Um modelo inteligente para seleção de itens em testes adaptativos computadorizados

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Galvão, Ailton Fonseca
• Orientador(a): Fonseca Neto, Raul
• Banca de defesa: Soares Neto, Joaquim José , Chaoubah, Alfredo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
• Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Teste adaptativo computadorizado; Seleção de itens; Erro padrão; Adaptive Computerized Test; Items Selection; Standard Error
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/4781

Testes Adaptativos Computadorizados (TAC) são um tipo de avaliação aplicada utilizando se de computadores que tem como principal característica a adequação do nível das ques- tões do teste ao desempenho de cada indivíduo avaliado. Os dois principais elementos que compõem um TAC são: (i) o banco de itens, que é o conjunto das questões disponíveis para serem utilizadas no teste; (ii) o modelo de seleção, que faz a escolha de quais questões, chamadas aqui de itens, são aplicadas aos indivíduos. O modelo de seleção de itens é o núcleo do TAC, pois é o responsável por identificar o nível de conhecimento dos indivíduos à medida que os itens são aplicados fazendo com que o teste se adapte, selecionando os itens mais adequados para produzir uma medida precisa. Nesta dissertação, é proposto um modelo para seleção de itens baseado em metas para a precisão do teste através da estimativa do erro padrão da proficiência, por meio de um controle específico do mesmo para cada fase do teste. Utilizando simulações de testes, os resultados são comparados aos de outros dois modelos tradicionais de seleção, avaliando o desempenho do modelo proposto em termos da precisão do resultado e do nível de exposição dos itens do banco. Por fim, é feita uma análise específica sobre o cumprimento das metas ao longo dos testes e a possível influência no resultado final, além de considerações sobre o comportamento do modelo em relação às características do banco de itens.