我们知道老师不仅仅是学生考试成绩的总和。这就是为什么教师评估不只是看VAM分数，还包括观察——一种实际上并不完全可靠的测量方法，但它是魔鬼知道的综合症在起作用。

学区竭力想要捕捉老师除了学习之外对学生的许多积极影响，这些影响很难量化——比如学生每天来学校的热情，他们愿意在某些老师的课堂上表现而不是其他老师，或者他们努力学习一门课程的动机。

虽然现在还为时尚早，但一种新开发的方法可能会提供一些解决方案。这种方法称为N-VAM(“N”代表“非测试”)，它基于与更传统的基于测试的增值建模(VAM)相同的分析框架。美国研究所的研究人员本·贝克斯和迈克尔·汉森虽然不是第一个用N-VAM进行实验的人，但他们已经在一个最近的研究迈阿密-戴德县学区的TFA教师对学生非测试结果的影响。非测试结果包括学生缺课人数、GPA和不及格课程数量。

值得注意的是，N-VAM数据被证明与VAM分数的相关性很小，这表明教师在学业成绩上的有效性并不总是与她在非测试措施上的有效性相一致。这证实了一种观点，即用考试分数来衡量教师的效率可能会忽略教师使学生受益的其他关键方式，这一发现得到了其他研究的支持。

在任何情况下，虽然这种新的方法可能还没有准备好，但Backes和Hansen认为，结果是有启发性的，值得未来对这一分析框架进行研究。他们对结果的统计有效性表示担忧(确定了一些预测偏差太大的领域，这意味着实际结果和预测结果相差太大，他们对自己的模型没有信心)。他们也拒绝声称教师引起的他们的学生在这项研究中的非测试结果。

也许N-VAM最终只会被证明是一次打击，但这个想法有很多优点，我们渴望看到更多。