应用研究项目 Interpretable Teacher Engagement Profiles and Causal Effects in Math Matrix Micro-Credentials 通过 AIMS EduData Initiative 的 University of Florida Lastinger Center 路径，研究 Math Matrix 微证书中的教师参与画像和因果证据。
在实验室中，该应用研究将教育数据科学与因果评估结合起来，使用 Math Matrix 微证书数据研究教师参与画像以及数字学习情境中的因果证据。
项目信息
- 资助机构： Bill & Melinda Gates Foundation
- 项目路径： AIMS EduData Initiative, University of Florida Lastinger Center track
- 角色： 主持人
- Co-PI： Katherine J. Strickland
- 项目周期： 2026 年 6 月 1 日-2026 年 8 月 31 日
- 资助金额： $19,753.83
项目重点
- 发展可解释的教师参与画像。
- 研究 Math Matrix 微证书参与中的因果效应。
- 生成可支持数字学习改进和决策的证据。
相关论文和工作论文
- Li, W., & Strickland, K. J. Designing longitudinal quasi-experimental studies using staggered DID: Estimator selection, software implementation, and sample size planning. Working paper.
- Li, W., Gao, X., Ren, S., & Dong, N. (2026). Heterogeneous treatment effects for impact evaluations. Manuscript under review.
相关报告
- Li, W., & Strickland, K. J. (2026). Power analysis for difference-in-differences studies with staggered treatment adoption. Modern Modeling Methods Conference.
- Li, W., Strickland, K. J., Gao, X., & Huang, J. (2025). Designing longitudinal quasi-experimental studies using staggered difference-in-differences: Estimator selection, software implementation, and sample size planning. SREE Annual Meeting.