2018 примеры: МГРИ: информация для студентов

12.07.2023 0 By admin

Содержание

Примеры библиографических описаний

БИБЛИОГРАФИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ ДОКУМЕНТОВ В СПИСКАХ

Список использованных источников и литературы является органической частью любой исследовательской работы. Он помещается после основного текста в конце работы после Заключения и позволяет автору документально подтвердить достоверность и точность приводимых в тексте заимствований: цитат, идей, фактов, таблиц, иллюстраций, формул, текстов памятников и других документов, на основе которых строится исследование.

Список использованной литературы показывает глубину и широту изучения темы, демонстрирует эрудицию и культуру исследователя.

Общие требования

С 1 июля 2019 года вступил в силу ГОСТ Р 7.0.100-2018 «Библиографическая запись. Библиографическое описание. Общие требования и правила составления».

Данный ГОСТ носит статус национального стандарта и обязателен к применению на территории Российской Федерации.

ГОСТ 7.1-2003 «Библиографическая запись. Библиографическое описание: Общие требования и правила составления» межгосударственного стандарта и продолжает действовать на территории стран СНГ.

ГОСТ Р 7.0.100-2018 «Библиографическая запись. Библиографическое описание. Общие требования и правила составления» вводится в целях унификации библиографического описания всех видов информационных ресурсов в соответствии с международными правилами, а также обеспечения совместимости данных и процессов обмена информацией на национальном и международном уровнях.

Стандарт устанавливает общие требования и правила составления библиографического описания ресурса, его части или группы ресурсов.

Данный стандарт не распространяется на правила составления библиографических ссылок.

Сокращения в библиографическом описании выполняют по ГОСТ Р 7.0.12-2011 «Библиографическая запись. Сокращение слов и словосочетаний на русском языке» и ГОСТ 7.11-2004 «Библиографическая запись. Сокращение слов и словосочетаний на иностранных европейских языках».

Не сокращаются: заглавия во всех областях описания, наименования мест изданий (городов). Все данные в библиографическом описании могут быть представлены в полной форме.

Ссылки в тексте работы (не путать со списком литературы!) выполняются по ГОСТ Р 7.0.5-2008 «Библиографическая ссылка».

Объектами составления библиографического описания являются все виды опубликованных (в том числе депонированных) и неопубликованных ресурсов на любых физических носителях и/или в информационно-телекоммуникационных сетях.

Примечание

В ГОСТ Р 7.0.100 -2018 отменен элемент «Общее обозначение материала ([Электронный ресурс], [Текст]). Для аналогичных сведений в ГОСТе введена «Область вида содержания и средства доступа». Для обозначения каждого элемента области используют специальные термины. Например, печатное издание в этой области обозначено: Текст: непосредственный.

Применение этой области в списках литературы не является обязательным.

Описание каждого источника дается с абзаца. Заглавие в описании должно точно повторять заглавие книги. Сокращение написания слов в заглавии не допускается. После заглавия книги обязательны выходные данные: место издания, издательство, год издания. Наименование издательства приводят в именительном падеже в сокращенной форме. Например: ИНФРА-М, Дека, Мысль.

Перед названием издательства ставится условный разделительный знак – двоеточие (:), а после названия издательства – запятая (,) и указывается год издания. Слово «год» или буква «г.» не пишутся. Например: Наука, 2002.

Знаком ( ; ) с обязательными пробелами перед ним и после него в области сведений об ответственности

разделяются первичные сведения об ответственности (инициалы и фамилии авторов) и последующие сведения об ответственности (инициалы и фамилии редакторов и переводчиков).

Знаком ( : ) с обязательными пробелами перед ним и после него разделяются основное заглавие и сведения, относящиеся к заглавию.

Указание объема книги является обязательным. Следует помнить о том, что в списке указываются конкретные названия произведений, статьи, названия законов, выступления на конференциях, электронные документы и т. п.

Если использованный материал был опубликован таким образом, что он является частью какого-либо издания (например, используется статья, опубликованная наряду другими статьями в одном журнале), то имеет место аналитическое описание, т.е. после специального знака «две косые черты» (//) приводится библиографическое описание данного издания с указанием места материала в издании. При описании статьи из периодического издания (журнала, газеты) место издания не указывается, а при описании статьи из сборника место издания указывается, а издательство опускается.

В аналитическом описании составной части электронного ресурса (статьи из базы данных, материала сайта и т.п.) на первом уровне в качестве основного заглавия также приводится заглавие составной части документа. На втором уровне, после двух косых черт, приводят сведения об электронном ресурсе в целом.

Источники на иностранном языке приводятся в конце списка в алфавитном порядке.

Образцы описаний по ГОСТ Р 7.0.100-2018

Описание книги с 1 автором

Колтухова И.М. Классика и современная литература: почитаем и подумаем вместе: учебно-методическое пособие / И.М. Колтухова. – Симферополь: Ариал, 2017. – 151 с. – Текст: непосредственный.

Описание книги с 2 авторами

Игнатьев С.В. Принципы экономико-финансовой деятельности нефтегазовых компаний: учебное пособие / С.В. Игнатьев, И.А. Мешков. – Москва: МГИМО (университет), 2017. – 145 с. – Текст: непосредственный.

Описание книги с 3 авторами

Варламова Л.Н. Управление документацией: англо-русский аннотированный словарь стандартизированной терминологии / Л.Н. Варламова, Л.С. Баюн, К.А. Бастрикова. – Москва: Спутник+, 2017. – 398 с. – Текст: непосредственный.

Описание книги с 4 авторами

Управленческий учет и контроль строительных материалов и конструкций: монография / В.В. Говдя, Ж.В. Дегальцева, С.В. Чужинов, С.А. Шулепина; под общ. ред. В.В. Говдя; Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина. – Краснодар: КубГАУ, 2017. – 149 с. – Текст: непосредственный.

Описание книги с 5 и более авторами, под редакцией

Основы экономической теории. Политэкономия / Л.А. Воронцова, А.Д. Голижбин, О.А. Груздева [и др.]; под ред. Д.Д. Москвина. – Москва: Едиториал УРСС, 2003. – 527 с. – Текст: непосредственный.

Описание книги под редакцией

Бухгалтерский учет: учебник для вузов / под ред. П.С. Безруких. – Москва: Бухгалтерский учет, 2003. – 718 с. – Текст: непосредственный.

Описание официальных материалов

Об образовании в Российской Федерации: Федеральный закон N 273-ФЗ (редакция от 1 мая 2019 г. ): [принят Государственной Думой 21 дек. 2012 г.: одобрен Советом Федерации 26 дек. 2012 г.]. – Текст: электронный // СПС КонсультантПлюс. – Режим доступа: локальный; по договору. – Обновление еженедельно.

ГОСТы

ГОСТ 31450-2013. Молоко питьевое. Технические условия = Drinkingmilk. Specifications: межгосударственный стандарт: введен в действие Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 28 июня 2013 г. N 268-ст: введен впервые: дата введения 2014-07-01 / разработан Всероссийским научно-исследовательским институтом молочной промышленности Российской академии сельскохозяйственных наук. – Текст: электронный // СПС КонсультантПлюс. – Режим доступа: локальный; по договору. – Обновление еженедельно.

Авторские свидетельства, патенты

А. с. 1007970 СССР, МПК 25 J 15/11. Устройство для захвата деталей : №3360585/25-08: заявл. 23.11.81: опубл. 30.03.83 / В.С. Ваулин, В.К. Калов (СССР).

– Бюл. №12. – 2 с. – Текст: непосредственный.

Патент N 2638963 Российская Федерация, МПК C08L 95/00 (2006.01), C04B 26/26 (2006.01). Концентрированное полимербитумное вяжущее для «сухого» ввода и способ его получения: N 2017101011: заявл. 12.01.2017: опубл. 19.12.2017 / С.Г. Белкин, А.У. Дьяченко. – 7 с.: ил. – Текст: непосредственный.

Отчеты о НИР

Исследование и разработка контрольной оснастки для контроля деталей и узлов гидроаппаратуры: отчет о научно-исследовательской работе (заключение) / Ижевский государственный технический университет; руководитель Г.П. Исупов. – Шифр темы ВФ-3-83; ГР 01820087667; Инв. 0285. – Ижевск, 1994. – 37 с. – Текст: непосредственный.

Диссертации и авторефераты диссертаций

Аврамова Е.В. Публичная библиотека в системе непрерывного библиотечно-информационного образования: специальность 05.25.03 «Библиотековедение, библиографоведение и книговедение»: диссертация на соискание ученой степени кандидата педагогических наук / Аврамова Елена Викторовна; Санкт-Петербургский государственный институт культуры.

— Санкт-Петербург, 2017. – 361 с. – Текст: непосредственный.

Описание статьи с 1 автором

Данилов Ю. Новая роль фондового рынка в России / Ю. Данилов. – Текст: непосредственный // Вопросы экономики. – 2003. – №7. – С. 44-56.

Описание статьи с 2 авторами

Черниченко Т. Приоритеты развития регионального потребительского рынка / Т. Черниченко, Л. Чирков. – Текст: непосредственный // Маркетинг. – 2003. – №2. – С. 35-45.

Описание статьи с 3 авторами

Чекмарева Е. Н. Финансовый рынок и политика денежных властей / Е.Н. Чекмарева, О.А. Лакшина, И.Л. Меркурьев. – Текст: непосредственный // Деньги и кредит. – 2003. – №7. – С. 42-46.

Описание статьи с 4 авторами

Финансовая интеграция как основа развития региональных рынков / М. Гуревич, Г. Господарчук, М. Малкина, Г. Петров. – Текст: непосредственный // Рынок ценных бумаг. – 2003. – №14. – С. 64-68.

Описание статьи с 5 и более авторами

Современное состояние и тенденции экономической эффективности развития сельского хозяйства Сибирского Федерального округа / Е. Афанасьев, Л. Тю, Е. Рудой [и др.]. – Текст: непосредственный // АПК: экономика, управление . – 2018 . – С. 27-35.

Описание статьи из сборника научных трудов

Иванов А.И. Влияние систем удобрения на основе сапропеля на питательный режим дерново-подзолистых почв / А.И. Иванов, Д. А. Моисеев, Т.Г. Зуева. – Текст: непосредственный // Гумус и почвообразование: сборник научных трудов / Санкт-Петербургский государственный аграрный университет. – Санкт-Петербург, 2002. – С. 64-66.

Описание статьи из сборника материалов научной конференции

Козлова Е.Н. Управление конкурентоспособностью и качеством продукции в условиях перехода к рынку / Е.Н. Козлова, Н.П. Залесова. – Текст: непосредственный // Биологические и технико-экономические проблемы в сельском хозяйстве: тезисы XXXIII научно-практической конференции, 2-3 апреля 1998 года, Великие Луки. – Великие Луки, 2000. – С. 222-224.

Описание ресурса Интернет (сайта)

Электронные ресурсы

Этот раздел в новом ГОСТе существенно изменен. Отменен ряд элементов (не приводятся специфические сведения о виде ресурса, примечания о заглавии теперь есть только в описании дисков). Перед электронным адресом приводится аббревиатура URL. После адреса обязательно указывать дату обращения к ресурсу. Примечание «Режим доступа» осталось только для указания особенностей доступа к ресурсам (по подписке, в локальной сети, по подписке, для авторизованных пользователей).

Сайты в сети Интернет

Правительство Российской Федерации: [официальный сайт]. – Москва. – Обновляется в течение суток. – URL: http://government.ru (дата обращения: 19.02.2018). – Текст: электронный.

eLIBRARY.RU: научная электронная библиотека: [сайт]. – Москва, 2000. – URL: https://elibrary.ru (дата обращения: 16. 07.2019). – Режим доступа: для авториз. пользователей. – Текст: электронный.

Статьи с сайтов

Порядок присвоения номера ISBN // Российская книжная палата: [сайт]. — 2018. — URL: http://bookchamber.ru/isbn.html (дата обращения: 22.05.2015). — Текст: электронный.

Репьев А.П. Язык рекламы / А.П. Репьев // Состав.ру [сайт]. – 2020. — URL: https://www.sostav.ru/articles/2002/04/24/rec240402/ (дата обращения: 15.02.2020). — Текст: электронный.

Книги из ЭБС

Барсуков Н.П. Цитология, гистология, эмбриология: учебное пособие / Н.П. Барсуков. – Санкт-Петербург: Лань, 2019. – 248 с. – Текст: электронный // Электронно-библиотечная система «Лань»: [сайт]. – URL: https://e.lanbook.com/book/113918 (дата обращения: 16.07.2019). – Режим доступа: для авториз. пользователей.

Культура русской речи: учебник / отв. ред. Л.К. Граудина, Е.Н. Ширяев. — Москва: Норма: ИНФРА-М, 2020. — 560 с. — Текст: электронный. — URL: https://new.znanium.com/catalog/product/1088887 (дата обращения: 11.05.2020).

Коробейникова Л.С. Документационное обеспечение делового общения: Учебное пособие / Л.С. Коробейникова, О.М. Купрюшина; под ред. Д.А. Ендовицкого. — Москва: Магистр, 2011. — 302 с. — Текст: электронный. — URL: https://new.znanium.com/catalog/product/244969 (дата обращения: 11.05.2020).

Описание статьи из ЭБС

Татаринцев В.Л. Гранулометрический состав и почвообразование / В.Л. Татаринцев, Л.М. Татаринцев // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. – 2013. – № 10. – С. 17-23. – Текст: электронный // Электронно-библиотечная система «Лань»: [сайт]. – URL: https://e.lanbook.com/journal/issue/289237 (дата обращения 16.07.2019) .– Режим доступа: для авториз. пользователей.

Книга с двумя авторами по ГОСТу 2018

Книги с двумя авторами описываются под заголовком – сначала указывают фамилию первого автора. Затем следует собственно Библиографическое описание – приводят заглавие (название) книги, инициалы и фамилии двух авторов, сведения о месте издания и издателе, а также год издания и количество страниц.

Филиппов, В. П. Бронхоскопия при заболеваниях легких / В. П. Филиппов, Н. В. Черниченко. – Москва : БИНОМ, 2014. – 184 с.

Так составляют краткое библиографическое описание, в которое включают только обязательные элементы. В списке литературы часто используют именно краткое описание.

Однако при оформлении библиографических списков к научным работам по ГОСТу Р 7.0.100-2018 нередко требуют приводить расширенное описание с использованием обязательных и условно-обязательных элементов.

Схема расширенного библиографического описания книги 2 авторов:
Фамилия, инициалы автора. Основное заглавие : сведения относящиеся к заглавию / сведения об ответственности. – Сведения об издании. – Место издания : Издательство, дата издания. – Количество страниц : иллюстрации. – (Основное заглавие серии ; номер выпуска серии). – Примечания. – ISBN.

Филиппов, В. П. Бронхоскопия при заболеваниях легких : монография / В. П. Филиппов, Н. В. Черниченко. – Москва : БИНОМ, 2014. – 184 с. – ISBN 978-5-9518-0579-9. – Текст : непосредственный.

Ниже приведено более 20 примеров библиографического описания книг двух авторов. Использовано преимущественно расширенное библиографическое описание.

Примеры описания книги с одним или с тремя авторами очень похожи. В то же время оформление книги четырех авторов и пяти авторов отличается!

Бунатян, Г. Г. Прогулки по рекам и каналам Санкт-Петербурга : путеводитель / Г. Г. Бунатян, М. Г. Чарная. – Санкт-Петербург : Паритет, 2007. – 254 с. – ISBN 978-5-93437-164-8.

Kay S. Inside Out : Students book : Upper intermediate / S. Kay, V. Jones. – Oxford : Macmillan Heinemann, 2001. – 160 p. – ISBN 0-333-75760-2.

Кудряшов, Д. Администратор Instagram : руководство по заработку / Д. Кудряшов, Е. Козлов. – Москва : АСТ, 2019. – 320 с. – (Бизнес в Инстаграме). – ISBN 978-5-17-106270-5.

Пазникова З. И. У Байкала мы живем : рабочая тетрадь по ознакомлению детей с культурой народов Бурятии / З. И. Пазникова, Е. А. Швейкина ; рец. В. Б. Лыгденова. – Улан-Удэ : Бэлиг, 2014. – 36 с. – ISBN 978-5-85693-580-5.

Описание учебников и учебных пособий отличается от описания монографий в первую очередь тем, что после названия произведения (заглавия) через двоеточие указывают сведения относящиеся к заглавию : учебное пособие или : монография.

Учебник, учебное пособие

Абдрахимов, В. З. Экологический менеджмент : учеб. пособие / В. З. Абдрахимов, А. К. Кайракбаев. – Актобе : РИО Учреждения Актюбинский университет им. академика С. Баишева, 2019. – 240 с. – ISBN 978-601-7566-55-5. – Текст : непосредственный.

Варис, В. С. Техническое обслуживание автомобилей : учебное пособие для выполнения выпускной квалификационной работы (дипломного проекта) по МДК 01. 02 “Техническое обслуживание и ремонт автомобильного транспорта” / В. С. Варис, Г. С. Чаликова ; Иркутский государственный аграрный университет им. А. А. Ежевского, Колледж автомобильного транспорта и агротехнологий. – Иркутск : Изд-во ИрГАУ, 2019. – 94 с. – Текст : непосредственный.

Васильев, В. К. Ветеринарная офтальмология и ортопедия : учебное пособие / В. К. Васильев, А. Д. Цыбикжапов. – Санкт-Петербург : Лань, 2017. – 188 с. – ISBN 978-5-8114-2490-0.

Голованов, Д. В. Компьютерная нотная графика : учеб. пособие / Д. В. Голованов, А. В. Кунгуров. – Санкт-Петербург : Лань : Планета музыки, 2018. – 188 с. : ил.

Дмитриев А. Е. Дидактика начальной школы : учебник и практикум для академического. бакалавриата / А. Е. Дмитриев, Ю. А. Дмитриев ; Московский педагогический государственный университет. – 2-е изд., испр. и доп. – Москва : Юрайт, 2017. – 253 с. – ISBN 978-5-534-02831-7.

Ковалев, В. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия : учебник для студентов вузов, обучающихся по спец. “Финансы и кредит”, “Бухгалтерский учет, анализ и аудит” / В. В. Ковалев, О. Н. Волкова. – Изд. 2-е, перераб. и доп. – Москва : Проспект, 2007. – 424 с.

Конотопов, М. В. История экономики России : учебник для вузов / М. В. Конотопов, С. И. Сметанин. – 6-е издание, стереотипное. – Москва : КноРус, 2007. – 350 с. – Текст : непосредственный.

Кухаренко, Н. С. Определение возраста птиц, домашних животных и их плодов : учебное пособие / Н. С. Кухаренко, А. О. Фёдорова. – Благовещенск : Изд-во Дальневост. гос. аграр. ун-та, 2018. – 56 с.

Нечаев, А. С. Бухгалтерский учет, анализ и аудит внешнеэкономической деятельности : учебник для студентов, обучающихся по направлению 38.04.01 “Экономика” (уровень магистратуры) : рекомендовано УМО / А. С. Нечаев, А. В. Прокопьева. – 3-е изд., перераб. и доп. – Москва : ИНФРА-М, 2016. – 367 с. – (Высшее образование : Магистратура). – ISBN 978-5-16-010721-9. – Текст : непосредственный.

Тюкачев, Н. А. C#. Программирование 2D и 3D векторной графики : учеб. пособие / Н. А. Тюкачев, В. Г. Хлебостроев. – Изд. 3-е, стер. – Санкт-Петербург ; Москва ; Краснодар : Лань, 2018. – 317 с. : ил., табл. + 1 электрон. опт. диск (CD-ROM). – (Учебники для вузов. Специальная литература) (Бакалавриат и специалитет). – Библиогр.: с. 308–311 (53 назв.). –ISBN 978-5-8114-2568-6. – Текст (визуальный) : непосредственный. – Текст (визуальный) : электронный.

Цыдыпов Ш. Б. Лабораторный практикум по механике : учебно-методическое пособие для студентов направления подготовки 03.03.02 Физика, 09.03.02 Информационные системы и комплексы / Ш. Б. Цыдыпов, А. А. Машанов ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Бурят. гос. ун-т. – Улан-Удэ : Изд-во Бурят. госуниверситета, 2015. – 109 с. – ISBN 978-5-9793-0795-4.

Шапцев, В. А. Теория информации. Теоретические основы создания информационного общества : учебное пособие / В. А. Шапцов, Ю. В. Бидуля. – Москва : Юрайт, 2019. – 177 с. – (Университеты России). – ISBN 978-5-534-02989-5. – Текст : непосредственный.

Шубаева, В. Г. Маркетинговые технологии в туризме : учебник и практикум / В. Г. Шубаева, И. О. Сердобольская. – 2-е изд. исправ. и доп. – Москва : Юрайт, 2019. – 120 с. – (Профессиональное образование). – ISBN 978-5-534-10550-6. – Текст : непосредственный.

Монография

Кожевников, С. А. Эффективность государственного управления : проблемы и методы повышения : монография / С. А. Кожевников, Е. Д. Копытова ; под ред. В. А. Ильина, Т. В. Усковой ; ФГБУН «Вологодский научный центр РАН». – Вологда : ФГБУН ВолНЦ РАН, 2018. – 208 с. – ISBN 978-5-93299-402-3. – Текст : непосредственный.

Бакишев, К.А. Уголовно-правовая охрана безопасности транспорта по законодательству Казахстана и России : монография / К.А. Бакишев, А.И. Чучаев. – Москва : Юрлитинформ, 2020. – 372[1] с. – (Уголовное право). – Библиогр.: с. 356-370. – ISBN 978-5-4396-1957-3. – Текст : непосредственный.

Низкий, С. Е. Залежные земли Амурской области: сукцессии и ресурсы : монография / С. Е. Низкий, А. А. Муратов. – Благовещенск : Изд-во Дальневост. гос. аграр. ун-та, 2016. – 266 с. – ISBN 978-5-9642-0385-8.

Никитин, А. А. Приемы ухода за посевами и сроки уборки агроценозов суданской травы в Среднем Предуралье : монография / А. А. Никитин, С. И. Коконов ; под науч. ред. С. И. Коконова. – Ижевск : РИО ИжГСХА, 2018. – 141 с.

http://bibl.ulspu.ru/files/2019/12/primery_bibl_111.pdf
http://igsha.ru/structure/departments/library/library_files/G_7.0.100-2018.pdf
http://lib.sseu.ru/sites/default/files/2019/12/pravila_oformleniya_spiska_literatury_po_gost_2018_na_sayt_-_ispr.09.12.19.pdf
http://lib.urfu.ru/file.php/78/Metodicheskoe_obedinenie/2019_MO/Vasina_EJU_seminar_RIO_27.06.2019.pdf
http://msal.ru/upload/library/info/%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%D1%8B_%D0%B1%D0%BE_%D0%B3%D0%BE%D1%81%D1%82_7_0_100-2018.pdf
https://vk.com/@nbizhgsha-primery-bibliograficheskogo-opisaniya-dlya-spiska-ispolzovan
https://pskgu.ru/page/1592e0f0-8b8c-4e7f-ac27-7655481cde57?print
http://biblio.chgpu.edu.ru/covet/bibl_opis.htm
https://www. booksite.ru/fulltext/2020/m/metodicheskie-rekomendacii-po-primeneniyu-gost-r-7-0-100-2018.pdf
http://www.lib.bsu.ru/uploads/uppermenu/bibliograficeskoe-opisanie-c5e15ffc48.pdf
https://www.sli.komi.com/files/bibl/primeri_bibl_opis_2019.pdf
https://lib.ssmu.ru/wp-content/uploads/2020/11/bibliograficheskoe-opisanie-primery-po-gost-2018.pdf
http://www.dalgau.ru/upload/iblock/ac8/Primery-bibliograficheskikh-zapisey-_po-GOST-R-7.0.100_2018_1.pdf

выпущенных тестовых вопросов STAAR | Техасское агентство по образованию

Дом
Оценка учащихся
Тестирование

Оценка учащихся Главная| Справочник по оценке учащихся | Контактная информация по оценке учащихся

Техасское агентство по образованию (TEA) выпускает два типа тестовых вопросов для оценки академической готовности штата Техас (STAAR 9).0013 ® ) программа — образцы вопросов и бланки тестов. Примеры тестовых вопросов представляют собой небольшие подмножества тестовых вопросов, выпущенных из тестовых банков STAAR. Эти тестовые вопросы, возможно, были заданы ранее. Тестовая форма представляет собой набор опубликованных тестовых вопросов, которые ранее совместно задавались учащимся из Техаса и отражают схемы тестов STAAR.

Чтобы просмотреть все доступные ресурсы STAAR, посетите веб-страницу ресурсов STAAR.

Тесты чтения STAAR содержат различное количество аутентичных опубликованных текстов. Разрешение на авторское право на эти тексты получено от издателей подрядчиком по тестированию от имени TEA. Эти соглашения об авторских правах могут включать или не включать разрешение на более широкий, небезопасный выпуск после тестирования. Если материал, который использовался во время тестирования, не мог быть включен в форму выпущенного теста из-за определенных разрешений на авторское право, текст предоставляется в форме, указывающей, откуда исходный материал.

Выпущенный тест STAAR Информация об авторских правах

STAAR

Выпущенные тестовые формы и ключи ответов (бумажное администрирование)

Выпущенные тестовые формы, которые вводились на бумаге, выпускаются в формате PDF. Эти документы доступны по ссылкам ниже.

Руководства по подсчету баллов доступны на веб-странице STAAR Reading Language Arts Resources.

Авторские права. Информацию об авторских правах см. на веб-странице Авторские права и Условия использования .
Печать. При печати выпущенных вопросов по математике убедитесь, что в меню «Печать» выбрана печать страниц в масштабе 100 %, чтобы изображение соответствовало предполагаемым размерам.
Печатная копия. Закажите печатные копии выпущенных бумажных тестов, связавшись со службой поддержки тестирования Техаса по телефону 833-601-8821.

Выпущенные тестовые формы и ключи ответов (онлайн-администрирование)

Выпущенные тестовые формы, введенные онлайн, выпускаются в качестве практических тестов. Эти выпущенные тренировочные тесты доступны на платформе онлайн-тестирования STAAR. Практические онлайн-тесты недоступны для печати или оценки. Если вы хотите получить баллы за практический онлайн-тест вашего учащегося, вы должны попросить его записать свои ответы на отдельном листе бумаги. Затем вы можете использовать ключ ответа ниже, чтобы получить баллы за выпущенный STAAR практический тест.

Руководства по подсчету баллов доступны на веб-странице STAAR Reading Language Arts Resources.

Марка	Тестовые формы	Ключи ответов
3	Доступ к опубликованным тестам на сайте texasassessment.gov.	Математика: 2018 \| 2017
3		Чтение: 2018 \| 2017
4		Математика: 2018 \| 2017
4		Чтение: 2018 \| 2017
5		Математика: 2018 \| 2017
		Чтение: 2018 \| 2017
		Наука: 2018 \| 2017
6		Математика: 2018 \| 2017
6		Чтение: 2018 \| 2017
7		Математика: 2018 \| 2017
7		Чтение: 2018 \| 2017
8		Математика: 2018 \| 2017
		Чтение: 2018 \| 2017
		Наука: 2018 \| 2017
		Социальные науки: 2018 \| 2017
Средняя школа		Алгебра I: 2018 \| 2017 \| 2016
		Английский I: 2018 \| 2017 \| 2016
		Английский II: 2018 \| 2017 \| 2016
		Биология: 2018 \| 2017 \| 2016
		История США: 2018 \| 2017 \| 2016

Испанский STAAR

Опубликованные тестовые формы и ключи ответов (бумажное администрирование)

Опубликованные тестовые формы, которые вводились на бумаге, выпускаются в формате PDF. Эти документы доступны по ссылкам ниже.

Марка	Тестовые формы	Ключи ответов	Обоснование пункта
3	Математика: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2014 \| 2013	Математика: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2014 \| 2013	2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018
3	Чтение: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2015 \|2014 \| 2013	Чтение: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2015 \| 2014 \| 2013	2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018
4	Математика: 2022 \|2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2014 \| 2013	Математика: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2014 \| 2013	2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018
4	Чтение: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2015 \| 2014 \| 2013	Чтение: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2015 \| 2014 \| 2013	2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018
5	Математика: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2014 \| 2013	Математика: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2014 \| 2013	2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018
	Чтение: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2015 \| 2014 \| 2013	Чтение: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2015 \| 2014 \| 2013	2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018
	Наука: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2015 \| 2014 \| 2013	Наука: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2015 \| 2014 \| 2013	2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018

Авторские права. Информацию об авторских правах см. на веб-странице Авторские права и Условия использования .
Печать. При печати выпущенных вопросов по математике убедитесь, что в меню «Печать» выбрана печать страниц в масштабе 100 %, чтобы изображение соответствовало предполагаемым размерам.
Печатная копия. Закажите печатные копии выпущенных бумажных тестов, связавшись со службой поддержки тестирования Техаса по телефону 833-601-8821.

STAAR Braille

Опубликованные тестовые формы и ключи ответов (бумажные административные органы)

Бумажная копия — закажите печатные копии выпущенных бумажных тестов, связавшись со службой поддержки Texas Testing Support по телефону 833-601-8821.

Руководства по подсчету баллов доступны на веб-странице ресурсов STAAR English I и English II.

STAAR

Выпущенные примеры вопросов

Ссылки ниже открывают PDF-версии опубликованных STAAR образцов вопросов.

Марка	Примеры вопросов
3	Математика: 2015 \| 2011
4	Математика: 2015 \| 2011
5	Математика: 2015 \| 2011
5	Наука: 2011
6	Математика: 2015 \| 2011
7	Математика: 2015 \| 2011
8	Математика: 2015 \| 2011
	Наука: 2011
	Общественные науки: 2011
Средняя школа	Алгебра I: 2011
	Биология: 2011
	История США: 2011

Авторские права. Информацию об авторских правах см. на веб-странице Авторские права и Условия использования .
Печать. При печати выпущенных вопросов по математике убедитесь, что в меню «Печать» выбрана печать страниц в масштабе 100 %, чтобы изображение соответствовало предполагаемым размерам.

Испанский язык STAAR

Выпущенные примеры вопросов

Ссылки ниже открывают PDF-версии опубликованных STAAR примеров вопросов.

Марка	Примеры вопросов
3	Математика: 2015 \| 2011
4	Математика: 2015 \| 2011
5	Математика: 2015 \| 2011
5	Наука: 2011

Авторские права. Информацию об авторских правах см. на веб-странице Авторские права и Условия использования .
Печать. При печати выпущенных вопросов по математике убедитесь, что в меню «Печать» выбрана печать страниц в масштабе 100 %, чтобы изображение соответствовало предполагаемым размерам.

1. Как работают различные методы взвешивания. Методы Pew Research Center

Исторически сложилось так, что опросы общественного мнения основывались на возможности корректировать свои наборы данных с использованием основного набора демографических данных – пола, возраста, расы и этнической принадлежности, уровня образования, и географический регион – для исправления любых диспропорций между выборкой обследования и генеральной совокупностью. Все эти переменные коррелируют с широким спектром взглядов и моделей поведения, представляющих интерес для исследователей. Кроме того, они хорошо измеряются в крупных высококачественных государственных обследованиях, таких как Опрос американского сообщества (ACS), проводимый Бюро переписи населения США, что означает, что надежные контрольные показатели населения легко доступны.

Но достаточны ли они для уменьшения систематической ошибки отбора ⁶ в онлайн-опросах? Два исследования, в которых сравнивались взвешенные и невзвешенные оценки онлайн-выборок, показали, что во многих случаях демографическое взвешивание лишь минимально снижало предвзятость, а в некоторых случаях даже усугубляло предвзятость. ⁷ В предыдущем исследовании Pew Research Center, в котором сравнивались оценки из девяти различных онлайн-выборок и американской панели тенденций, основанной на вероятности, выборка, которая показала наименьшее среднее отклонение по 20 контрольным показателям (выборка I), использовала ряд переменных в его процедура взвешивания выходит за рамки базовой демографии и включает такие факторы, как частота использования Интернета, регистрация избирателей, партийная идентификация и идеология. ⁸ В образце I также применялся более сложный статистический процесс, включающий три этапа: сопоставление, затем корректировка склонности и, наконец, ранжирование (методы подробно описаны ниже).

Настоящее исследование основано на этом предыдущем исследовании и пытается определить, в какой степени включение различных корректирующих переменных или более сложных статистических методов может улучшить качество оценок, полученных на основе добровольных онлайн-выборок опроса. Для этого исследования исследовательский центр Pew провел три крупных опроса, в каждом из которых приняли участие более 10 000 респондентов, в июне и июле 2016 года. В каждом опросе использовалась одна и та же анкета, но разные поставщики онлайн-панелей. Каждому поставщику было предложено создать выборки с одинаковым демографическим распределением (также известным как квоты), чтобы до взвешивания они имели примерно сопоставимые демографические составы. Опрос включал вопросы о политических и социальных взглядах, потреблении новостей и религии. Он также включал множество вопросов, взятых из высококачественных федеральных опросов, которые можно было использовать либо для целей сравнительного анализа, либо в качестве корректирующих переменных. (См. Приложение A для полной методологической информации и Приложение F для анкеты.)

В этом исследовании сравниваются два набора корректирующих переменных: основные демографические данные (возраст, пол, уровень образования, расовая и латиноамериканская этническая принадлежность и группа переписи населения) и более широкий набор переменных, включающий как основные демографические переменные, так и дополнительные переменные, о которых известно, что связаны с политическими взглядами и поведением. Эти дополнительные политические переменные включают партийную идентификацию, идеологию, регистрацию избирателей и идентификацию как евангелистского христианина, и предназначены для корректировки более высоких уровней гражданской и политической активности и демократического уклона, наблюдаемых в предыдущем исследовании Центра.

Анализ сравнивает три основных статистических метода взвешивания данных опроса: ранжирование, сопоставление и взвешивание склонности. В дополнение к тестированию каждого метода в отдельности, мы протестировали четыре метода, в которых эти методы применялись в различных комбинациях, всего семь методов взвешивания:

Сгребание
Соответствует
Взвешивание склонности
Соответствие + взвешивание склонности
Сопоставление + рейкинг
Взвешивание склонностей+ Рейтинг
Сопоставление + Взвешивание склонности + Рейкинг

Поскольку разные процедуры могут быть более эффективными при больших или меньших размерах выборки, мы смоделировали выборки обследования разных размеров. Это было сделано путем взятия случайных подвыборок респондентов из каждого из трех (n = 10 000) наборов данных. Размеры подвыборок варьировались от 2 000 до 8 000 с шагом 500. ⁹ Каждый из методов взвешивания применялся дважды к каждому набору данных смоделированного обследования (подвыборке): один раз с использованием только основных демографических переменных и один раз с использованием как демографических, так и политических показателей. ¹⁰ Несмотря на использование разных поставщиков, эффекты каждого протокола взвешивания в целом были одинаковыми для всех трех образцов. Поэтому для упрощения отчетности результаты, представленные в этом исследовании, усреднены по трем выборкам.

Как мы объединили несколько опросов для создания синтетической модели населения

Часто исследователи хотели бы взвесить данные, используя цели населения, полученные из нескольких источников. Например, Исследование американского сообщества (ACS), проводимое Бюро переписи населения США, обеспечивает высококачественные демографические показатели. Дополнение к Текущему обследованию населения (CPS) по голосованию и регистрации обеспечивает высококачественные показатели регистрации избирателей. Никакие правительственные опросы не измеряют партийность, идеологию или религиозную принадлежность, но они измеряются в таких опросах, как Общий социальный опрос (GSS) или Исследование религиозного ландшафта исследовательского центра Pew Research Center (RLS).

Для некоторых методов, таких как сгребание, это не представляет проблемы, поскольку они требуют только сводных показателей распределения населения. Но другие методы, такие как сопоставление или взвешивание склонности, требуют набора данных на уровне случая, который содержит все корректирующие переменные. Это проблема, если переменные берутся из разных обследований.

Чтобы преодолеть эту проблему, мы создали «синтетический» набор данных о населении, в который были включены данные из ACS и добавлены переменные из других эталонных обследований (например, CPS и RLS). В этом контексте «синтетический» означает, что некоторые данные были получены в результате статистического моделирования (вменения), а не непосредственно из ответов участников опроса. ¹¹

Первым шагом в этом процессе было определение переменных, которые мы хотели добавить в ACS, а также любых других вопросов, которые были общими для различных эталонных опросов. Затем мы взяли данные для этих вопросов из разных эталонных наборов данных (например, ACS и CPS) и объединили их в один большой файл с делами или записями интервью из каждого опроса, буквально сложенными друг над другом. Некоторые вопросы, такие как возраст, пол, раса или штат, были доступны во всех контрольных опросах, но другие имеют большие пробелы с отсутствующими данными для случаев, которые получены из опросов, в которых они не задавались.

Следующим шагом было статистическое заполнение пробелов в этом большом, но неполном наборе данных. Например, во всех записях ACS отсутствовала регистрация избирателей, которую это обследование не измеряет. Мы использовали метод множественного вменения с помощью цепных уравнений (MICE), чтобы заполнить недостающую информацию. ¹² MICE заполняет вероятные значения на основе статистической модели с использованием общих переменных. Этот процесс повторяется много раз, и с каждой итерацией модель становится более точной. В конце концов, все случаи будут иметь полные данные по всем переменным, использованным в процедуре, при этом вмененные переменные будут следовать тому же многомерному распределению, что и обследования, в которых они были фактически измерены.

В результате получается большой набор данных на уровне случая, содержащий все необходимые корректирующие переменные. Для этого исследования этот набор данных затем был отфильтрован только для тех случаев из ACS. Таким образом, демографическое распределение точно совпадает с распределением ACS, а другие переменные имеют значения, которые можно было бы ожидать при данном конкретном демографическом распределении. Мы называем этот окончательный набор данных «синтетической популяцией», и он служит шаблоном или масштабной моделью всего взрослого населения.

Этот синтетический набор данных населения использовался для сопоставления и взвешивания склонности. Он также использовался в качестве источника для распределения населения, используемого при сгребании. Этот подход гарантировал, что все взвешенные оценки опроса в исследовании были основаны на одной и той же информации о населении. Подробную информацию о процедуре см. в Приложении B.

Ранжирование

Для опросов общественного мнения наиболее распространенным методом взвешивания является итеративный пропорциональный подбор, который чаще называют ранжированием. При ранжировании исследователь выбирает набор переменных, для которых известно распределение генеральной совокупности, и процедура итеративно корректирует вес для каждого случая до тех пор, пока распределение выборки не совпадет с генеральной совокупностью для этих переменных. Например, исследователь может указать, что выборка должна состоять из 48 % мужчин и 52 % женщин, 40 % со средним образованием или ниже, 31 % с окончанием какого-либо колледжа и 29% выпускники колледжа. В ходе этого процесса веса будут корректироваться таким образом, чтобы соотношение полов для взвешенной выборки обследования соответствовало желаемому распределению населения. Затем веса корректируются таким образом, чтобы группы образования находились в правильной пропорции. Если поправка на образование приводит к смещению распределения по полу, то веса корректируются снова, чтобы мужчины и женщины были представлены в желаемой пропорции. Процесс повторяется до тех пор, пока взвешенное распределение всех весовых переменных не совпадет с заданными целями.

Рейтинг популярен, потому что он относительно прост в реализации и требует только знания предельных пропорций для каждой переменной, используемой при взвешивании. То есть можно отдельно взвешивать пол, возраст, образование, расу и географический регион без необходимости предварительно знать долю населения для каждой комбинации характеристик (например, долю мужчин в возрасте от 18 до 34 лет). , белые выпускники колледжей, живущие на Среднем Западе). Рейтинг — это стандартный метод взвешивания, используемый Pew Research Center и многими другими социологами.

В этом исследовании взвешивающие переменные ранжировались в соответствии с их предельным распределением, а также с помощью двусторонней перекрестной классификации для каждой пары демографических переменных (возраст, пол, раса и этническая принадлежность, образование и регион).

Сопоставление

Сопоставление — это еще один метод, который был предложен в качестве средства корректировки онлайн-выборок. Он включает в себя начало выборки случаев (т. е. опросов), которая является репрезентативной для генеральной совокупности и содержит все переменные, которые будут использоваться при корректировке. Эта «целевая» выборка служит шаблоном того, как выглядела бы выборка для обследования, если бы она была выбрана случайным образом из генеральной совокупности. В этом исследовании целевые выборки были выбраны из нашего синтетического набора данных о населении, но на практике они могли поступать из других высококачественных источников данных, содержащих нужные переменные. Затем каждый случай в целевой выборке сопоставляется с наиболее похожим случаем из онлайн-выборки. Когда будет найдено наиболее близкое совпадение для всех случаев в целевой выборке, все несопоставленные случаи из онлайн-выборки отбрасываются.

Если все пойдет хорошо, оставшиеся совпавшие случаи должны представлять собой набор, очень похожий на целевую популяцию. Тем не менее, всегда существует риск того, что в целевой выборке будут случаи, не имеющие хорошего совпадения в данных обследования, — случаи, когда наиболее похожий случай имеет очень мало общего с целевым. Если таких случаев много, согласованная выборка может в конечном итоге не очень походить на целевую совокупность.

Существует множество способов как для измерения сходства между отдельными случаями, так и для самого сопоставления. ¹³ Используемая здесь процедура использовала целевую выборку из 1500 случаев, которые были выбраны случайным образом из синтетического набора данных населения. Чтобы выполнить сопоставление, мы временно объединили целевую выборку и данные онлайн-опроса в один набор данных. Затем мы подгоняем статистическую модель, которая использует корректирующие переменные (только демографические или демографические + политические переменные), чтобы предсказать, какие случаи в комбинированном наборе данных были получены из целевой выборки, а какие — из данных опроса.

В качестве модели использовалась процедура машинного обучения, называемая случайным лесом. Случайные леса могут включать большое количество весовых переменных и могут находить сложные взаимосвязи между корректирующими переменными, о которых исследователь может не знать заранее. В дополнение к оценке вероятности того, что каждый случай относится либо к целевой выборке, либо к обследованию, случайные леса также определяют меру сходства между каждым случаем и каждым другим случаем. Мера сходства случайного леса учитывает, сколько общих характеристик имеют два случая (например, пол, раса и политическая партия), и придает больший вес тем переменным, которые лучше всего различают случаи в целевой выборке и ответы из набора данных обследования. ¹⁴

Мы использовали эту меру сходства в качестве основы для сопоставления.

Окончательная совпадающая выборка выбирается путем последовательного сопоставления каждого из 1500 случаев в целевой выборке с наиболее похожим случаем в наборе данных интерактивного опроса. Каждое последующее совпадение ограничено теми случаями, которые не были сопоставлены ранее. После определения 1500 лучших совпадений оставшиеся варианты опроса отбрасываются.

Для всех размеров выборки, которые мы смоделировали для этого исследования (n = от 2000 до 8000), мы всегда сопоставляли целевую выборку из 1500 случаев. При моделировании, которое началось с выборки из 2000 случаев, 1500 случаев были сопоставлены, а 500 случаев были отброшены. Точно так же для моделирования, начинающегося с 8000 случаев, 6500 были отброшены. На практике это было бы очень расточительно. Однако в данном случае это позволило нам сохранить размер окончательного сопоставленного набора данных постоянным и измерить, как изменяется эффективность сопоставления, когда отбрасывается большая доля случаев. Чем больше начальная выборка, тем больше потенциальных совпадений для каждого случая в целевой выборке — и, как мы надеемся, тем ниже вероятность некачественных совпадений.

Взвешивание склонности

Ключевой концепцией вероятностной выборки является то, что если респонденты опроса имеют разные вероятности выбора, взвешивание каждого случая с помощью , обратного его вероятности выбора, устраняет любую предвзятость, которая может возникнуть в результате наличия разных типов людей. представлены в неправильной пропорции. Тот же принцип применяется к онлайн-образцам подписки. Единственное отличие состоит в том, что для вероятностных обследований вероятности отбора известны из плана выборки, тогда как для добровольных обследований они неизвестны и могут быть только оценены.

Для этого исследования эти вероятности были оценены путем объединения онлайн-выборки со всем синтетическим набором данных населения и подбора статистической модели для оценки вероятности того, что случай исходит из синтетического набора данных населения или онлайн-выборки. Как и в случае сопоставления, для расчета этих вероятностей использовались случайные леса, но это также можно сделать с помощью других моделей, таких как логистическая регрессия. ¹⁵ Каждому случаю онлайн-подписки был присвоен вес, равный оценочной вероятности того, что он поступил из синтетической популяции, разделенной на расчетную вероятность того, что он пришел из онлайн-выборки. Случаи с низкой вероятностью попадания в онлайн-выборку были недопредставлены по сравнению с их долей в популяции и получили большие веса. Случаи с высокой вероятностью были чрезмерно представлены и получили меньший вес.

Как и в случае сопоставления, использование модели случайного леса должно означать, что взаимодействия или сложные отношения в данных автоматически обнаруживаются и учитываются в весах. Однако, в отличие от сопоставления, ни один из кейсов не выбрасывается. Потенциальным недостатком подхода, основанного на склонности, является возможность сильной изменчивости весов, что может привести к большей изменчивости оценок (например, к большим погрешностям).

Комбинации корректировок

Некоторые исследования показали, что первый этап корректировки с использованием сопоставления или взвешивания по склонности, за которым следует второй этап корректировки с использованием ранжирования, может быть более эффективным для уменьшения смещения, чем любой отдельный метод, применяемый сам по себе. ¹⁶ Ни сопоставление, ни взвешивание склонности не заставят выборку точно соответствовать генеральной совокупности по всем параметрам, но модели случайного леса, используемые для создания этих весов, могут уловить взаимосвязи между корректирующими переменными, которые пропустила бы сортировка.

CategoryРазное

Марка	Тестовые формы	Ключи ответов
3	Доступ к опубликованным тестам на сайте texasassessment.gov.	Математика: 2018 \| 2017
3		Чтение: 2018 \| 2017
4		Математика: 2018 \| 2017
4		Чтение: 2018 \| 2017
5		Математика: 2018 \| 2017
		Чтение: 2018 \| 2017
		Наука: 2018 \| 2017
6		Математика: 2018 \| 2017
6		Чтение: 2018 \| 2017
7		Математика: 2018 \| 2017
7		Чтение: 2018 \| 2017
8		Математика: 2018 \| 2017
		Чтение: 2018 \| 2017
		Наука: 2018 \| 2017
		Социальные науки: 2018 \| 2017
Средняя школа		Алгебра I: 2018 \| 2017 \| 2016
		Английский I: 2018 \| 2017 \| 2016
		Английский II: 2018 \| 2017 \| 2016
		Биология: 2018 \| 2017 \| 2016
		История США: 2018 \| 2017 \| 2016

Марка	Тестовые формы	Ключи ответов	Обоснование пункта
3	Математика: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2014 \| 2013	Математика: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2014 \| 2013	2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018
3	Чтение: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2015 \|2014 \| 2013	Чтение: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2015 \| 2014 \| 2013	2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018
4	Математика: 2022 \|2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2014 \| 2013	Математика: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2014 \| 2013	2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018
4	Чтение: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2015 \| 2014 \| 2013	Чтение: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2015 \| 2014 \| 2013	2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018
5	Математика: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2014 \| 2013	Математика: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2014 \| 2013	2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018
	Чтение: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2015 \| 2014 \| 2013	Чтение: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2015 \| 2014 \| 2013	2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018
	Наука: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2015 \| 2014 \| 2013	Наука: 2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018 \| 2017 \| 2016 \| 2015 \| 2014 \| 2013	2022 \| 2021 \| 2019 \| 2018

2018 примеры: МГРИ: информация для студентов

Примеры библиографических описаний

Книга с двумя авторами по ГОСТу 2018

Учебник, учебное пособие

Монография

выпущенных тестовых вопросов STAAR | Техасское агентство по образованию

STAAR

Выпущенные тестовые формы и ключи ответов (онлайн-администрирование)

Испанский STAAR

Опубликованные тестовые формы и ключи ответов (бумажное администрирование)

STAAR Braille

Опубликованные тестовые формы и ключи ответов (бумажные административные органы)

STAAR

Испанский язык STAAR

Выпущенные примеры вопросов

Архив

1. Как работают различные методы взвешивания. Методы Pew Research Center

Ранжирование

Сопоставление

Взвешивание склонности

Комбинации корректировок