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avaliação do Projeto SESI – Por um Brasil Alfabetizado - CNI

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Figura 5.7.2.3.4.2 – Curva de respostas para <strong>um</strong> item com três categorias.5.7.2.4. Estimação da habilidade e <strong>do</strong>s parâmetros <strong>do</strong> itemO primeiro e mais importante passo na aplicação da teoria de resposta aoitem é a estimação <strong>do</strong>s parâmetros que caracterizam o modelo escolhi<strong>do</strong>. Defato, a aplicação bem sucedida da teoria de resposta ao item depende <strong>do</strong>sprocedimentos satisfatórios de estimação <strong>do</strong>s parâmetros <strong>do</strong> modelo.Nos modelos de resposta ao item, a probabilidade de resposta corretadepende da habilidade <strong>do</strong> respondente, dada por O (theta), e <strong>do</strong>s parâmetrosque caracterizam o item. Ambos os parâmetros da habilidade e <strong>do</strong>s itens sãodesconheci<strong>do</strong>s; têm-se registradas apenas as respostas <strong>do</strong>s estudantes aositens. O problema da estimação está em determinar o valor de O para cadarespondente e os parâmetros <strong>do</strong>s itens das respostas.A estimação <strong>do</strong>s parâmetros, então, se faz normalmente em <strong>do</strong>is passos:1) estimação <strong>do</strong>s parâmetros de cada item (isto é, os parâmetros a, b e c),denominada também como calibração ou parametrização;2) estimação <strong>do</strong>s níveis <strong>do</strong> traço latente O (theta) <strong>do</strong>s sujeitos, utilizan<strong>do</strong> osparâmetros <strong>do</strong>s itens agora já conheci<strong>do</strong>s.A estimação 27 de to<strong>do</strong>s esses parâmetros se faz por aproximações sucessivas(iterações), utilizan<strong>do</strong>-se pacotes estatísticos.27. O méto<strong>do</strong> de estimação utiliza<strong>do</strong> é o de máxima verossimilhança marginal.71

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