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Título: Análise combinada de exames vestibulares da Universidade Federal de Lavras usando a teoria de resposta ao item
Título Alternativo: Polled analysis of admitance exams at Universidade Federal de Lavras using item response theory
Autor(es): Bragion, Maria de Lourdes Lima
Orientador: Bueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa
Membro da banca: Sáfadi, Thelma
Leitão, Ulisses Azevedo
Ferreira, Daniel Furtado
Azevedo, Caio Lucidius Naberezny Azevedo
Área de concentração: Estatística e Experimentação Agropecuária
Assunto: Curva característica do item
Função informação ao item
Inferência bayesiana
Monte carlo via cadeia de markov
Simulação
Bayesian inference
Item characteristic curve
Function item information
Markov chain monte carlo
Simulation
Data de Defesa: 17-Dez-2010
Data de publicação: 10-Out-2014
Referência: BRAGION, M. L. L. Análise combinada de exames vestibulares da Universidade Federal de Lavras usando a teoria de resposta ao item. 2010. 187 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2010.
Resumo: Os exames vestibulares tornaram-se forma padrão de admissão na Universidade Brasileira a partir dos anos 70. A análise de características das provas e das habilidades por meio da Teoria de Resposta ao Item (TRI) possui a vantagem de poder ser utilizada para comparar habilidades de candidatos e parâmetros referentes aos itens, mesmo em situações em que os candidatos não se submetem às mesmas provas. O emprego da inferência bayesiana resulta em estimativas com propriedades interessantes para fins de combinar posteriormente as análises resultantes, mas apesar da existência de softwares para a análise de TRI, poucos são diretamente adequados à análise bayesiana de ensaios desbalanceados no modelo logístico de três parâmetros (ML3P). O PRESENTE trabalho teve por objetivos implementar um método bayesiano para analisar conjuntamente todos os cursos, incluindo todos os itens, dos vestibulares 2006-2 a 2009-1 da Universidade Federal de Lavras (UFLA), considerando o ML3P. Foi desenvolvida uma função R escrita em C que agiliza a amostragem Monte Carlo via cadeia de Markov (MCMC) da distribuição a posteriori conjunta. O primeiro capítulo traz uma revisão geral sobre a TRI e os procedimentos bayesianos. No segundo capítulo, o desempenho da função desenvolvida foi avaliado por meio de um estudo de simulação. Tal estudo indicou que o modelo e o método de estimação produziram resultados bastante satisfatórios, pois foi encontrada alta correlação entre os valores paramétricos e os estimados. Utilizou-se essa função para análises em separado dos vestibulares 2006-2 a 2009-1 da UFLA. Estas análises, apresentadas no capítulo seguinte, revelam que as provas mais difíceis são mais discriminativas e informativas. A análise ao longo do tempo da evolução das propriedades das provas e habilidades dos candidatos foi feita no último capítulo com a análise combinada de todos os vestibulares, baseada nas estimativas (cadeias de Markov) anteriormente obtidas. Pôde-se verificar que, quanto aos parâmetros dos itens, as disciplinas da área de exatas - Física, Matemática e Química, sempre estão classificadas como as mais difíceis e as que mais discriminam. Todas as provas dos vestibulares estudados tiveram, em média, baixa probabilidade de acerto por indivíduos com baixa habilidade. Quanto às habilidades dos candidatos, a média da habilidade para os cursos noturnos foi menor que a dos cursos diurnos. São apresentados exemplos que evidenciam que a metodologia pode revelar importantes propriedades para o planejamento de provas bem como para auxiliar a seleção de candidatos com base em suas habilidades.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4407
Publicador: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções: DEX - Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)

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