Uma abordagem personalizada no processo de seleção de itens em Testes Adaptativos Computadorizados - Jatobá, Victor Miranda Gonçalves (2018)
Testes Adaptativos Computadorizados (CAT) baseados na Teoria de Resposta ao Item permitem fazer testes mais precisos com um menor número de questões em relação à prova clássica feita a papel. Porém a construção de CAT envolve alguns questionamentos-chave, que quando feitos de forma adequada, podem melhorar ainda mais a precisão e a eficiência na estimativa das habilidades dos respondentes. Um dos principais questionamentos está na escolha da Regra de Seleção de Itens (ISR). O CAT clássico, faz uso, exclusivamente, de uma ISR. Entretanto, essas regras possuem vantagens, entre elas, a depender do nível de habilidade e do estágio em que o teste se encontra. Assim, o objetivo deste trabalho é reduzir o comprimento de provas dicotômicas - que consideram apenas se a resposta foi correta ou incorreta - que estão inseridas no ambiente de um CAT que faz uso, exclusivo, de apenas uma ISR sem perda significativa de precisão da estimativa das habilidades. Para tal, cria-se a abordagem denominada ALICAT que personaliza o processo de seleção de itens em CAT, considerando o uso de mais de uma ISR. Para aplicar essa abordagem é necessário primeiro analisar o desempenho de diferentes ISRs. Um estudo de caso na prova de Matemática e suas tecnologias do ENEM de 2012, indica que a regra de seleção de Kullback-Leibler com distribuição a posteriori (KLP) possui melhor desempenho na estimativa das habilidades dos respondentes em relação as regras: Informação de Fisher (F); Kullback-Leibler (KL); Informação Ponderada pela Máxima Verossimilhança (MLWI); e Informação ponderada a posteriori (MPWI). Resultados prévios da literatura mostram que CAT utilizando a regra KLP conseguiu reduzir a prova do estudo de caso em 46,6% em relação ao tamanho completo de 45 itens sem perda significativa na estimativa das habilidades. Neste trabalho, foi observado que as regras F e a MLWI tiveram melhor desempenho nos estágios inicias do CAT, para estimar respondentes com níveis de habilidades extremos negativos e positivos, respectivamente. Com a utilização dessas regras de seleção em conjunto, a abordagem ALICAT reduziu a mesma prova em 53,3%