M - PowerPoint PPT Presentation

1 / 36
About This Presentation
Title:

M

Description:

Title: Apresenta o do PowerPoint Last modified by: XX Created Date: 1/1/1601 12:00:00 AM Document presentation format: Apresenta o na tela Other titles – PowerPoint PPT presentation

Number of Views:65
Avg rating:3.0/5.0
Slides: 37
Provided by: ufs91
Category:

less

Transcript and Presenter's Notes

Title: M


1
Métodos Estatísticos para Avaliação Educacional e
Medida
  • Dalton F Andrade (INE/UFSC - dandrade_at_inf.ufsc.br)
  • 39a. Regional da ABE Belém, 06/12/05

2
Objetivos
  • Apresentar alguns métodos estatísticos utilizados
    em avaliações educacionais e medida
  • Planejamento de Experimento
  • Amostragem
  • Modelos Lineares Hierárquicos (ou Multiníveis)
    MLH
  • Teoria da Resposta ao Item TRI

3
SAEB Avaliação da Educação Básica
  • Avaliar o sistema de ensino
  • Anos impares
  • Séries terminais (4a./8a. EF 3a. EM)
  • Várias disciplinas (Português, Matemática, ...)
  • Amostra de alunos
  • Muitos itens (questões)
  • Medir a proficiência do aluno
  • Estudo de fatores associados

4
Blocos Incompletos Balanceados - BIB
  • Avaliar uma grande parte de um currículo de uma
    determinada disciplina e série necessário
    apresentar um grande número de itens aos alunos,
    maior do que eles poderiam responder em 2 horas
    de prova. Por exemplo, 169 itens de matemática
    para a 3a. série do EM
  • 13 conjuntos de 13 itens cada
  • Provas Cadernos com 3 conjuntos cada
  • 26 Provas, com conjuntos (itens) comuns
  • Itens de outras séries e anos

5
Blocos Incompletos Balanceados - BIB
6
Amostragem complexa
  • Selecionar uma amostra de alunos satisfazendo
    certos critérios (região, dependência
    administrativa, período, ...)
  • Unidade de interesse aluno
  • Não existe lista com todos os alunos
  • Usar lista de escolas para selecionar escolas
    (Censo Escolar do INEP/MEC) ano anterior

7
Amostragem complexa
  • Usar lista de alunos, das escolas selecionadas,
    para selecionar alunos
  • Amostragem por conglomerados em dois ou três
    estágios
  • Estratificação
  • Heleno Bolfarine e Wilton O. Bussab (2005).
    Elementos de Amostragem. São Paulo Edgard
    Blücher (ABE-Projeto Fisher)

8
Modelos Lineares Hierárquicos ou Multiníveis
  • Estudar como fatores de aluno, professor e escola
    estão associados com o desempenho dos alunos
  • Modelos de Regressão com estrutura especial
    de dependência
  • GOLDSTEIN, H. (1995). Multilevel Statistical
    Models. 2a ed. London Edward Arnold.
  • RAUDENBUSH, S. W. e BRYK, A. S. (2002).
    Hierarchical Linear Models. 2a ed. Newbury Park
    Sage.

9
Modelos Lineares Hierárquicos ou Multiníveis
  • Modelo de regressão
  • Y f(X1, ..., Xp, W1, ..., Wq) Erro
  • X características de aluno (gênero, idade,
    escolaridade dos pais, tempo de estudo extra
    classe,...)
  • W características de escola (dependência
    administrativa, localização, recursos
    pedagógicos, práticas pedagógicas, capacitação da
    equipe técnica,...)
  • Erro independentes com distribuição normal

10
Modelos Lineares Hierárquicos ou Multiníveis
  • Modelo multinível
  • X1 idade (em anos)
  • W1 dependência administrativa (1particular,
    0pública)
  • Nível 1 aluno (8a. série)
  • proficij ?0j ?1j (X1ij 14) eij
  • Nível 2 escola
  • ?0j ?00 ?01W1j u0j
  • ?1j ?10 ?11W1j u1j

11
Modelos Lineares Hierárquicos (ou Multiníveis)
  • Resultados do SAEB 2001

12
Modelos Lineares Hierárquicos (ou Multiníveis)
  • Resultados do SAEB 2001 Matemática

Série Escolar
Fatores 4ª 8ª 11ª
Intercepto 172,63 (1,75) 240,31 (1,48) 277,05 (2,07)
Gênero 3,86 (0,32) 14,27 (0,37) 18,93 (0,46)
Raça 1,04 (0,34) 3,16 (0,38) 2,52 (0,48)
Defasagem -4,15 (0,18) -6,72 (0,21) -8,25 (0,23)
NSE 3,63 (0,21) 3,97 (0,25) 1,02 (0,30)
Rede 25,13 (1,10) 24,57 (1,23) 19,57 (1,46)
Média NSE 13,62 (0,62) 14,27 (0,71) 20,77 (1,00)
Média Defasagem -3,70 (0,49) -10,68 (0,49) -13,80 (0,70)
Seleção 3,27 (1,50) 12,89 (1,61) 17,28 (1,70)
13
Teoria da Resposta ao Item - TRI
  • Medir a proficiência dos alunos
  • Comparar os resultados entre séries (4a., 8a. EF
    e 3a. EM)
  • Comparar os resultados ao longo dos anos (SAEB
    realizado a cada dois anos) para uma mesma série
  • Realizar diferentes provas entre anos, entre
    séries e entre alunos de uma mesma série - BIB

14
Teoria da Resposta ao Item - TRI
  • Teoria Clássica de Medida - TCM
  • 1. Resultados dependem do particular conjunto de
    questões que compõem a prova e dos indivíduos que
    a fizeram, ou seja, as análises e interpretações
    estão sempre associadas à prova como um todo e ao
    grupo de indivíduos.
  • 2. Comparação entre indivíduos ou grupos de
    indivíduos somente é possível quando eles são
    submetidos às mesmas provas ou, pelo menos, ao
    que se denomina de provas paralelas, quase sempre
    difíceis de serem construídas.

15
Teoria da Resposta ao Item
  • Teoria da Resposta ao Item TRI
  • 1. Muda o foco de análise da prova como um
    todo para a análise de cada item (questão).
  • 2. Conjunto de modelos matemáticos que
    relacionam um ou mais traços latentes (não
    observados) de um indivíduo com a probabilidade
    deste dar uma certa resposta a um item
  • 3. Traço latente habilidade/proficiência em
    Matemática, Português, etc ...

16
Teoria da Resposta ao Item
  • 4. A partir de respostas dadas por indivíduos a
    um conjunto de itens (prova) deseja-se
  • estimar os parâmetros dos itens (calibração)
  • estimar a habilidade/proficiência do aluno
  • estimar a proficiência média de um grupo de
    alunos
  • 5. A probabilidade de resposta a um item é
    modelada como função da proficiência do aluno e
    de parâmetros que expressam certas propriedades
    dos itens.

17
Teoria da Resposta ao Item
  • 6. Quanto maior a proficiência do aluno, maior
    a probabilidade de ele acertar o item (modelo
    acumulativo).
  • 7. Propriedade importante os parâmetros dos
    itens e as proficiências dos indivíduos são
    invariantes, exceto pela escolha de origem e
    escala.

18
Teoria da Resposta ao Item
  • Modelos dependem do tipo de item
  • Itens corrigidos como certo/errado múltipla
  • escolha ou abertos
  • Modelo Logístico (unidimensional) com 1, 2 ou 3
    parâmetros

19
Modelo Logístico de 3 parâmetros
a discriminação ou inclinação do item b
dificuldade (medido na mesma métrica do traço
latente) c probabilidade de acerto para indiv.
com baixa habilidade
20
Teoria da Resposta ao Item
  • Modelo Nominal considera todas as categorias de
    resposta

21

22
Teoria da Resposta ao Item
  • Modelo de Resposta Gradual categorias ordinais

23
(No Transcript)
24
Teoria da Resposta ao Item
  • Modelo de Crédito Parcial Modelo de Resposta
    Gradual sem o parâmetro de discriminação a
  • Modelo de Escala Gradual Modelo de Resposta
    Gradual com bis bi ds
  • Modelo de Grupos Múltiplos (várias populações)

25
Teoria da Resposta ao Item
  • Resultados
  • Banco de Itens itens calibrados na mesma escala
  • Estimativa dos rendimentos médios na mesma
    escala, para cada uma das séries e disciplinas ao
    longo dos anos

26
Teoria da Resposta ao Item

27
Teoria da Resposta ao Item
  • Resultados
  • Equalização entre avaliações estaduais e o SAEB
  • Estudo do funcionamento de itens (DIF)
  • Estudo do desgaste de itens (DRIFT)

28
Referências bibliográficas
  • ANDRADE, D. F., TAVARES, H. R., VALLE, R. C.
    (2000). Teoria da Resposta ao Item conceitos e
    aplicações. 14o SINAPE, Associação Brasileira de
    Estatística.
  • (Disponível em www.inf.ufsc.br/dandrade/tri)
  • BAKER, F. B., (1992). Item Response Theory
    Parameter Estimation Techniques. Marcel Dekker.
  • BOCK, R.D. ZIMOWSKI, M.F. (1996). Multiple
    Group IRT, in Linden, W.J. van der Hambleton,
    R.K. (eds). Handbook of Modern Item Response
    Theory, Springer.

29
Referências bibliográficas
  • KLEIN, R. (2003). Utilização da Teoria de
    Resposta ao Item no Sistema Nacional de Avaliação
    da Educação Básica (SAEB). Ensaio Avaliação e
    Políticas Públicas em Educação, Rio de Janeiro,
    v.11, n.40, p.283-296, 2003.
  • LORD, F.M. (1980). Applications of item response
    theory to practical testing problems.HillsdaleLaw
    rence Erlbaum Associates Inc.
  • Sistema Nacional de Avaliação da Educação Básica
    SAEB 2001, Relatório Técnico. (2002). Consórcio
    Fundação Cesgranrio/Fundação Carlos Chagas, Rio
    de Janeiro..

30
Aplicação da TRI em Teste de Progresso
  • Avaliar o desempenho do aluno de curso de
    medicina
  • Prova realizada uma vez por ano por todos os
    alunos (1a.-6a.)
  • Comissão de avaliação do curso de medicina da
    UEL
  • Sakai, M., Mashima, D., Ferreira Filho, O.F.,
    Matsuo, T.

31
Aplicações da TRI em outras áreas
  • Medir o grau de maturidade de uma empresa em
    relação a Gestão pela Qualidade
  • Alexandre, J.W.C., Andrade, D.F., Vasconcelos,
    A.P. e Araújo, A.M.S.(2002). Uma proposta de
    análise de um construto para a medição dos
    fatores críticos da gestão pela qualidade através
    da teoria da resposta ao item. Gestão Produção,
    v.9, n.2, p.129-141.
  • Medir o Nível de Qualidade de Vida
  • Mesbah, M., Cole, B.F. and Lee, M.L.T.(2002).
    Ed. Statistical methods for quality of life
    studies design, measurements and analysis.
    BostonKluwer Academic Publishers

32
Aplicações da TRI em outras áreas
  • Medir o Grau de Insegurança Alimentar
  • Parke E. Wilde, Gerald J. and Dorothy R.
    Friedman (2004). Differential Response Patterns
    Affect Food-Security Prevalence Estimates for
    Households with and without Children. J.
    Nutr.134 19101915.
  • Med. Prev. Unicamp profa. Ana Maria Segall
    Corrêa
  • Medir a Competência Clínica de Médicos
  • Jishnu Das, Jeffrey Hammer (2005). Which
    doctor? Combining vignettes and item response to
    measure clinical competence. Journal of
    Development Economics 78, 348-383.

33
Aplicações da TRI em outras áreas
  • Medir o Grau de Depressão
  • Embretson, S. E. and Reise, S. P. (2000).
    Item response theory for psychologists. New
    Jersey Lawrence Erlbaum Associates, Inc.,
    Publishers.
  • Coleman, M. J., Matthysse, S., Levy, D. L.,
    Cook, S., Lo, J. B. Y.,Rubin, D. B. and Holzman,
    P. S. (2002). Spatial and object working memory
    impairments in schizophrenia patients a bayesian
    item-response theory analysis. Journal of
    Abnormal Psychology, 111, number 3, 425-435.
  • Dissertação de doutorado em Estatística no
    IME/USP.

34
Aplicações da TRI em outras áreas
  • Medir o Grau de Satisfação do Consumidor
  • Costa, M.B.F. (2001). Técnica derivada da
    teoria da resposta ao item aplicada ao setor de
    serviços. Dissertação de Mestrado PPGMUE/UFPR
  • Bayley, S. (2001). Measuring customer
    satisfaction. Evaluation Journal of Australasia,
    v. 1, no. 1, 8-16.
  • Bortolotti, S.L.V. (2003). Aplicação de um
    modelo de desdobramento da teoria da resposta
    ao item TRI. Dissertação de Mestrado. EPS/UFSC.

35
Aplicações da TRI em outras áreas
  • Medir o Grau de Depressão em Idosos
  • Yesavage JA, Brink TL Rose TL et al. (1983).
    Development and validation of a geriatric
    depression screening scale a preliminary report.
    J Psychiat Res, 1737-49.
  • UEL Grupo de pesquisa em psiquiatria
    Vargas, H.O., Matsuo, T., Blay, S., Andrade, D.F.

36
Aplicações da TRI em outras áreas
  • Genética Medir a predisposição de um indivíduo
    em relação a uma certa doença
  • Tavares, H. R. Andrade, D. F. Pereira, C.A.
    (2004) Detection of determinant genes and
    diagnostic via item response theory. Genetics and
    Molecular Biology, v. 27, n. 4, p. 679-685.
Write a Comment
User Comments (0)
About PowerShow.com