tese

Modelos multidimensionais de item na avaliação de ingresso da UFLA

Carregando...
Imagem de Miniatura

Notas

Editores

Coorientadores

Membros de banca

Título da Revista

ISSN da Revista

Título de Volume

Editor

Universidade Federal de Lavras

Faculdade, Instituto ou Escola

Departamento

Departamento de Ciências Exatas

Programa de Pós-Graduação

Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária

Agência de fomento

Tipo de impacto

Áreas Temáticas da Extenção

Objetivos de Desenvolvimento Sustentável

Dados abertos

Resumo

A Teoria de Resposta ao Item (TRI) tem-se mostrado uma metodologia adequada na análise de dados educacionais, todavia a escolha de um, dentre os diversos modelos disponíveis, não é uma tarefa simples, em especial quando se pode variar a escolha da dimensão dos itens. Neste trabalho procuramos elucidar aspectos estatísticos e potencialidades de interpretação de modelos multidimensionais da TRI (TRIM). Na primeira parte deste trabalho a literatura da área é revista, com enfoque para modelos multidimensionais compensatórios de item. Esta revisão incluiu, para fins didáticos, a descrição completa de um modelo de análise bayesiana de modelos TRIM, que é o estado da arte na literatura. Esta análise foi exemplificada com dados obtidos na avaliação de ingresso do segundo semestre de 2006, pelos candidatos ao curso de Agronomia da Universidade Federal de Lavras (UFLA). O modelo mais bem ajustado nesta etapa foi o bidimensional. A segunda parte é composta de dois artigos, sendo o primeiro uma proposta de seleção de modelos do tipo forward para identificar a dimensão adequada para modelar cada item do mesmo conjunto de dados. No segundo artigo encontra-se a análise pedagógica baseada nos mesmos dados, usando o modelo bidimensional. Um capítulo final de considerações gerais resume o que se aprendeu nesta pesquisa.

Abstract

Item Response Theory (IRT) has been shown as a worhty tool to analyse educational data. However, choosing one out of many models is not a simple task. This is specially true when you can vary the dimension of models for each item. In this thesis we try to enlighten some statistical properties and the analytical potential to interpret multidimensional models of IRT (MIRT). In the first part a review of the literature is done foccusing on compensatory multidimensional models for items. This part bring a didactic effort to present a state of art description of the fully Bayesian MIRT analysis. This analysis is illustrated with data from entrance examination of candidates for Agronomy undergraduate program in the second semestre of 2006 at the Universidade Federal de Lavras (UFLA). The best model in this section is the one that has two dimensions for all items. Second part has two papers. The first discusses a forward type of model selection procedure to identify different dimensions for each model. The second bring a pedagogical analysis based on the same data using two dimensions model. As a final chapter we draw the last remarks on what was learned in our investigation.

Descrição

Área de concentração

Agência de desenvolvimento

Palavra chave

Marca

Objetivo

Procedência

Impacto da pesquisa

Resumen

ISBN

DOI

Citação

MENDONÇA, J. D. Modelos multidimensionais de item na avaliação de ingresso da UFLA. 2016. 126 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.

Link externo

Avaliação

Revisão

Suplementado Por

Referenciado Por