NO-GAP projekto Dataverse kolekcijoje publikuojami Kauno technologijos universiteto įgyvendinamo projekto "Akademinių pasiekimų netolygumai į asmenį ir į kintamąjį orientuotu požiūriu: Mokymosi analitikos įrankio NO-GAP prototipas" (vadovė – doc. dr. Rasa Erentaitė) švietimo duomenys apie Lietuvą. Projektas finansuojamas Europos regioninės plėtros fondo lėšomis pagal 2014–2020 metų Europos Sąjungos fondų investicijų veiksmų programos priemonės Nr. 01.2.2-LMT-K-718 veiklą „Aukšto lygio tyrėjų grupių vykdomi moksliniai tyrimai, skirti kurti ūkio sektoriams aktualias MTEP veiklų tematikas atitinkančius rezultatus, kurie vėliau galėtų būti komercinami” (projekto Nr. 01.2.2-LMT-K-718-03-0059) pagal dotacijos sutartį su Lietuvos mokslo taryba (LMTLT).

Projekto tikslas – remiantis nacionalinių akademinių pasiekimų tyrimų duomenimis išanalizuoti Lietuvos mokinių akademinių pasiekimų netolygumus, jų veiksnius ir sukurti mokymosi analitikos įrankio NO-GAP prototipą. Šis prototipas pademonstruos galimybes stebėti akademinių pasiekimų netolygumus ir jų veiksnius šalies, regiono ar mokyklos lygmeniu.

The NO-GAP project Dataverse collection hosts educational data collected in the research project "Disparities in school achievement from a person and variable-oriented perspective: A prototype of a learning analytics tool NO-GAP" implemented by a team of Kaunas University of Technology researchers lead by Assoc. Prof. Rasa Erentaitė. Project is funded by the European Regional Development Fund according to the 2014–2020 Operational Programme for the European Union Funds’ Investments, under measure’s No. 01.2.2-LMT-K-718 activity “Research Projects Implemented by World-class Researcher Groups to develop R&D activities relevant to economic sectors, which could later be commercialized” under a grant agreement with the Research Council of Lithuania (LMTLT).

The aim of the project is to analyse the disparities in school achievement of Lithuanian schoolchildren and their determinants based on data from national academic achievement surveys and to develop a prototype of the learning analytics tool NO-GAP. This prototype will demonstrate the feasibility of monitoring school achievement inequalities and their determinants at a national, regional, or school level.