学校想评估一种课程或支持方法是否有效，既要考虑学生差异，也要先安排好参与者保护。基线测评可以提供研究信息，但不能单凭量表决定谁应接受或暂缓必要的心理支持。
研究者可以预先选择少数与结果有关的基线因素分层，再在各层内随机分配，以改善组间平衡。是否分层、按什么分层，要结合样本量和研究问题设计，不能保证消除所有混杂或必然提高检验效力。以学生为单位随机、以班级或学校为单位整群随机，是另一项设计选择；整群随机也可以同时分层。
基线分数只描述有限信息，不能当作固定的人格标签。测评应按适龄、适用的工具实施，说明资料如何使用并保护隐私。个人支持需要与研究分组分开处理，不能为了试验整齐而忽略学生当下的困难。
目前，不少学校已开始引入结构化的心理评估工具。像橙星云这样的平台，就为教育场景提供了覆盖青少年心理、情绪状态、人际关系等多个维度的测评项目。截至2025年，其累计生成的4500多万份心理报告中，有相当一部分服务于中小学的心理健康筛查与教学研究支持。这些数据并非冷冰冰的数字，而是帮助教师理解学生行为背后心理动因的桥梁。
例如，研究一项抗压课程，可在伦理审查和安全评估后明确入组条件、对照内容与分配方式。若关注不同焦虑水平学生的效果差异，应预先写明亚组假设和分析计划，并进行相应的交互作用检验、报告效应估计和不确定性。“中度组显著、低度组不显著”本身不能证明两组疗效不同。整群设计还需在样本量和分析中考虑群内相关，不能简单说它会掩盖亚组效果。
分层随机本身不会阻止高风险学生进入对照组。必要照护、风险转介、停止参与和紧急救援流程必须单独写入方案，所有组都不能因研究而延误必需的帮助。是否适合入组、怎样设置对照，应经适用的伦理审查，落实知情同意、适龄参与意见和持续风险监测；发现危险时先提供保护和转介。
测评可以帮助研究者描述基线、安排分析，但学生权益靠的是可执行的保护流程和负责任的研究设计，不能交给分组方法保证。