Um modelo inteligente para seleção de itens em testes adaptativos computadorizados

Computerized Adaptive Tests (CAT) are a type of assessment tests applied through computers which main feature is the adequacy of the test questions to the performance of each examinee. The two main elements of a CAT are: (i) the item pool, which is the set of available questions for testing; (ii) the selection model, which pick out the questions, named items, applied to the examinees. The item selection model is the core of CAT, and its main task is to identify examinees knowledge level as the items are applied and to adapt the test, selecting the most proper items to produce an accurate measure. This thesis proposes a model for item selection based on goals for the test precision using the estimation of the proficiency standard error. For that, an specific control of the goals for each step of the test is developed. Using simulated tests, the results are compared to two traditional item selection models, evaluating the performance of the proposed model in terms of measure accuracy and the level of exposure of the items. Finally, a specific analysis is performed on the accomplishment of goals over the tests and the possible influence on the final result, in addition to considerations on the behavior of the model in relation to the characteristics of the item pool.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