Uma aplicação do teste adaptativo computadorizado via Filtro de Kalman Não-Linear

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Fonseca, Júlio César Gomes
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/47586
Resumo: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, Programa de Pós-Graduação em Estatística, 2019.
id UNB_c07c236f2278e85ef8668320e685871c
oai_identifier_str oai:repositorio.unb.br:10482/47586
network_acronym_str UNB
network_name_str Repositório Institucional da UnB
repository_id_str
spelling Uma aplicação do teste adaptativo computadorizado via Filtro de Kalman Não-LinearTestes adaptativos informatizados (CAT)Teoria da resposta ao itemFiltro de KalmanEstimação BayesianaDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, Programa de Pós-Graduação em Estatística, 2019.Computarized Adaptive Test (CAT) é um tipo de teste baseado em recursos computacionais que se adapta ao nível de habilidade dos examinandos. Essencialmente, uma implementação do CAT requer dois elementos fundamentais: um banco de itens calibrado e um algoritmo para seleção adaptativa dos itens. Este trabalho tem foco no segundo elemento, para o qual apresentamos uma adaptação à formulação não linear dos filtros de Kalman, prescrita por Harvey (1989), combinada com o conhecido princípio da máxima entropia (Kullback, 1997). Neste trabalho, estudos de simulação avaliam a acurácia da estimação de proficiências em aplicações CAT, desenvolvendo duas classes de estimadores utilizando a metodologia da Teoria da Resposta ao Item para construção dos modelos probabilísticos, e suavizações recursivas ancoradas nos modelos dinâmicos, para a formulação dos modelos de Filtro de Kalman (Harvey, 1989) e Power Steady (Smith, 1979). Como resultado são apresentados sete novos estimadores da proficiência, sendo o primeiro baseado no Filtro de Kalman e os demais no Power Steady, a saber: FK_EAP, PS_EAP, PS_MAP, PS_EAP_AVG, PS_EAP_MEDIAN, PS_MAP_AVG, PS_MAP_MEDIAN. Os quatro últimos são suavizações baseadas na média e na mediana das estimativas correntes de . Com as simulações, observou-se que os estimadores PS_EAP e PS_MAP geram estimativas cíclicas, sendo corrigidas com a suavização proporcionada pelo estimador PS_EAP_AVG. Portanto, com o estudo realizado nesta dissertação conclui-se que, dentre os sete estimadores avaliados, o PS_EAP_AVG e o FK_EAP geram as melhores alternativas às estimativas de proficiência ao CAT tradicional.Computarized Adaptive Test (CAT) is a type of test based on computational resources that adapts to the level of ability of the examinees. Essentially, an implementation of CAT requires two fundamental elements: a calibrated item bank and a algorithm for adaptive selection of items. This work focuses on the second element, for which we present an adaptation to the nonlinear formulation of the Kalman filters, prescribed by Harvey (1989), combined with the known principle of maximum entropy (Kullback, 1997). In this work, simulation studies evaluate the accuracy of proficiency estimation in CAT applications, developing two classes of estimators using Item Response Theory methodology to construct the probabilistic models, and recursive smoothing anchored in the dynamic models, for the formulation of the models of Kalman Filter (Harvey, 1989) and Power Steady (Smith, 1979). As a result, seven new proficiency estimators are presented, the first one being based on the Kalman Filter and the others in Power Steady, namely: FK_EAP, PS_EAP, PS_MAP, PS_EAP_AVG, PS_EAP_MEDIAN, PS_MAP_AVG, PS_MAP_MEDIAN. The last four are smoothing based on the mean and median. With the simulations, it was observed that the estimators PS_EAP and PS_MAP generate cyclic estimates, being corrected with the smoothing provided by the estimator PS_EAP_AVG. Therefore, the study concluded that among the seven estimators evaluated, PS_EAP_AVG and FK_EAP generate the best alternatives to traditional CAT proficiency estimates.Instituto de Ciências Exatas (IE)Departamento de Estatística (IE EST)Programa de Pós-Graduação em EstatísticaSilva, Cibele Queiroz daMatsushita, Raul YukihiroFonseca, Júlio César Gomes2024-01-30T11:11:15Z2024-01-30T11:11:15Z2024-01-302019-07-23info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfFONSECA, Júlio César Gomes. Uma aplicação do teste adaptativo computadorizado via Filtro de Kalman Não-Linear. 2019. xxx, 194 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2019.http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/47586porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-01-30T11:11:15Zoai:repositorio.unb.br:10482/47586Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-01-30T11:11:15Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
dc.title.none.fl_str_mv Uma aplicação do teste adaptativo computadorizado via Filtro de Kalman Não-Linear
title Uma aplicação do teste adaptativo computadorizado via Filtro de Kalman Não-Linear
spellingShingle Uma aplicação do teste adaptativo computadorizado via Filtro de Kalman Não-Linear
Fonseca, Júlio César Gomes
Testes adaptativos informatizados (CAT)
Teoria da resposta ao item
Filtro de Kalman
Estimação Bayesiana
title_short Uma aplicação do teste adaptativo computadorizado via Filtro de Kalman Não-Linear
title_full Uma aplicação do teste adaptativo computadorizado via Filtro de Kalman Não-Linear
title_fullStr Uma aplicação do teste adaptativo computadorizado via Filtro de Kalman Não-Linear
title_full_unstemmed Uma aplicação do teste adaptativo computadorizado via Filtro de Kalman Não-Linear
title_sort Uma aplicação do teste adaptativo computadorizado via Filtro de Kalman Não-Linear
author Fonseca, Júlio César Gomes
author_facet Fonseca, Júlio César Gomes
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Silva, Cibele Queiroz da
Matsushita, Raul Yukihiro
dc.contributor.author.fl_str_mv Fonseca, Júlio César Gomes
dc.subject.por.fl_str_mv Testes adaptativos informatizados (CAT)
Teoria da resposta ao item
Filtro de Kalman
Estimação Bayesiana
topic Testes adaptativos informatizados (CAT)
Teoria da resposta ao item
Filtro de Kalman
Estimação Bayesiana
description Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, Programa de Pós-Graduação em Estatística, 2019.
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019-07-23
2024-01-30T11:11:15Z
2024-01-30T11:11:15Z
2024-01-30
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv FONSECA, Júlio César Gomes. Uma aplicação do teste adaptativo computadorizado via Filtro de Kalman Não-Linear. 2019. xxx, 194 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/47586
identifier_str_mv FONSECA, Júlio César Gomes. Uma aplicação do teste adaptativo computadorizado via Filtro de Kalman Não-Linear. 2019. xxx, 194 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
url http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/47586
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UnB
instname:Universidade de Brasília (UnB)
instacron:UNB
instname_str Universidade de Brasília (UnB)
instacron_str UNB
institution UNB
reponame_str Repositório Institucional da UnB
collection Repositório Institucional da UnB
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)
repository.mail.fl_str_mv repositorio@unb.br
_version_ 1818900928164528128

Registros relacionados