Raspberry Pi Foundation 将为英格兰青少年 AI 技术资格提供 Data Science and AI 课程支持
Raspberry Pi Foundation 正在创建 Data Science and AI 入门课程，帮助英格兰学生在 EPQ 中以机器学习模型作为项目成果。
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NWEA · Research BlogAI 评分5050 教育中的计算机自适应测试（CAT）是什么？
计算机自适应测试（CAT）会根据学生作答实时调整题目难度，用个性化题组更快、更准确定位能力水平。MAP® Growth 和 SAT 都使用自适应技术，K–12 学校和学区可借此获得更可操作的评估数据。
NWEA · Research BlogAI 评分4747 AI tutors 如何降低阅读发展中和多语读者的朗读压力
AI tutors 可把朗读练习从公开表现转为低压力试错，帮助阅读发展中和多语学习者降低焦虑。文中提到 dyslexia 影响约 15–20% 读者，MAP Reading Fluency 的 Coach Maya 可听英语或西班牙语朗读，并提供实时微干预。
NWEA · Research BlogAI 评分3434 如何通过形态学扩大学生词汇量并提升阅读理解
通过形态学教授词根、前缀和后缀等构词方式，可帮助学生扩展词汇并理解复杂的年级文本。Michael Graves 提出词汇教学的 4 种路径：培养词语好奇心、教授解词策略、有策略地教单词、开展广泛阅读。AI 可作为识别文本中高价值词语和生成学生友好定义的起点，但需教师筛选。
NWEA · Research BlogAI 评分4343 转变数学教学：thinking classroom 的实践经验
Great Valley Academy 两名七、八年级教师将 Building Thinking Classrooms in Mathematics 的策略用于数学课，推动学生从模仿步骤转向合作思考。她们先采用不超过 3 人的随机小组和竖直可擦写板面，每周 2 次开展 thinking tasks，几年后估计约 80% 的学生作业在板面完成。
NWEA · Research BlogAI 评分3939 如何应对文本复杂度并帮助学生理解阅读内容
NWEA Research Blog 提出用 3 步支持学生阅读复杂年级文本：理解文本复杂度、识别具体文本难点、预判学生障碍并规划教学。文章强调除 Lexile® 等量化指标外，课堂还应分析目的或意义层次、结构、语言常规与清晰度、知识需求等定性维度，并结合学生先前知识提供支架。
NWEA · Research BlogAI 评分3939 NWEA 与 HMH Personalized Path 如何改进 MTSS 个性化学习支持
NWEA 与 HMH 的 Personalized Path 将 MAP Growth 评估数据接入 HMH Ed Dashboard，用于支持 MTSS 各层级教学。
NWEA · Research BlogAI 评分3737 Universal screening 101：学校如何有效使用通用筛查评估
通用筛查是在班级、学校或学区统一实施的评估，用于识别有学习困难风险或需要更高挑战的学生。文章区分了 MTSS 和 RTI 中的通用筛查、诊断性评估与进展监测，强调筛查只能发现风险信号，不能定位根因。学校应结合诊断测试和阶段性评估，把干预对准阅读、数学等学业困难的根本原因。
NWEA · Research BlogAI 评分3838 NWEA 网络研讨会：用评估数据指导教学的 3 种方法
NWEA 的 60 分钟网络研讨会“3 powerful ways to connect assessment data to instruction”由 4 位教育者示范如何用评估数据指导教学。
NWEA · Research BlogAI 评分4545 如何让各年龄段孩子在家参与数学学习
NWEA 文章建议家庭在各年龄段通过讨论、鼓励和认知丰富活动支持孩子参与数学学习，而不只是辅导作业。Visible Learning Meta x 数据库中 33 项元分析和 2,970 项研究、覆盖超 4.5 million 名学生，显示家长参与可能加速学习。2022 PISA 数据显示近 40% 美国学生做数学题时非常紧张，家庭对失败的回应会影响孩子的成长型思维。