我们记录了乌干达北部一个高效扫盲计划的显著差异。该计划平均提高了1.4个SD的测试分数，但标准统计界限显示，影响标准偏差超过1.0个SD。这意味着，在我们的学生中，效果的变化比文献中所有对发展中国家教育干预的随机评估的平均效果的分布更广泛。这个非常有效的项目确实让一些学生掉队了。与此同时，我们并没有从我们的分析中学到很多东西，这些分析试图确定哪些学生从该项目中获益或多或少。我们拒绝秩保留，随机递增性的较弱假设在分位数特定的平均处理效果上留下了广泛的界限。考虑到我们可用的候选调节因子，用于估计系统异质性的传统方法和机器学习方法都无法捕捉到影响变化的一小部分以上。