密歇根州2019-20年度K-12虚拟学习效果报告

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Introduction

本报告分析了Schools向州政府报告的虚拟学习者的信息，并以一种高消耗性的方式分享调查结果，以帮助评估虚拟学习项目. 今年的报告是本年度出版物的第八版，完成了密歇根州10年来K-12虚拟学习的数据. 过去的报告可通过 密歇根虚拟 网站.

报告分为几个部分. 第一部分将Schools作为分析单元. 下一节重点Introduction所选修的虚拟Courses. 第三部分是关于学生的. 还有一个简短的部分包含虚拟使用的地图. Each section is meant to capture the essential findings without being overly data intensive; 然而, 附录中包括了数据表，以便为感兴趣的人提供更深入的信息. 关于报告方法的信息见附录A. 请注意，在某些表格和数字中，由于四舍五入的关系，百分比数据的总和可能不等于100%.

Schools

快速的事实

• 613个学区报告称至少有一个虚拟注册. 这代表了密歇根68%的学区.
• 在1225所虚拟注册Schools中，57%的Schools虚拟注册人数在100或100以上.
• 75% of schools with virtual 入学 had a general education school emphasis; 24% had an alternative education emphasis.
• 有虚拟学习的Schools中87%是LEASchools.
• LEASchools accounted for 61%的虚拟注册; PSA schools generated 37% of the virtual 入学.
• 54%的虚拟注册学生来自有兼职虚拟学习选项的Schools.
• LEASchools拥有最多的全日制虚拟Schools(58所).
• 98%的虚拟注册学生来自虚拟注册人数超过100的Schools.
• 大约81%的虚拟注册学生来自9-12年级的学生.
• 34%的虚拟注册学生来自郊区Schools，是所有地区中最多的.
• 重视普通教育的Schools的虚拟通过率为68%, 比那些强调另类教育的学生表现更好, 哪个的通过率是43%.
• 28%的Schools全校虚拟通过率为90%至100%.

各区、Schools数

在2019-20学年，613个地区报告至少有一个虚拟注册. 这代表了本年度密歇根901个公立学区的68%. 看到 MISchools数据报告 这是地区统计的细目.

在这些地区, 1,225所Schools报告了虚拟入学人数, 与前一年的数字相同. 的1,225所Schools报告2018-2019年(前一年)虚拟入学人数, 其中145个(12%)在2019-2020年(今年)没有报告任何虚拟注册。. 2018-2019年，这些Schools的虚拟注册人数总计为18333人. 还有145所Schools报告了2019-2020年的虚拟入学人数，但前一年没有任何报告. 这些Schools今年增加了13430名虚拟入学人数.

这意味着88% (1,080)数据集中报告了2018-19和2019-2020年的虚拟入学人数. 共有554所Schools报告虚拟入学人数增加(125人),而519所Schools报告虚拟入学人数下降(87,少119). 有7所Schools两学年的报告数量相同. 综上所述, 虚拟入学人数每年都在增加，这是因为已有虚拟Courses的Schools的入学人数增加，而不是新增虚拟学习Courses的Schools.

由年级水平

在1225所Schools中，有672,682所Schools进行了虚拟注册. 12年级的学生参加了最多的虚拟Courses(190人),850), 约占所有虚拟注册人数的28%. 虚拟注册的总体通过率为56%, 比前三年增加了一个百分点. 看到 表F1 获取所有完成状态的更具体分解. 从四年级的高65%到九年级的低42%不等. 看到 表B1 的更多信息. 与前几年的调查结果一致, 虚拟学习者通过虚拟Courses的比率(56%)低于通过非虚拟Courses的比率(78%). 这一差距与前一年大致相同. 看到 表B2.

按校级虚拟通过率

的1,225所虚拟注册Schools, 341人或28%的学生在Schools的虚拟通过率为90%至100%. 超过半数的Schools(56%)的虚拟通过率为70%或更高. 看到 表B3.

通过实体类型

LEASchools(61%)和PSASchools(37%)几乎占所有虚拟入学人数. 虚拟注册人数来自1068所LEASchools(87%)，而只有116所(9%)是公益Schools. 看到 表B4. LEASchools的通过率(57%)高于PSASchools(53%)。. 看到 表B5 或者，有关完成状态的更深入了解，请参见 表F2.

全日制虚拟Schools

全日制虚拟Schools的数量(77所)比前一年减少了2所. 77所全日制虚拟Schools中有58所(75%)是LEASchools. PSASchools(16所)占全职虚拟Schools的21%. 看到 表B6. 在全日制虚拟Schools中，42%的学生就读于LEASchools，58%就读于PSASchools. 与前一年不同，这两种类型的业绩有相当大的差异. LEASchools的实际通过率为42%(比前一年下降9%)。, 公益广告的虚拟通过率为58%(比前一年增加了9%). 看到 表B7 和 表F3. 在总, 46%的虚拟注册学生来自网络或全日制虚拟Schools——与前一年相同.

关于全日制虚拟Schools的简要说明:历史上, 全日制虚拟Schools只向学生提供100%的在线学习. 因此, 将这样一所Schools的所有注册学生指定为全日制虚拟Courses的一部分是安全的. 在过去的几年里, 然而, 租赁协议已经开始在他们的产品中添加全职虚拟选项. 在某些情况下，这是一所独立的Schools，与网络Schools类似. 然而, 越来越多地, 似乎Schools正在提供多种形式的在线学习，而这些学习来自于相同的建筑规范. 这可以在 教育实体的主 在那里，Schools可以报告教育设置，包括“完全虚拟,”“面对虚拟,和“补充虚拟”.见 教育实体 有关这些字段值的更多信息. 这意味着一些Schools报告的各种形式的虚拟学习来自于单一的建筑规范. 在2019-20年数据集中, 在全日制虚拟Schools报告的虚拟注册人数中，98%来自Schools报告的虚拟注册学生. 在接下来的几年里，这个增长率值得追踪，看看这个数字是否有明显的变化.

兼职虚拟Schools

大约94%提供虚拟学习的Schools这样做是为了补充他们面对面的Courses. 这些1,148所Schools, 在本报告中称为兼职虚拟Schools, 主要是LEASchools(88%). 看到 表B8. 87%的兼职虚拟学生通过LEASchools注册，11%通过PSASchools注册. LEASchools的虚拟注册人数约为295,000人，占非全日制注册人数的80%. 在总, 兼职虚拟注册占全年虚拟注册总数的54%. LEASchools的通过率为63%，而PSASchools的通过率为38%. 整体, 兼职虚拟Schools的通过率(59%)比全职虚拟Schools的通过率(52%)高出7个百分点以上。. 看到 表B9 和 表F4.

Schools强调

有虚拟学习的4所Schools中，有3所被指定为通识教育，共培养出349所,674名(52%)虚拟注册. 以替代教育为重点的Schools有317所,720(47%)的虚拟注册. 看到 表B10. 这两种Schools的虚拟通过率有相当大的差异. 通识教育Schools的虚拟通过率为68%, 而另类教育Schools的虚拟通过率为43% 表B11 和 表F5)，尽管这取决于实体类型. LEASchools, 例如, 通识教育Schools的虚拟通过率为73%，替代教育Schools的虚拟通过率为45%. 看到 表B12.

按虚拟注册人数

超过半数(57%)的Schools虚拟注册人数超过100人. 这些Schools负责98%的虚拟注册人数(656,837人). 正如前几年所观察到的那样, schools with less than 10 virtual 入学 were the next highest percentage of schools with 14%; 然而, 他们产生了少于 .1%的虚拟注册. 看到 表十三区最.

另一个持续的趋势是, 在一般情况下, 每名学生虚拟注册人数较少的Schools表现更好. 考虑, 例如, 在平均每个虚拟学习者有一到两个虚拟注册的Schools中，有37%的Schools的虚拟通过率为90%到100%, 而在平均每个虚拟学习者拥有4门或更多虚拟Courses的Schools中，只有16%的Schools通过率达到90%至100%. 看到 表B14.

通过语言环境

农村Schools约占虚拟入学Schools的36%. 郊区Schools占31%，排名第二. 然而，郊区Schools的虚拟入学率最高，为34%. 所有四个地点(城市、郊区、城镇和农村)的虚拟注册人数都超过了10万. 看到 表去往B15. 在这四个区域中的每一个, 虚拟注册人数在100人以上的Schools所占比例最大. 同样，虚拟注册人数少于25人的Schools是第二可能出现的情况. 看到 表B16转椅. 虚拟通过率因地点而异，城镇Schools的虚拟通过率最高，为60%，城市最低，为47%. 城市Schools(11%)和未指定的Schools(14%)通过率低于20%的Schools比例最高. 看到 表B17 和 B18.

按Schools贫困程度分类

一所Schools的总体贫困水平产生了深刻的分析. 根据Schools所有学生(不只是虚拟学生)的贫困比例，Schools被分为四类:

• Low Poverty (<=25%)
• Mid-Low Poverty (>25% to <=50%)
• Mid-High Poverty (>50% to <=75%)
• High Poverty (>75%)

与密歇根的所有Schools进行比较, 有虚拟学习者的Schools比例在低收入地区保持一致(38%)。, 中(39%), 中等高中(38%)贫困Schools. 相比之下，只有大约27%的高贫困Schools有虚拟学习者. 看到 表B19.

而高贫困Schools只占有虚拟项目Schools的20%(241所), 他们占虚拟注册人数的39%. 中高贫困Schools的入学率为36%. 低贫困Schools的虚拟通过率为66%，而高贫困Schools的虚拟通过率为50%. 看到 表B20.

Courses

快速的事实

• 672,682 virtual 入学 were taken by Michigan K-12 students; the overall pass rate for virtual 入学 was 56%.
• 虚拟注册人数分布在964个不同的Courses名称中.
• 67%的虚拟注册发生在英语语言和文学的核心学科领域, 数学, 生命与物理科学, 社会科学和历史.
• 每个核心科目的最高注册人数的Courses名称为:
  • 英语语言文学:英语9级、英语10级、英语11级和英语12级
  • 数学:几何，代数II，代数I和消费者数学
  • 生命和物理科学:生物、化学、地球科学和物理科学
  • 社会科学与历史:美国.S. 历史综合、经济学、世界历史概览、世界历史与地理
• 每个核心科目的虚拟通过率为:
  • 英语语言文学:54%
  • 数学:52%
  • 生命和自然科学:54%
  • 社会科学和历史:58%
• 31个不同的APCourses在网上进行.
• 在农村地区，不同学科的入学率相当一致, 小镇, 郊区, 和城市Schools.
• 在线Courses(定义为在虚拟环境中包括一名教师)产生了83%的虚拟注册人数. 数字化学习(在虚拟环境中没有老师)和混合学习(有些是虚拟的, 有些是面对面的指导)，每项都占了虚拟注册人数的8%.

Courses的数量

672年.682名虚拟注册学生来自964个不同的Courses名称，这是由唯一的电子商务发展局代码确定的.

按学科类别划分的Courses

英语语言和文学是虚拟注册人数最多的学科领域，有129人,014次注册，占虚拟注册总数的19%. 数学, 社会科学与历史, 生命和物理科学是虚拟注册人数占10%或以上的其他学科领域. 在高入学率的学科领域(大于25,000虚拟入学), 虚拟通过率从低的杂科51%到高的社会研究和历史以及美术和表演艺术58%不等. 看到 表C1 和 表F6. 在非虚拟Courses中，虚拟学习者的虚拟通过率始终低于非虚拟通过率, 过去几年观察到的趋势. 例外情况是非主题的具体和架构和建设. 看到 表C2.

最高的虚拟注册Courses

英语语言文学专业, 注册人数最多的虚拟Courses排在第9位, 10th, 11th, 12年级英语/语言艺术. 的这四个, 9年级英语/语言艺术的通良率最低(41%)，随后每个年级的通良率都在上升，12年级英语/语言艺术的通良率为62%. 看到 表C3.

数学、几何、代数二和代数一的注册人数最多. 注册人数最多的10门虚拟数学Courses的通过率从初级代数39%的低到低, 代数I -第1部分, 消费者数学的预代数最高达到68%. 看到 表C4.

生物学, 化学, 《beat365中文》和《beat365中文》占生命和物理科学Courses虚拟注册人数的10%以上. 四分之一的生命和物理科学虚拟Courses是生物学. 生命与物理科学-其他 had the lowest pass rate (39%) of those in the top 10; the highest was 环境科学 at 60%. 看到 表C5.

在社会科学与历史学科中，美国大学的四门Courses名称为.S. 历史-Comprehensive, 经济学, 世界历史-Overview, 世界历史和地理Courses的虚拟注册人数均超过10%. 排名前10的Courses的通过率从美国的46%到美国的46%不等.S. 历史-社会学的比例高达67%. 看到 表C6.

2019-20年度有31门APCourses采用虚拟Courses. AP心理学是最受欢迎的Courses，在3778名AP注册学生中占19%. APCourses的通过率几乎为86%. 看到 表C7. 虚拟学习者参加的非虚拟APCourses的通过率为94%.

按地区划分的学科地区报名情况

Courses注册模式在不同地区是一致的. 例如, 数学在所有虚拟注册学生(农村学生)中占16%到19%, 小镇, 郊区, 城市, 并且没有指定)地区. 在生命和物理科学领域，这一比例为2%(13% - 15%);在英语语言文学领域，这一比例为7% (14% - 21%). 看到 表C8. 虚拟Courses的通过率也因学科领域和地区而异. 例如, 英语语言与文学, 合格率从城市Schools的44%下降到郊区Schools的59%. 数学方面，通过率从44%(城市)到54%(郊区和城镇)不等. 看到 表C9.

按学生性别划分的学科区域招生情况

男性和女性在学科领域注册的比例相似. 在四个招生人数最多的学科领域(英语语言和文学, 数学, 生命与物理科学, 社会科学与历史), 男生和女生的入学率相差不到1%. 通过利率了, 然而, show more variability by student sex; in most cases, 女性的表现优于男性——这一趋势在过去几年一直存在. 男性的通过率为54%，而女性的通过率为58%. 看到 表10大.

虚拟Courses

Schools将虚拟Courses分为三种方式:混合学习, 数字化学习, 或在线学习. 参见《 密歇根学生数据系统收集细节手册4版.0.

• 混合学习——一种混合教学模式，为学生提供内容, 指令, 在有监督的教育设施中进行评估，学生和老师在同一个物理位置，部分通过互联网连接的学习环境，随着时间的推移，有一定程度的学生控制, 位置, 以及教学进度. 对于一门被认为是混合型Courses的Courses，至少有30%的Courses内容是在线授课的.
• 数字学习-一种学习Courses，它可以在一个与互联网连接的交互式学习环境中获得学分或分数，而在线学习环境本身并不包含教师. 可能会有一个老师的记录分配给这门课, 但这位老师并不通过网络环境向学生提供指导. 一门在线Courses，而不是混合Courses, 所有(或几乎所有)Courses内容都是在线授课.
• 在线Courses-一种学习Courses，它可以在交互式的联网学习环境中获得学分或成绩, 那里的学生和老师是按时间或地点分开的, 或两个. 一门在线Courses，而不是混合Courses, 所有(或几乎所有)Courses内容都是在线授课.

混合学习的注册人数占虚拟注册人数的8%，通过率为53%. 数字学习也占了总入学率的8%，通过率为52%. 在线Courses占了大部分的注册人数(83%)，通过率为56%. 看到 表C11.

学生

快速的事实

• 121,900名K-12学生参加了至少一门虚拟Courses，占密歇根公立Schools学生的8%.
• 86% of virtual learners were in high school; 32% were seniors 和 21% were juniors.
• 47%的虚拟学习者通过了所有的虚拟Courses. 21%的虚拟学习者没有通过任何一门虚拟Courses.
• 的25,780名学生没有通过任何一门虚拟Courses, 41%的学生只选了一到两门Courses. 在11,900名学生参加了5门或5门以上的虚拟Courses，但没有通过3门,228名学生选修了11门或以上的虚拟Courses，但没有通过.
• 女生通过率(58%)高于男生(54%).
• 在虚拟学习者(59%)和虚拟注册学生(68%)中，贫困学生占大多数。. 贫困学生的通过率也较低(50%). 68%).
• 兼职虚拟学习者的通过率(59%)高于全职虚拟学习者(52%). 这也包括贫困学生(51%). 49%).
• 使用特殊教育服务的学生占虚拟学习者的12%.
• 选修较少虚拟Courses的学生通过率更高. 选修一到两门虚拟Courses的学生通过率为76%，而选修五门或更多虚拟Courses的学生通过率为52%.
• 白色 students represented 67% of virtual students; African-Americans were 17%.

由年级水平

2019-20学年, 121,900名密歇根州K-12学生, 大约8%的学生, 至少上过一门虚拟Courses. 与2018-19年度报告相比，虚拟学习者人数增加了1%. 该州只有6%的虚拟学习者在K-5年级. 6-8年级的学生占虚拟学习者的9%. 86%的虚拟学习者来自高中年级. 大约32%的虚拟学习者是高中生，21%是大三学生. 看到 表D1.

由学生性

女性略多(61人),报名参加虚拟Courses的人数为549人，而男性为60人,367), 不过从百分比的角度来看, 每一个都代表了大约一半的人口. 女性通过率高出4%(58%，男性54%), 延续了过去几年女性在这方面表现优于男性的趋势. 看到 表D2 和 表F7.

由种族/民族

虚拟学生中白人学生占67%，非洲裔学生占17%，排名第二. 只有亚洲学生的通过率(74%)在60%以上. 看到 表D3 和 表F8.

因贫困状态

59%的虚拟学习者被归类为生活在贫困之中. 这比全州2019-20年度K-12学生中经济贫困学生的比例高8%左右. 看到 学生注册人数报告. 贫困学生占全年虚拟招生人数的68%. 贫困生通过率(50%)比非贫困生(68%)低18个百分点。. 看到 表D4 和 表F9.

除了贫困人口和非贫困人口之间的表现差距之外, 非虚拟通过率也存在差异. 贫困的虚拟学习者在非虚拟Courses中的通过率为70%, 比虚拟通过率高出20个百分点. 有趣的是, 非贫困学生的非虚拟Courses通过率为86%, 他们的虚拟通过率提高了19个百分点. 因此, 贫困学生的虚拟和非虚拟通过率之间的表现差距略大于非贫困学生. 看到 表D5.

虚拟类型的差异很明显. 69%的全职虚拟学习者处于贫困状态，而兼职虚拟学习者的这一比例为55%. 贫困的全职虚拟学习者的通过率为49%，而兼职虚拟学习者的通过率为51%. 看到 表D6.

在就读于低贫困Schools的所有密歇根K-12学生中，约6%是虚拟学习者. 随着Schools贫困率的上升，这一比例稳步上升. 该州中低收入Schools的学生中有7%是虚拟学习者, 中等高中是10%. 2019-2020学年，高贫困Schools11%的学生在线学习Courses. 看到 表D7.

按特殊教育程度划分

使用特殊教育服务的学生占虚拟学习者的12%，占虚拟注册学生的13%. 这些百分比与全州使用特殊教育服务的学生的百分比(13.41%). 看到 学生注册人数报告. 接受特殊教育的学生的虚拟通过率为50%，而未接受特殊教育的学生的虚拟通过率为57%. 看到 表D8 和 表F10.

按全职或兼职计算

四分之一多一点的学生(32,有976人在网络或全日制虚拟Schools注册. 这些Schools的学生人数为30万6495人，占全年虚拟入学人数的46%. 虚拟全日制学生的通过率为52%. 四分之三的虚拟学习学生是兼职虚拟学习者, 参加一些Courses，以补充面对面的Courses安排. 这个子集占虚拟注册人数的54%，通过率为59%. 看到 表D9. 这一比例比面授Courses的通过率(78%)低19%左右。. 看到 表D10.

通过非虚拟Courses表现

拥有至少三门非虚拟Courses的兼职虚拟学习者根据他们在这些非虚拟Courses中的成功程度被分为三类之一. 这三个类别是:

• 通过所有非虚拟Courses
• 没有通过1或2门非虚拟Courses
• 没有通过3门或更多的非虚拟Courses

总的来说，61%的虚拟学习者至少有三次或更多的非虚拟注册. 的组, 48%的学生通过了所有的非虚拟Courses, 20%的人没有通过一两个, 32%的人没有通过3项或以上的考试. 这三个类别的虚拟通过率存在明显差异. 学生通过所有非虚拟Courses的虚拟通过率为82%. 没有通过一到两门非虚拟Courses的学生的虚拟通过率为67%, 而那些非虚拟成功率最低的学生的虚拟通过率只有43%. 看到 表这里.

按虚拟Courses表现

47%的虚拟学习者通过了所有的虚拟注册. 21%的学生没有通过任何一次虚拟注册, 32%的人通过了, 但不是所有的虚拟注册. 通过所有虚拟Courses的学生占虚拟注册人数的30%. 成绩好坏参半的学生占了入学人数的52%, 没有通过任何一门虚拟Courses的学生占虚拟注册人数的19%. 这些统计数字与去年相当相似. 看到 表D12.

针对没有通过任何一门虚拟Courses的学生, 41%的学生只上过一到两门虚拟Courses. 另一方面, 11,932名学生没有通过五门或五门以上的虚拟Courses, 和3,228名学生没有通过11门或以上的虚拟Courses. 对所有11门或以上虚拟Courses都不及格的学生的进一步分析显示，87%的学生只有一份Schools报告数据. 这些学生中大约有一半来自兼职虚拟Courses. 超过540名学生接受特殊教育服务(17%),其中贫困学生728人，占85%. 看到 表D13 和 表到.

什么 表到 明确的是，对于那些没有通过任何虚拟注册的学生, “退出”和“未完成”的情况非常普遍. 对于未通过任何虚拟注册的学生的虚拟注册, 41%的人有“退出”状态(退出, 失败, 或通过)，另外21%的人被归类为“不完全”.“针对那些选修了11门或更多虚拟Courses的学生, 35%的人被标记为“退出”，20%的人被标记为“不完全”.在每一个例子中, 只有27%和32%的虚拟注册, 分别, 实际上被归类为“完成/失败?.请参阅上一节 传递率计算 有关这些问题对通过率的影响的详细说明.

通过使用虚拟

一般来说，虚拟学习者在少上虚拟Courses时表现更好. 选修一到两门虚拟Courses的学生通过率为76%，而选修三到四门虚拟Courses的学生通过率为63%，选修五门或更多虚拟Courses的学生通过率为52%. 关于 42% of students fell under the description of taking one or two virtual Courses; 然而, 44%的学生在一年中选修了五门或更多的虚拟Courses. 看到 表D14.

状态评估

快速的事实

• 2019-2020年国家评估因COVID-19大流行而暂停.

由于COVID-19大流行关闭，2019-2020学年没有进行年度州评估. 因此，今年没有可以进行这种分析的资料.

地图

Alpena-Montmorency-Alcona、Berrien、COOR、gogebi - ontonagon、Mecosta-Osceola和St. 2019-20年，Joseph ISDs/RESAs在其服务领域至少有15%的学生参加了虚拟Courses. 共有18名isd /RESA学生，有10%或以上的学生选修虚拟Courses. 参见图2.

  图2. 2019-20年度ISD统计的参加虚拟Courses(非网络)的学生百分比

在PSA网络Schools就读的学生中，有五分之一居住在Wayne RESA服务区内. 麦库姆和奥克兰ISD服务区是仅有的其他ISD和1,000名或更多的学生参加PSA网络Schools. 杰内西、肯特、英厄姆和圣. 克莱尔县的ISDs/RESAs都在500到不到1之间,他们地区有000名学生参加PSA网络Schools. 参见图3.

图3. 2019-20年度居民ISD PSA网络Schools学生统计

结论

今年的报告是关于密歇根K-12教育系统中虚拟学习有效性的第10个年头的数据. 过去几年目睹的许多趋势继续存在. 看到 表1. 虚拟学习者和虚拟注册人数的持续增长证明了虚拟学习的使用. Schools的数目保持不变, 但虚拟通过率在过去4年里首次上升.

表1. 2010-11学年度虚拟学习指标总结

学年	虚拟学习者	虚拟注册数量	#的Schools	虚拟的通过率
2010-11	36,348	89,921	654	66%
2011-12	52,219	153,583	850	62%
2012-13	55,271	185,053	906	60%
2013-14	76,122	319,630	1,007	57%
2014-15	91,261	445,932	1,072	60%
2015-16	90,878	453,570	1,026	58%
2016-17	101,359	517,470	1,102	55%
2017-18	112,688	581,911	1,158	55%
2018-19	120,669	639,130	1,225	55%
2019-20	121,900	672,682	1,225	56%

总体通过率仍然是悲观的理由. 虚拟学习的成功实施被表现不佳的程序所取代, 有太多的学生几乎没有成功. 近四分之一的学生没有通过任何一门虚拟Courses，分数超过11分,900名学生选修了至少五门虚拟Courses，但没有一门通过. 这些做法必须停止. 它们需要被540多所密歇根州Schools的做法所取代，这些Schools的虚拟通过率要达到80%或更高. 数据显示，在这些表现较好的Schools中:

• 成功的虚拟Courses可以支持不同数量的学生, 入学, 和Courses祭 -学生人数在10人以下(32%)和50人以上(38%)的Schools都取得了成功。. 有些Schools的注册人数很少(超过100所Schools的虚拟注册人数少于10人)，而有些Schools的注册人数很多(超过200所Schools的虚拟注册人数超过100人)。. 他们提供的Courses数量也有所不同. 约40%的公司提供10或更少的虚拟Courses. 大约五分之一的学生接受了26到50个Courses, 14%的Schools让学生参加了50多种不同的虚拟Courses.
• LEA和PSASchools可以提供成功的虚拟Courses -在有虚拟项目的LEASchools中，超过45%的Schools在全校范围内的虚拟通过率达到80%或更高. 对于PSASchools来说，这一比例约为三分之一. 传统学区和特许学区都可以成功地运行虚拟项目.
• 城市、郊区、城镇和农村的Schools证明了虚拟学习的成功 -有超过80所城市和80所城镇Schools的虚拟通过率达到80%或更高. 超过175所Schools位于郊区，其中199所位于农村. 这些Schools正在证明虚拟学习可以在该州的不同地区取得成功.
• 这些Schools在不同种族/民族的学生中表现出很强的效果 -然而，在所有的虚拟程序中，基于种族/民族的学生的表现存在相当大的差距, 在这540多所Schools中，这一差距已经大大缩小. 考虑到这些Schools的非洲裔或黑人学生的通过率为86%(相比之下，虚拟人口的通过率为45%)，而这些Schools的黑人学生和白人学生的通过率之间的差距降至4%，而虚拟人口的通过率为15%. 对于每个已知的种族/民族，虚拟通过率都在80%以上.
• 〇贫困学生在虚拟Courses中取得了成功 回想一下，整个州都是这样, 贫困学生的通过率(50%)比非贫困虚拟学生低18个百分点. 这540多所Schools, 贫困学生的虚拟通过率上升到86%，这与非贫困Schools92%的虚拟通过率非常接近. 贫困学生在这些Schools的虚拟学习者(42%)和虚拟注册学生(49%)中仍然占很大比例, 但这比全州所有虚拟Courses中59%的虚拟学习者和68%的虚拟注册人数要少得多. 此外，一所Schools的总体贫困水平是虚拟项目成功的有力预测因素. 有虚拟学习者的低贫困Schools中，66%的虚拟通过率达到80%或更高. 54%的中低贫困Schools如此, 占中-高贫困Schools的37%, 只有27%的高贫困Schools. 而这64所高贫困Schools表明这是可能的, 这比低贫困Schools要少得多.
• 全职和兼职程序都可以运行有效的虚拟程序, 但对于全日制项目来说，成功的几率更小 -这540多所Schools显示，47%的兼职项目能够产生80%或更高的全校虚拟通过率. 全日制Courses要取得类似的成功就更难了. 77个全日制Courses中只有9个(12%)达到了80%的通过率.
• 通识教育和替代教育项目都达到了全校虚拟通过率的80% -密歇根州有494所普通教育Schools达到了80%或更高的Schools通过率. 这494所Schools代表了拥有虚拟Courses的普通教育Schools的54%. 在其他项目中，有45所Schools达到了这一标准. 作为替代项目的百分比, 它只代表了此类Schools的16%, 表明如果可能的话, 这个成功的门槛仍然是一个相当大的挑战.
• 虚拟学生的表现可以达到或超过面对面的表现水平 -在这540多所Schools, 有7,500名虚拟学习者参加了至少3个虚拟Courses，并拥有至少3个非虚拟Courses的数据. 这些学生中有80%的虚拟通过率达到或超过非虚拟通过率.

很明显, 这些Schools支持这样一个结论，即在线学习可以而且确实适用于许多Schools和学生. beat365中文需要更多这样的项目.

这份报告中的数据可以帮助Schools和利益相关者评估他们的虚拟学习项目. 它可以产生重要的洞察力，并提供关于什么在起作用以及为谁起作用的关键对话, 什么不起作用，这些结果是在什么情况下发生的. 密歇根虚拟 创造了许多 免费资源 这可以帮助Schools反思和改进他们的虚拟项目. 这些资源包括一系列为学生设计的实用指南, 父母, 老师, 导师, Schools管理人员, Schools董事会成员. 密歇根虚拟 还为密歇根的Schools免费提供在线学习项目的质量评估.

附录A -研究方法

COVID-19影响

读者应该注意，2019冠状病毒病(COVID-19)大流行严重扰乱了本学年春季的Schools学习，并可能影响了本学年的数据.

关于数据的

本报告的数据来源如下:

• 密歇根州学生数据系统- 2019-2020学年;
• 教育实体硕士(EEM);
• Michigan 学生 Data System Teacher 学生 Data Link (TSDL) – Collection Year 2019-2020; 和
• 密歇根州2018-19年度K-12虚拟学习效果报告 -用于将今年的数据与2018-19学年进行比较.

因为这个报告的数据包含了这些不同的来源, 其中的结果可能与通过MISchools数据门户网站发现的结果不同，因为门户网站可能使用不同的查询参数.

由于TSDL虚拟方法字段表示虚拟交付，本报告中被分类为虚拟的大多数注册都被这样对待. 然而，该字段被认为包含不准确的地方. 为了本报告的目的, 此外，还使用了其他方法来识别极有可能是通过虚拟方式进行的注册. 使用的每一种方法, 连同入学率，它贡献了总, 如下所示.

• TSDL虚方法标志= 是的. TSDL虚拟方法字段设置为“混合学习”的注册,”“数字化学习,或“在线Courses”被视为虚拟Courses. 根据 TSDL数据收集手册， virtual method字段“表示学生正在接受的虚拟教学的类型. 这可以是虚拟学习, online learning or computer Courses; 距离 learning; or self-scheduled virtual learning” (see page 356). 这个策略产生了99%(664,380)的虚拟注册.
• 本地Courses名称及参考资料 密歇根虚拟. 本地Courses名称字段的检索策略 密歇根虚拟 只有不到1%的虚拟注册人数(1112人). 的通配符搜索条件 密歇根虚拟 由以下部分组成:' %MI Virtual% ', ' %密歇根州Virt %’, “% MIVHS %”, “% miv %”, “% MVS %”, “% MVU %”, ‘%VH’, “% MVHS %”, “% MIVU %”, “% VHS %”, ‘MV%’, ‘%MV’, “%密歇根虚拟%”, ' %是:MV %’, ' %是:MV %’, “% MI Virt %”, “% MV HS %”, “虚拟商品%”, 和“密歇根州. 虚拟高中%”.
• 本地Courses名称字段参考资料公共第三方提供商. 在本地Courses标题字段中搜索已知的第三方虚拟Courses提供商的常用参考文献，结果不到1% (2,331)的虚拟注册. 通用第三方提供商的通配符搜索条件包括以下内容:“%Apex%”, “APX型%”, “% Aventa %”, “%杨百翰大学%”, “% Brigham %”, “%罗盘%”, “% Edgen %”, ‘%2020%’, ‘%20/20%’, ‘%20-20%’, ‘%E20%’, “%爱迪生%”, “% flv %”, “%阵线%”, “% GenNet %”, “%创网%”, “% K12的虚拟%”, ‘%K12:%’, “% K12vs %”, 林肯Int ' % %’, “%小林肯%”, % - - - - - -林肯%的, %(林肯)%的, “%林肯”, “%多人%”, “明德% %”, “净% %新星”, “% Novanet %”, “%奥德赛%”,“% Odware %”, “这里%”, ‘%(OD%’, “% Edmentum %”, 柏拉图和“% %”.
• TSDL本地Courses标题字段参考联机或虚拟学习通用通用标签. 搜索本地Courses名称字段，以获取在线的常用参考资料, 距离, 虚拟学习的比例为1%,859)的虚拟注册. 在线或虚拟学习的通用通用标签的通配符搜索条件包括以下内容:“% online %”, “%在线%”, “行% %”, %辊筒的, “%年”, “% onlin”, ‘%- OL’, ‘%-OL’, ‘%O/L%’, ‘OL %’, “% STW %”, “% E-Learn %”, “% E-LRN %”, “%虚拟%”, % - virt %的, 和“% - DL”.

密歇根虚拟学生

在过去几年的这份报告中，数据显示 密歇根虚拟 学生们面临两个已知的问题. 首先,因为 密歇根虚拟 不是Schools实体，它的数据也不是州数据集的一部分， 密歇根虚拟 而CEPI则使用了一个匹配过程，试图将这些记录联系在一起. 这一直是一个不完美的匹配过程，有些学生 密歇根虚拟 Courses无法在数据集中进行链接, 因此, 学生选修的Courses少报 密歇根虚拟. 第二个问题是，即使这个过程产生了一个学生的匹配, 无法确定学生上了哪些虚拟Courses 密歇根虚拟 而不是其他的Courses提供者. 面对这种困境, 所采取的方法是计算这些学生所提供的所有虚拟交付的注册人数 密歇根虚拟他认识到，并不是所有的提案都是通过 密歇根虚拟. 鉴于这些问题，报告 密歇根虚拟 学生作为报告的一个子集，在2017-18年度报告中结束.

然而, 密歇根虚拟的 年度报告:2019 - 20 是否包含学生注册信息. 例如, 所提供的数据是受服务学生人数(超过18人),100), 服务的地区(超过60%的LEA地区), 注册人数(超过32人),600人)，通过率77人.8%). 有关更多信息 密歇根虚拟 与本报告相同学年的入学人数，请参阅本年度报告.

传递率计算

对于这个报告, 通过率是根据“完成状态”字段中记录的值计算的. 有关“完成状态”字段的详细信息, 包括每个状态的定义, 参见 密歇根学生数据系统收集细节手册4版.0. 表A1的第一列显示了Schools为虚拟注册所报告的各种状态.

表A1. 2019-20年度按完成情况分列的虚拟注册人数和百分比

完成状态	#的招收	%的招收
经审核(无授信)	23,282	3%
完成/失败	102,548	15%
通过完成/	374,107	56%
不完整的	70,274	10%
正在进行注册	13	0%
测试	44	0%
撤销/退出	54,187	8%
撤销/失败	11,645	2%
撤销/传递	36,582	5%
总计	672,682	100%

在这份报告, 通过率仅代表虚拟注册的百分比，状态为“完成/通过”.请注意，表A1中“完成/通过”状态的入学率与全州通过率相匹配. 这个通过率公式与过去的报告保持一致. 请记住，以这种方式计算通过率将导致最低的百分比.

为了说明原因，请考虑“经审计(无授信)”的完成状态。.” These virtual 入学 are not “failures” per se; 然而, 将这些登记加入到总计数中可以添加到公式的分母中，而不会影响到分子, 其影响是降低其他完成状态的百分比，包括“完成/通过”.另一个例子是完成状态为“不完整”的注册.在这份报告中，大约10%的虚拟注册被归类为“不完整”.”这样的, 在报告的通过率公式中，它们被视为零通过率, 尽管有些人可能最终会被授予及格资格. 最后，目前还不清楚如何最好地对待“退出”状态的注册学生. 例如, 2019-20年度5%的虚拟注册学生被标记为“撤回/通过”,意思是该学生在被退学时已经通过了这门Courses. 这些注册是否应该算作失败? 注册人数被标记为“退出/退出”的学生(占虚拟注册人数的8%)怎么办?? 没有办法确定这种退出是发生在Courses的前几周还是最后几周. 这些数据并没有提供有关该学生是否重新注册了另一门Courses的信息，也没有提供有关该学生是否已经来不及重新注册以获得学分的信息.

研究小组提出这些问题是因为这些问题没有明确的答案. 最后, 团队决定将通过率报告为“完成/通过”的所有虚拟注册的百分比.“为了让读者更好地了解这种方法的影响, 附录F提供了额外的数据表，让感兴趣的读者可以对报告的许多通过率得出自己的结论和计算自己的公式.

数据的局限性

因为上面描述的方法, 在本报告中，一些注册人数被计入了虚拟人数，但这并不应该被计入——要么是因为他们被Schools错误地标记为虚拟人数，或者是因为研究团队执行的本地Courses名称搜索产生了误报. 另一方面, 也可以安全地假设一些本应被标记为虚拟的注册并没有被标记为虚拟, 一方面是因为他们没有被Schools正确地标记出来，另一方面是因为当地的Courses名称没有显示出它的虚拟性质，这与上述策略中使用的惯例是一致的. 因此, 本报告中的数字应被视为估计数, 一般来说, 传达本学年观察到的趋势.

在解释这份报告中公布的结果时，最后一个警告是:Schools向州政府报告的“Courses”存在明显的差异.一些记录很好地符合美国国务院制定的报告公约.S. 教育部根据其《Schools数据交换守则》(SCED)(见美国教育部的.S. 教育部的 Schools数据交换守则). 然而, 对数据的回顾表明，许多Schools提交的Courses记录可能更适合描述为Courses单元或Courses. 因此, 而一个地区可以为一个孩子报告一个Courses, 例如, 代数我, 另一所Schools可能会提交5份这样的记录, 都有相同的科目领域和Courses标识码, 但使用不同的本地Coursesid. 表A2 提供了对这种报告可变性的一瞥. 考虑兼职Schools. 这组, 50%的学生有11到15门Courses报告(包括虚拟和非虚拟注册), 但20%的非全日制学生拥有更多. 这个问题是为了提醒读者，并不是所有的Courses都代表一个学期或三个学期的单位.

表A2. 2019-20年度按学生Courses总数(虚拟和非虚拟)和全日制或兼职Schools划分的学生百分比

按学生计算的Courses总数	全职	兼职
1 to 5	12%	8%
6 to 10	29%	22%
11 to 15	46%	50%
16 to 20	9%	14%
21+	3%	6%
总计	100%	100%

附录- BSchools表

注意:单击橙色超链接的表号将返回到讨论表的报告部分.

表B1. 2019-20学年度K-12虚拟入学人数及通过率

年级水平	#的招收	%的招收	变化百分比	通过率	%由18-19改变
K	8,299	1%	-1%	60%	-14%
1	9,021	1%	-10%	64%	-5%
2	9,878	1%	-2%	62%	-7%
3	9,285	1%	-3%	60%	-12%
4	9,124	1%	-19%	65%	-6%
5	10,507	2%	-23%	64%	-3%
6	17,539	3%	-2%	62%	-3%
7	23,596	4%	3%	62%	-1%
8	32,051	5%	6%	60%	+1%
9	100,016	15%	3%	42%	+1%
10	125,511	19%	12%	49%	+1%
11	127,005	19%	8%	56%	+3%
12	190,850	28%	7%	63%	+3%
总计	672,682	100%	5%	56%	+1%

表B2. 2019-20年度虚拟学习者虚拟Courses与非虚拟Courses通过率比较

年级水平	虚拟的通过率	非虚拟通过率
K	60%	54%
1	64%	60%
2	62%	58%
3	60%	56%
4	65%	58%
5	64%	79%
6	62%	70%
7	62%	71%
8	60%	73%
9	42%	68%
10	49%	74%
11	56%	81%
12	63%	83%
总计	56%	78%

表B3. 2019-20年按Schools通过率分列的Schools数量、百分比和虚拟入学率

Schools通过率	#的Schools	%的Schools	#的招收	%的招收
0% to <10%	59	5%	20,970	3%
10% to <20%	24	2%	23,546	4%
20% to <30%	49	4%	46,203	7%
30% to <40%	68	6%	80,873	12%
40% to <50%	74	6%	94,379	14%
50% to <60%	111	9%	92,162	14%
60% to <70%	151	12%	133,540	20%
70% to <80%	146	12%	67,628	10%
80% to <90%	202	16%	62,356	9%
90% to 100%	341	28%	51,025	8%
总计	1,225	100%	672,682	100%

表B4. 2019-20年度各类实体Schools和虚拟入学人数及百分比

实体类型	#的Schools	%的Schools	#的招收	%的招收
ISDSchools	29	2%	9,069	1%
LEASchools	1,068	87%	408,044	61%
LEA独特的教育提供商	12	1%	6,919	1%
PSASchools	116	9%	248,650	37%
总计	1,225	100%	672,682	100%

表B5. 2019-20实体类型虚拟通过率

实体类型	通过数	#的招收	通过率
ISDSchools	4,699	9,069	52%
LEASchools	233,025	408,044	57%
LEA独特的教育提供商	4,000	6,919	58%
PSASchools	132,383	248,650	53%
总计	374,107	672,682	56%

表B6. 2019-20年度全日制(FT)虚拟或网络Schools的数量和百分比

实体类型	英国《beat365中文》商学院排行榜	英国《beat365中文》Schools百分比
ISDSchools	1	1%
LEASchools	58	75%
LEA独特的教育提供商	2	3%
PSASchools	16	21%
总计	77	100%

表B7. 2019-20年度全日制虚拟或网络Schools通过率学生和注册人数及百分比

实体类型	《beat365中文》学生人数	《beat365中文》学生百分比	英国《beat365中文》注册人数	英国《beat365中文》注册人数的百分比	通过率
ISDSchools	NR	NR	NR	NR	NR
LEASchools	13,756	42%	113,859	37%	42%
LEA独特的教育提供商	NR	NR	NR	NR	NR
PSASchools	19,046	58%	191,528	62%	58%
总计	32,976	100%	306,495	100%	52%

注:如果该单元格的Schools数少于10个，则不报告数据(NR)，或防止计算单元格值.

表B8. 2019-20年度非全日制(PT)虚拟Schools数量和百分比

实体类型	体育Schools数目	体育Schools百分比
ISDSchools	28	2%
LEASchools	1,010	88%
LEA独特的教育提供商	10	1%
PSASchools	100	9%
总计	1,148	100%

表B9. 2019-20年度兼职虚拟Schools(PT)通过率学生和注册人数和百分比

实体类型	PT学生人数	PT学生百分比	PT报名人数	PT报名的百分比	通过率
ISDSchools	1,634	2%	8,484	2%	50%
LEASchools	78,848	87%	294,185	80%	63%
LEA独特的教育提供商	1,039	1%	6,396	2%	56%
PSASchools	9,653	11%	57,122	16%	38%
总计	90,403	100%	366,187	100%	59%

注意:因为有些学生跨多个实体类型学习Courses, 一个学生可能被算作一种以上的类型. 然而，总排反映了独特学生的数量.

表B10. 2019-20年度按重点Schools划分的Schools数量和百分比及虚拟入学人数

Schools强调	#的Schools	%的Schools	#的招收	%的招收
替代教育	289	24%	317,720	47%
通识教育	920	75%	349,674	52%
特殊教育	NR	NR	NR	NR
职业/ CTE	NR	NR	NR	NR
总计	1,225	100%	672,682	100%

注:如果该单元格的Schools数少于10个，则不报告数据(NR)，或防止计算单元格值.

表B11. 2019-20学年重点Schools的虚拟通过率

Schools强调	通过数	#的招收	通过率
替代教育	135,684	317,720	43%
通识教育	236,559	349,674	68%
特殊教育	NR	NR	NR
职业/ CTE	NR	NR	NR
总计	374,107	672,682	56%

注:如果该单元格的Schools数少于10个，则不报告数据(NR)，或防止计算单元格值.

表B12. 2019-20年通识教育和替代教育Schools实体类型虚拟通过率

实体类型	普通教育通过率	另类教育通过率
ISDSchools	57%	NR
LEASchools	73%	45%
LEA独特的教育提供商	NR	NR
PSASchools	62%	35%
总计	68%	43%

注:如果该单元的Schools数少于10个，则不上报数据(NR).

表十三区最. 2019-20年按Schools虚拟入学人数分列的Schools数量和百分比

每个Schools的虚拟注册人数	#的Schools	%的Schools	#的招收	%的招收
1 to 9	176	14%	720	0%
10 to 19	77	6%	1,079	0%
20 to 29	64	5%	1,575	0%
30 to 39	44	4%	1,500	0%
40 to 49	27	2%	1,197	0%
50 to 59	30	2%	1,619	0%
60 to 69	25	2%	1,607	0%
70 to 79	29	2%	2,152	0%
80 to 89	23	2%	1,947	0%
9 o - 99	26	2%	2,449	0%
100+	704	57%	656,837	98%
总计	1,225	100%	672,682	100%

表B14. 2019-20年度按虚拟Courses与学生比例和Schools通过率划分的Schools百分比

Schools通过率	1 - 2个虚拟Courses/学习者	3到4个虚拟Courses/学习者	5+虚拟Courses/学习者
0% to <10%	6%	3%	6%
10% to <20%	0%	1%	5%
20% to <30%	1%	3%	9%
30% to <40%	2%	3%	12%
40% to <50%	2%	6%	11%
50% to <60%	6%	9%	13%
60% to <70%	8%	17%	12%
70% to <80%	15%	11%	9%
80% to <90%	21%	20%	8%
90% to 100%	37%	29%	16%
总计	100%	100%	100%

表去往B15. 2019-20年度各地区Schools和虚拟入学人数及百分比

语言环境	#的Schools	%的Schools	#的招收	%的招收
城市	187	15%	135,054	20%
未指定	29	2%	36,497	5%
农村	437	36%	164,722	24%
郊区	374	31%	228,414	34%
小镇	198	16%	107,995	16%
总计	1,225	100%	672,682	100%

表B16转椅. 2019-20年度按虚拟注册总人数和地点划分的虚拟注册Schools百分比

语言环境	1至24人报名	25至49名学员	50至74名学员	75至99人报名	100 +招收	总计
城市	26%	13%	2%	5%	54%	100%
未指定	10%	0%	3%	0%	86%	100%
农村	22%	9%	8%	7%	55%	100%
郊区	26%	6%	4%	3%	60%	100%
小镇	20%	8%	9%	5%	58%	100%

表B17. 2019-20地区虚拟通过率

语言环境	通过率	%由18-19改变
城市	47%	-4%
未指定	52%	+2%
农村	56%	+5%
郊区	59%	-1%
小镇	60%	+2%
总计	56%	+1%

表的energisk B18. 2019-20年度按建筑通过率和地点划分的虚拟入学Schools百分比

语言环境	0% - 20%通过率	20% - 40%通过率	40% - 60%通过率	60% - 80%通过率	通过率80%至100%	总计
城市	11%	12%	17%	17%	43%	100%
未指定	14%	17%	24%	24%	21%	100%
农村	7%	8%	13%	27%	45%	100%
郊区	6%	9%	16%	22%	47%	100%
小镇	3%	10%	15%	31%	41%	100%

表B19. 2019-20年按Schools贫困水平分列的Schools数量、百分比和虚拟入学人数

贫困Schools类别	虚拟Schools数目	#所有MISchools	虚拟Schools百分比
Low Poverty (<=25%)	172	453	38%
Mid-Low Poverty (>25% to <=50%)	363	928	39%
Mid-High Poverty (>50% to <=75%)	443	1,167	38%
High Poverty (>75%)	241	898	27%
失踪	6	0	NA
总计	1,225	3,446	36%

注:密歇根所有具有建筑规范的K-12Schools都被用来计算该州的数据.

表B20. 2019-20年度Schools贫困程度虚拟入学人数及通过率

贫困Schools类别	通过数	#的招收	%的招收	通过率
Low Poverty (<=25%)	40,623	61,307	9%	66%
Mid-Low Poverty (>25% to <=50%)	71,864	103,992	15%	69%
Mid-High Poverty (>50% to <=75%)	128,260	241,519	36%	53%
High Poverty (>75%)	130,624	262,209	39%	50%
失踪	2,736	3,655	1%	75%
总计	374,107	672,682	100%	56%

附录CCourses表

注意:单击橙色超链接的表号将返回到讨论表的报告部分.

表C1. 2019-20年度各学科虚拟注册通过率人数和百分比

主题领域	#的招收	%的招收	通过率
农业、粮食和自然资源	1,146	0%	72%
建筑和建筑	150	0%	83%
商业和市场	9,402	1%	69%
通讯及视听技术	4,159	1%	64%
计算机与信息科学	11,229	2%	64%
工程和技术	2,620	0%	66%
英国语言文学	129,014	19%	54%
美术与表演艺术	40,889	6%	58%
外国语言文学	38,654	6%	56%
卫生保健科学	3,578	1%	69%
酒店和旅游	896	0%	66%
人类服务	8,087	1%	67%
生命与物理科学	93,463	14%	54%
制造业	164	0%	76%
数学	117,399	17%	52%
军事科学	59	0%	73%
杂项	47,037	7%	51%
Nonsubject特定	754	0%	75%
身体、健康和安全教育	50,696	8%	61%
公共、保护和政府服务	2,023	0%	74%
宗教教育及神学	142	0%	80%
社会科学与历史	111,056	17%	58%
运输、配送和物流	65	0%	62%
总计	672,682	100%	56%

表C2. 2019-20年度虚拟学习者虚拟Courses和非虚拟Courses科目通过率比较

主题领域	虚拟的通过率	非虚拟通过率
农业、粮食和自然资源	72%	86%
建筑和建筑	83%	82%
商业和市场	69%	86%
通讯及视听技术	64%	86%
计算机与信息科学	64%	78%
工程和技术	66%	82%
英国语言文学	54%	78%
美术与表演艺术	58%	84%
外国语言文学	56%	77%
卫生保健科学	69%	85%
酒店和旅游	66%	82%
人类服务	67%	81%
生命与物理科学	54%	76%
制造业	76%	80%
数学	52%	75%
军事科学	73%	81%
杂项	51%	76%
Nonsubject特定	75%	63%
身体、健康和安全教育	61%	79%
公共、保护和政府服务	74%	82%
宗教教育及神学	80%	84%
社会科学与历史	58%	76%
运输、配送和物流	62%	82%
总计	56%	78%

表C3. 2019-20年度英语语言文学专业前10名注册人数及虚拟注册通过率百分比

英语语言文学Courses名称	#的招收	%的招收	通过率
英语/语言艺术一级(九年级)	22,990	18%	41%
英语/语言艺术二级(十年级)	22,904	18%	48%
英语/语言艺术3(11年级)	19,009	15%	56%
英语/语言艺术四级(12年级)	18,680	14%	62%
英语水平发展	4,157	3%	25%
语言艺术(八年级)	4,088	3%	56%
英语语言文学-其他	3,403	3%	37%
美国文学	3,155	2%	56%
语言文科(七年级)	3,054	2%	59%
语言艺术(六年级)	2,319	2%	60%
总计	103,759	80%	51%

注:按本学科总人数129,014人计算，占总人数的百分比.

表C4. 2019-20年度入学人数最多的10门数学Courses按Courses名称分类的虚拟注册人数及通过率

数学Courses的标题	#的招收	%的招收	通过率
几何	23,215	20%	49%
代数2	20,951	18%	56%
代数我	18,736	16%	39%
消费者的数学	8,383	7%	68%
算术	5,047	4%	39%
数学- - -其他	4,636	4%	41%
变得1	4,467	4%	39%
数学(7级)	3,547	3%	64%
数学(8级)	3,023	3%	52%
商业数学	2,992	3%	49%
总计	94,997	81%	49%

注:按本学科总人数117,399的注册人数百分比计算.

表C5. 2019-20年度招收人数最多的10门生命和物理科学Courses按Courses名称分类的虚拟注册人数和通过率

生命和物理科学Courses标题	#的招收	%的招收	通过率
生物学	23,607	25%	47%
化学	16,560	18%	54%
地球科学	10,152	11%	51%
物理科学	6,711	7%	48%
地球与空间科学	5,706	6%	50%
环境科学	3,727	4%	60%
生命和物理科学-其他	3,521	4%	39%
物理	3,478	4%	59%
综合科学	2,169	2%	56%
科学(8级)	1,932	2%	57%
总计	77,563	83%	50%

注:占本学科总人数93,463人的百分比.

表C6. 2019-20年度社会科学和历史专业前10名注册人数及虚拟注册通过率百分比

社会科学和历史Courses名称	#的招收	%的招收	通过率
U.S. 历史——全面	19,163	17%	51%
经济学	12,873	12%	59%
世界历史-Overview	12,105	11%	55%
世界历史与地理	11,190	10%	49%
U.S. 政府全面	7,776	7%	59%
心理学	5,343	5%	65%
公民	5,064	5%	56%
现代U.S. 历史	3,374	3%	57%
U.S. 历史-其他	2,740	2%	46%
社会学	2,684	2%	67%
总计	82,312	74%	55%

注:按本学科总人数111056人计算的注册人数百分比.

表C7. 2019-20年度APCourses虚拟注册人数及通过率

APCourses标题	#的招收	%的招收	通过率
美联社艺术史	50	1%	86%
美联社生物学	162	4%	81%
美联社微积分AB	152	4%	86%
美联社微积分公元前	95	3%	91%
AP化学	80	2%	83%
美联社比较政府和政治	8	0%	NR
AP计算机科学A	261	7%	87%
计算机科学	69	2%	90%
AP计算机科学原理	6	0%	NR
美联社经济学	14	0%	NR
AP英语语言与写作	308	8%	93%
AP英语文学与写作	197	5%	86%
美联社环境科学	122	3%	88%
美联社欧洲历史	13	0%	NR
美联社法语语言和文化	25	1%	72%
美联社法国文学	1	0%	NR
美联社政府	28	1%	82%
美联社人文地理	83	2%	82%
美联社宏观经济学	134	4%	85%
美联社微观经济学	139	4%	92%
美联社音乐理论	58	2%	76%
美联社物理1	6	0%	NR
美联社物理B	89	2%	89%
美联社物理C	63	2%	87%
美联社心理学	712	19%	88%
美联社西班牙语与文化	78	2%	71%
据美联社统计	283	7%	89%
美联社工作室艺术绘画作品集	2	0%	NR
美联社U.S. 政府与政治	99	3%	90%
美联社U.S. 历史	354	9%	78%
美联社世界历史	87	2%	93%
总计	3,778	100%	86%

注:另外440名注册学生的Courses类型被列为先修Courses, 但没有匹配AP SCED代码. 同样，在没有AP SCED代码的标题中，也存在带有AP的本地Courses标题. 因此, 很可能上面的数据实际上少报了选修APCourses的学生人数. 如果该单元格的通过率小于25，则不报告通过率(NR).

表C8. 2019-20年度按学科区域和地点划分的虚拟入学率

主题领域	%的城市	没有指定%	%的农村	%的郊区	%的小镇
农业、粮食和自然资源	0%	1%	0%	0%	0%
建筑和建筑	0%	0%	0%	0%	0%
商业和市场	1%	1%	1%	2%	1%
通讯及视听技术	0%	1%	1%	1%	0%
计算机与信息科学	1%	2%	2%	2%	1%
工程和技术	0%	1%	1%	0%	0%
英国语言文学	20%	14%	21%	18%	20%
美术与表演艺术	7%	12%	5%	5%	7%
外国语言文学	5%	6%	6%	6%	5%
卫生保健科学	0%	0%	1%	1%	1%
酒店和旅游	0%	0%	0%	0%	0%
人类服务	1%	1%	1%	1%	2%
生命与物理科学	14%	13%	13%	15%	14%
制造业	0%	0%	0%	0%	0%
数学	19%	16%	16%	18%	17%
军事科学	0%	0%	0%	0%	0%
杂项	6%	3%	7%	9%	6%
Nonsubject特定	0%	1%	0%	0%	0%
身体、健康和安全教育	8%	12%	8%	6%	8%
公共、保护和政府服务	0%	0%	0%	0%	0%
宗教教育及神学	0%	0%	0%	0%	0%
社会科学与历史	16%	14%	18%	16%	17%
运输、配送和物流	0%	0%	0%	0%	0%
总计	100%	100%	100%	100%	100%

表C9. 2019-20年度虚拟注册通过率

主题领域	城市通过率	未指定通过率	农村通过率	郊区 通过率	镇通过率
农业、粮食和自然资源	83%	34%	77%	86%	86%
建筑和建筑	NR	NR	74%	NR	91%
商业和市场	54%	49%	72%	74%	72%
通讯及视听技术	63%	51%	70%	69%	49%
计算机与信息科学	50%	68%	64%	71%	60%
工程和技术	34%	35%	65%	92%	93%
英国语言文学	44%	57%	52%	59%	57%
美术与表演艺术	56%	50%	47%	63%	70%
外国语言文学	52%	41%	61%	55%	65%
卫生保健科学	61%	63%	79%	58%	76%
酒店和旅游	53%	NR	78%	67%	64%
人类服务	62%	51%	74%	64%	69%
生命与物理科学	42%	54%	53%	59%	58%
制造业	96%	33%	93%	92%	NR
数学	44%	51%	53%	54%	54%
军事科学	NR	NR	NR	63%	NR
杂项	34%	55%	60%	52%	58%
Nonsubject特定	NR	85%	50%	73%	85%
身体、健康和安全教育	60%	50%	56%	66%	67%
公共、保护和政府服务	60%	65%	71%	80%	79%
宗教教育及神学	NR	NR	82%	80%	NR
社会科学与历史	48%	53%	59%	61%	62%
运输、配送和物流	NR	NR	71%	NR	NR
总计	47%	52%	56%	59%	60%

注:数据未报告(NR)，即该单元的虚拟注册少于25个.

表10大. 2019-20年度按学科领域和学生性别划分的虚拟注册人数和通过率

主题领域	男性注册人数	女性入学人数	男性入学率百分比	女性入学率百分比	男性的通过率	女性通过率
农业、粮食和自然资源	447	699	0%	0%	64%	77%
建筑和建筑	135	15	0%	0%	81%	NR
商业和市场	4,760	4,642	1%	1%	68%	71%
通讯及视听技术	1,955	2,204	1%	1%	60%	68%
计算机与信息科学	6,775	4,454	2%	1%	64%	64%
工程和技术	1,591	1,029	0%	0%	67%	65%
英国语言文学	66,888	62,126	20%	19%	52%	56%
美术与表演艺术	19,551	21,338	6%	6%	56%	59%
外国语言文学	18,200	20,454	5%	6%	52%	60%
卫生保健科学	948	2,630	0%	1%	64%	71%
酒店和旅游	385	511	0%	0%	64%	68%
人类服务	3,550	4,537	1%	1%	64%	69%
生命与物理科学	47,817	45,646	14%	14%	51%	56%
制造业	141	23	0%	0%	76%	NR
数学	60,291	57,108	18%	17%	50%	53%
军事科学	41	18	0%	0%	76%	NR
杂项	23,304	23,733	7%	7%	49%	53%
Nonsubject特定	382	372	0%	0%	75%	76%
身体、健康和安全教育	25,405	25,291	8%	8%	60%	62%
公共、保护和政府服务	760	1,263	0%	0%	70%	77%
宗教教育及神学	40	102	0%	0%	80%	79%
社会科学与历史	54,979	56,077	16%	17%	55%	60%
运输、配送和物流	54	11	0%	0%	65%	NR
总计	338,399	334,283	100%	100%	54%	58%

注意:如果该单元的虚拟注册少于25个，则不报告通过率数据(NR).

表C11. 2019-20年度虚拟方法通过率虚拟注册人数和百分比

虚方法	#的招收	%的招收	通过率
混合学习	52,036	8%	53%
数字化学习	55,694	8%	52%
在线Courses	556,650	83%	56%
失踪	8,302	1%	61%
总计	672,682	100%	56%

附录- D学生表格

注意:单击橙色超链接的表号将返回到讨论表的报告部分.

表D1. 2019-20年度虚拟学生数量和百分比逐年变化

年级水平	#的学生	%的学生	%由18-19改变
K	1,028	1%	-5%
1	1,157	1%	-9%
2	1,238	1%	-6%
3	1,195	1%	-16%
4	1,343	1%	-6%
5	1,590	1%	-8%
6	2,616	2%	-8%
7	3,614	3%	+9%
8	4,989	4%	+13%
9	16,860	14%	+1%
10	22,365	18%	+3%
11	25,454	21%	+1%
12	39,606	32%	0%
总计	121,900	100%	+1%

注:因为有些学生选修了跨年级的Courses, 一个学生可以被计算到一个以上的年级水平. 然而，总排反映了独特学生的数量.

表D2. 2019-20学年度按学生性别划分的学生人数、百分比和虚拟入学通过率

学生的性	#的学生	%的学生	#的招收	%的招收	通过率
男性	60,367	50%	338,399	50%	54%
女	61,549	50%	334,283	50%	58%
总计	121,900	100%	372,682	100%	56%

注:有一些学生的性别被列为男性, 但是其他的是女性.

表D3. 2019-20年度不同种族学生和虚拟注册通过率的人数和百分比

种族/民族	#的学生	%的学生	#的招收	%的招收	通过率
非裔美国人	20,537	17%	145,268	22%	45%
美国印第安人或阿拉斯加土著	1,144	1%	5,785	1%	53%
亚洲	2,252	2%	7,745	1%	74%
西班牙裔或拉丁裔	9,581	8%	56,014	8%	51%
夏威夷土著或太平洋岛民	83	0%	440	0%	55%
白色	83,392	68%	419,421	62%	60%
两场或更多比赛	5,526	5%	35,042	5%	53%
未知的	931	1%	2,967	0%	36%
总计	121,900	100%	672,682	100%	56%

注:学生总数超过了121人.900个数字，因为一些学生在多个Schools注册，而一所Schools将学生列为一个种族/民族, 但另一所Schools报告了不同的值. 唯一的总数被用来强调虚拟学生的真实数量.

表D4. 2019-20年度按贫困状况划分的学生人数和通过率及虚拟入学人数百分比

贫困状态	#的学生	%的学生	#的招收	%的招收	通过率
是的	71,474	59%	460,655	68%	50%
No	50,302	41%	211,501	31%	68%
未知的	124	0%	526	0%	26%
总计	121,900	100%	672,682	100%	56%

注:学生总数超过了121人,900个数字，因为一些学生在多个Schools注册，而其中一所Schools将学生列为特定的贫困状况, 但另一所Schools的情况不明. 唯一的总数被用来强调虚拟学生的真实数量.

表D5. 2019-20年度虚拟学习者虚拟和非虚拟Courses贫困状况通过率比较

贫困状态	虚拟的通过率	非虚拟通过率	虚拟通过率-非虚拟通过率
是的	50%	70%	-20%
No	68%	86%	-19%
未知的	26%	27%	-2%
总计	56%	78%	-22%

注:虚拟通过率-非虚拟通过率计算是在舍入之前运行的. 这种舍入效应可能会出现计算错误.

表D6. 2019-20年度贫困地区虚拟学习者和虚拟注册人数百分比及虚拟类型通过率

虚拟型	贫困虚拟学习者的百分比	来自贫困学习者的虚拟注册人数百分比	贫困虚拟学习者通过率
全职虚拟	69%	71%	49%
兼职的虚拟	55%	66%	51%
总计	59%	68%	50%

表D7. 2019-20年度按Schools贫困水平划分的学生人数、百分比和虚拟入学人数

贫困Schools类别	虚拟学生数量	所有MI学生中的#	虚拟学生百分比
Low Poverty (<=25%)	18,831	293,428	6%
Mid-Low Poverty (>25% to <=50%)	31,499	439,982	7%
Mid-High Poverty (>50% to <=75%)	40,775	412,345	10%
High Poverty (>75%)	32,261	306,483	11%
失踪	721	0	NA
总计	121,900	1,451,938	8%

注:学生总数超过了121人,900个，因为有些学生是跨类别注册的. 唯一的总数被用来强调虚拟学生的真实数量. 此外，密歇根所有有建筑规范的K-12Schools都被用来计算该州的数据.

表D8. 2019-20年度特殊教育状况学生人数、百分比和虚拟入学通过率

特殊教育的地位	#的学生	%的学生	#的招收	%的招收	通过率
是的	14,093	12%	88,966	13%	50%
No	107,133	88%	580,749	86%	57%
未知的	931	1%	2,967	0%	36%
总计	121,900	100%	672,682	100%	56%

注:学生总数超过了121人,900个数字，因为一些学生在多个Schools注册，而其中一所Schools将学生列为特定的特殊教育状况, 但另一所Schools的情况不明. 唯一的总数被用来强调虚拟学生的真实数量.

表D9. 2019-20年度全日制或兼职状态的虚拟注册人数和通过率

虚拟的子集	#的学生	%的学生	#的招收	%的招收	通过率
全职虚拟	32,976	27%	306,495	46%	52%
兼职的虚拟	90,403	74%	366,187	54%	59%
总计	121,900	100%	672,682	100%	56%

注:学生总数超过了121人,因为一些学生同时注册了全职和兼职的虚拟Schools. 唯一的总数被用来强调虚拟学生的真实数量.

表D10. 2019-20学年全日制和兼职虚拟学习者通过率比较

虚拟的子集	虚拟的通过率	非虚拟通过率
全职虚拟	52%	NA
兼职的虚拟	59%	78%
总计	56%	78%

表这里. 2019-20年度非虚拟学生和虚拟注册学生非虚拟成绩通过率的人数和百分比(至少3名非虚拟注册学生)

非虚拟性能	#的学生	%的学生	#的招收	%的招收	通过率
通过所有NVCourses	36,163	48%	88,884	37%	82%
没有通过1或2门NVCourses	14,736	20%	42,816	18%	67%
没有通过3门或以上NVCourses	23,756	32%	110,748	46%	43%
总计	74,655	100%	242,448	100%	61%

表D12. 2019-20年度按虚拟Courses表现划分的学生人数、百分比和虚拟注册人数

虚拟Courses性能	#的学生	%的学生	#的招收	%的招收	通过率
通过了所有	57,423	47%	198,706	30%	100%
通过了一些，但不是全部	38,697	32%	346,699	52%	51%
没有通过任何	25,780	21%	127,277	19%	0%
总计	121,900	100%	672,682	100%	55%

表D13. 2019-20年度按选修虚拟Courses数量划分的虚拟Courses未通过的虚拟学生人数及百分比

未通过的虚拟Courses数	#的学生	%的学生
1 to 2	10,474	41%
3 to 4	3,374	13%
5 to 6	5,234	20%
7 to 8	2,337	9%
9 to 10	1,133	4%
11+	3,228	13%
总计	25,780	100%

表D14. 2019-20年度学生人数和百分比及虚拟注册通过率

虚拟的用法	#的学生	%的学生	#的招收	%的招收	通过率
1 - 2个虚拟Courses	51,759	42%	74,080	11%	76%
3 - 4个虚拟Courses	16,072	13%	56,039	8%	63%
5个或更多虚拟Courses	54,069	44%	542,563	81%	52%
总计	121,900	100%	672,682	100%	56%

附录E国家评估表

由于大流行，2019-2020学年的国家评估暂停.

附录- F完成状态表

注意:单击橙色超链接的表号将返回到讨论表的报告部分.

表F1. 2019-20年度按完成情况分列的虚拟注册人数和百分比

完成状态	#的招收	%的招收
经审核(无授信)	23,282	3%
完成/失败	102,548	15%
通过完成/	374,107	56%
不完整的	70,274	10%
正在进行注册	13	0%
测试	44	0%
撤销/退出	54,187	8%
撤销/失败	11,645	2%
撤销/传递	36,582	5%
总计	672,682	100%

表F2. 2019-20年度按完成状态和实体类型划分的虚拟注册百分比

完成状态	ISDSchools入学率%	LEASchools在校生百分比	LEA UEP的注册百分比	PSASchools入学率%
经审核(无授信)	0%	4%	0%	3%
完成/失败	3%	15%	9%	16%
通过完成/	52%	57%	58%	53%
不完整的	5%	10%	1%	11%
正在进行注册	0%	0%	0%	0%
测试	0%	0%	0%	0%
撤销/退出	36%	8%	9%	7%
撤销/失败	0%	0%	0%	4%
撤销/传递	4%	5%	24%	5%
总计	100%	100%	100%	100%

注:UEP =唯一的教育提供商

表F3. 2019-20年度全日制虚拟注册人数和百分比(按完成情况分列

完成状态	#的招收	%的招收
经审核(无授信)	10,235	3%
完成/失败	49,147	16%
通过完成/	159,328	52%
不完整的	32,784	11%
正在进行注册	4	0%
测试	0	0%
撤销/退出	19,598	6%
撤销/失败	10,241	3%
撤销/传递	25,158	8%
总计	306,495	100%

表F4. 2019-20年度按完成情况划分的兼职虚拟注册人数和百分比

完成状态	#的招收	%的招收
经审核(无授信)	13,047	4%
完成/失败	53,401	15%
通过完成/	214,779	59%
不完整的	37,490	10%
正在进行注册	9	0%
测试	44	0%
撤销/退出	34,589	9%
撤销/失败	1,404	0%
撤销/传递	11,424	3%
总计	366,187	100%

表F5. 2019-20年度按完成状况和Schools重点划分的虚拟入学百分比

完成状态	替代%的注册	Gen Ed占注册人数的百分比	特殊教育占入学率的百分比
经审核(无授信)	7%	1%	0%
完成/失败	15%	15%	4%
通过完成/	43%	68%	35%
不完整的	18%	4%	1%
正在进行注册	0%	0%	0%
测试	0%	0%	0%
撤销/退出	10%	6%	59%
撤销/失败	1%	2%	0%
撤销/传递	7%	4%	0%
总计	100%	100%	100%

注:可报告项目和职业/CTE没有在这里报告，因为每一项都少于10所Schools.

表F6. 2019-20年度按完成状态和核心学科领域划分的虚拟注册百分比

完成状态	英语占注册人数的百分比	入学数学百分比	科学的注册	社会科学占入学率的百分比
经审核(无授信)	3%	3%	3%	3%
完成/失败	16%	17%	17%	15%
通过完成/	54%	52%	54%	58%
不完整的	12%	12%	12%	11%
正在进行注册	0%	0%	0%	0%
测试	0%	0%	0%	0%
撤销/退出	8%	9%	8%	7%
撤销/失败	2%	2%	2%	2%
撤销/传递	5%	5%	5%	4%
总计	100%	100%	100%	100%

表F7. 2019-20年度按完成情况和学生性别划分的虚拟入学百分比

完成状态	男性入学率%	女性占入学率的百分比
经审核(无授信)	4%	3%
完成/失败	16%	14%
通过完成/	54%	58%
不完整的	11%	10%
正在进行注册	0%	0%
测试	0%	0%
撤销/退出	9%	8%
撤销/失败	2%	2%
撤销/传递	5%	6%
总计	100%	100%

表F8. 2019-20年度按完成状态和种族/民族划分的虚拟注册百分比

完成状态	非裔美国人占入学率的百分比	美国印第安人或阿拉斯加原住民占入学率的百分比	亚裔占入学率的百分比	西班牙裔或拉丁裔占入学率的百分比	白人占入学率的百分比	2个或更多的比赛%的报名
经审核(无授信)	7%	2%	2%	3%	2%	1%
完成/失败	18%	16%	8%	14%	14%	18%
通过完成/	45%	53%	74%	51%	60%	53%
不完整的	14%	11%	4%	15%	9%	11%
正在进行注册	0%	0%	0%	0%	0%	0%
测试	0%	0%	0%	0%	0%	0%
撤销/退出	9%	11%	4%	10%	7%	9%
撤销/失败	2%	2%	1%	2%	2%	2%
撤销/传递	5%	5%	7%	5%	5%	6%
总计	100%	100%	100%	100%	100%	100%

注:该表只显示学生人数在1000或以上的种族/民族.

表F9. 2019-20年度按完成状况和贫困状况分列的虚拟注册人数和百分比

完成状态	贫困率	而不是贫困率	未知的注册百分比
经审核(无授信)	4%	3%	0%
完成/失败	18%	10%	11%
通过完成/	50%	68%	26%
不完整的	12%	7%	17%
正在进行注册	0%	0%	0%
测试	0%	0%	0%
撤销/退出	9%	5%	36%
撤销/失败	2%	1%	7%
撤销/传递	5%	6%	4%
总计	100%	100%	100%

表F10. 2019-20年度按完成状况和特殊教育状况分列的虚拟注册人数和百分比

完成状态	在特殊教育中入学率的百分比	没有在特殊教育的入学率%	未知的注册百分比
经审核(无授信)	3%	4%	0%
完成/失败	18%	15%	15%
通过完成/	50%	57%	36%
不完整的	10%	11%	17%
正在进行注册	0%	0%	0%
测试	0%	0%	0%
撤销/退出	11%	7%	20%
撤销/失败	3%	2%	7%
撤销/传递	5%	6%	5%
总计	100%	100%	100%

表到. 2019-20年度未通过任何虚拟Courses的学生按完成情况划分的虚拟注册百分比

完成状态	至少1%的注册人数	11或以上%的注册人数
经审核(无授信)	11%	12%
完成/失败	27%	32%
通过完成/	0%	0%
不完整的	21%	20%
正在进行注册	0%	0%
测试	0%	0%
撤销/退出	23%	16%
撤销/失败	6%	6%
撤销/传递	12%	13%
总计	100%	100%