Star Assessment是能够为教育工作者们提供多学科评估的一套教学评估方案系统。通过使用Star Early Literacy，Star Math，Star Reading等评估解决方案，教育工作者们可以轻松地获得以下几个重要问题的答案：

Star Assessment评估系统为教育工作者提供了可重复审阅、高灵活性以及丰富的数据，因此：

学生可以在移动设备上使用Star Assessment进行个人评估，比如个人电脑、iPad、笔记本电脑等等。在20分钟左右的时间内，学生即可完成测试，软件会自动计算学生的分数，并生成学生个人、班级表现、学校、地区的结果评估报告。

Star Assessment系列都应用了计算机自适应测试设计（Computer Adaptive Tests以下简称CAT）技术，即根据学生在前续回答中的表现不断自动调整接下来题目的难度。

在实际教学中，我们需要提供与学生需求相匹配的高质量干预措施，并根据监测信息及时作出调整。进度监控反馈是RTI的关键，因为它告诉教育者哪些干预措施对学生帮助最大。Star Assessment为RTI提供了重要且潜在有价值的贡献：

• 检测频率的灵活性——教育工作者可以根据实际需求决定学生完成测试的频率。

无论是每学年三次还是每月一次，StarAssessment可以让教育工作者们掌握学生在一个时间段内的进步情况，并且根据学生的学习进展情况及时作出调整。

• 灵敏的感知系统——Star Math以及Star Reading在对“学生学习敏感性：数据支持的可靠性”被美国国家强化干预中心（NCII）给予高度评价。

• 预估能力——Star Math以及and StarReading都可以根据孩子的测试结果预估学生在未来可以达到的水平，并且可以根据往期测评成绩预估学生的成长曲线。

这意味着我们可以将学生根据不同标准（比如州总结性评估、大学入学测试等）正确地分类，并为他们提供更好的教学支持。

• 对教学决策的影响——Star Assessment通过测试结果将学生置于一个连贯的学习整体中，因此透过数据我们可以立刻调整我们的教学规划工作。

教育工作者们必须清楚地知道学生目前所在的水平以及下一阶段准备学习的主题，包括关键的Focus Skills。另外值得一提的是，Star Math以及Star Reading都符合NCII设定的“决策规则：设定及修订目标”标准。

不论是英语或西班牙语版本的Star Assessment系列都获得了广泛的研究支持。

Star测评准确性的支撑

根据学生的知识或技能水平调整题目难度可以通过多种方式完成。大多数CAT使用项目反应理论Item response theory（IRT）作为适应性项目选择和测试评分的基础。

IRT将学生成绩和项目难度放在同一个量表上，并提供了一种方法来估计学生正确回答给定测试项目的概率。IRT模型提供了一种方法来衡量每个项目的难度，并根据对项目的正确和错误回答模式来估计每个学生的成绩水平。

有了IRT，科学家们可以根据学生的能力计算出正确回答某个项目的概率。随着学生能力的提高，学生正确回答问题的概率也随之增加。此外，由于一些测试项目比其他项目更难，因此每个项目的概率趋势不同。

学生对于三种（简单、中等困难、困难）测试题目的反应函数

在实际地将IRT运用于Star Assessment中，软件会自动调整题目的难易等级并根据学生先前的答案表现调整接下来的问题难度。如果学生正确回答了一个问题，下一个问题通常会更难。如果学生回答错误，下一个问题的难度就会随之降低。

与传统的考试评估不同，Star Assessment会动态评估学生的答题表现，从而实现快速并精准地评估学生的水平。

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