	englisch
Dokumenttyp	gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	0013-1644
Schlagwörter	Ability; Change; Classification; Individual Differences; Knowledge Level; Longitudinal Studies; Mastery Tests; Measurement Techniques; Models; Prediction; Statistical Bias + Suchen Sie Ihr Suchwort? Fähigkeit; Fertigkeit; Wandel; Classification system; Klassifikation; Klassifikationssystem; Individueller Unterschied; Wissensbasis; Longitudinal study; Longitudinal method; Longitudinal methods; Längsschnittuntersuchung; Messtechnik; Analogiemodell; Vorhersage
Abstract	An optimal unbiased classification rule is proposed based on a longitudinal model for the measurement of change in ability. In general, the rule predicts future level of knowledge by using information about level of knowledge at entrance, its rate of growth, and the amount of within-individual variation. (SLD)
Erfasst von	ERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC
Update	2004/1/01

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