{"id":772,"date":"2018-11-13T13:00:05","date_gmt":"2018-11-13T15:00:05","guid":{"rendered":"http:\/\/educacaocientifica.com\/?p=772"},"modified":"2019-09-21T15:03:12","modified_gmt":"2019-09-21T18:03:12","slug":"avaliacoes-parte-iii-tct-teoria-classica-dos-testes-ii","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/educacaocientifica.com\/educacao\/avaliacoes-parte-iii-tct-teoria-classica-dos-testes-ii\/","title":{"rendered":"AVALIA\u00c7\u00d5ES – PARTE IV: TCT – TEORIA CL\u00c1SSICA DOS TESTES II"},"content":{"rendered":"

Ol\u00e1 pessoal, essa semana vamos continuar sobre a TCT agora com alguns exemplos de aplica\u00e7\u00e3o para analisar itens via seus par\u00e2metros. \u00c9 fundamental para acompanhar esse post, que o anterior<\/strong> <\/span><\/a>tenha sido lido, por isso, se voc\u00ea n\u00e3o leu ainda, clica no link ali e da uma lida antes de prosseguir. Foi la? Leu? \u00d3timo, ent\u00e3o, passemos a m\u00e1gica.<\/p>\n

<\/p>\n

Existem \u00a0softwares e plataformas para estimar os par\u00e2metros da TCT, sendo mais comum o software R.<\/em><\/strong><\/span><\/a>\u00a0Mas, usando um programa como o Excel e as f\u00f3rmulas descritas no post anterior (e nos trabalhos l\u00e1 linkados) \u00e9 poss\u00edvel gerar os par\u00e2metros para cada item. O ideal \u00e9 que, al\u00e9m dos par\u00e2metros seja constru\u00edda tamb\u00e9m um gr\u00e1fico chamado \u201cAn\u00e1lise Gr\u00e1fica do Item\u201d (AGI). AGI, dentro da TCT, \u00e9 o modelo matem\u00e1tico que representa o alcance do item e consiste em um gr\u00e1fico de linhas onde cada linha representa uma alternativa da quest\u00e3o\/item. No eixo horizontal temos a nota total no teste (indo de 0 at\u00e9 a maior nota obtida) e, no eixo vertical, temos a porcentagem de marca\u00e7\u00e3o para cada item (indo de 0 a 1). A figura abaixo cont\u00e9m um exemplo de AGI que vamos usar para entender como interpret\u00e1-la. Ela se refere a um teste onde a maior nota foi 14 (que pode ter tido mais de 14 itens).<\/p>\n

\"AGI\"<\/p>\n

O ponto indicado pela seta vermelha, por exemplo, mostra que 100% dos alunos que tiveram nota igual a 11 escolheram a alternativa E (linha amarela) para o item representado na AGI, ou seja, todos os que tiveram nota igual a 11, erraram este item.<\/p>\n

Assim, uma an\u00e1lise completa de cada item implica em uma combina\u00e7\u00e3o da AGI com uma tabela com os par\u00e2metros calculados para aquele item. Vamos ao primeiro exemplo, um item de um teste cuja AGI + par\u00e2metros est\u00e1 representado a seguir:<\/p>\n

\"AGI2\"<\/p>\n

Olhando para o \u00edndice de dificuldade<\/strong>, vemos que apenas 13% dos respondentes acertaram o item, de modo que o item \u00e9 considerado dif\u00edcil.<\/p>\n

O coeficiente bisserial<\/strong> geral do item (que \u00e9 o bisserial da alternativa certa, no caso a B) \u00e9 0,47, ou seja, considerado bom (positivo, acima de 0,30) indicando que alunos com maior nota est\u00e3o acertando o teste. Assim, esse item \u00e9 um bom discriminante da profici\u00eancia do conte\u00fado (alunos que foram bem no teste est\u00e3o acertando o item e alunos que foram mal, estando errando). Agora o coeficiente bisserial das alternativas erradas mostra um problema. O das alternativas A e D est\u00e1 correto, tem valores negativos como deveria ser, mas o coeficiente bisserial positivo da alternativa C, sugere que muitos alunos que com notas altas marcaram esse distrator (alternativa errada), que indica que ela pode estar induzindo respondentes ao erro (uma pegadinha).<\/p>\n

Por fim, analisando a porcentagem de marca\u00e7\u00e3o por alternativa<\/strong> (representada por p_A, p_B e assim por diante), vemos que as alternativas A e D foram escolhidas apenas 5% e 6% das vezes, respectivamente. Ou seja, s\u00e3o alternativas pouco plaus\u00edveis (\u00f3bvias demais) e, portanto, devem ser reelaboradas. J\u00e1 o \u00edndice p_C confirma o que o bisserial positivo da alternativa C j\u00e1 indicada. Que 66% dos alunos marcaram essa alternativa errada que deve estar altamente atrativa. Esse dado, combinado com o bisserial, confirma ainda mais a hip\u00f3tese dessa alternativa estar sendo uma pegadinha.<\/p>\n

A partir desses par\u00e2metros vemos que a quest\u00e3o tem um \u00edndice de dificuldade alto e deve compor os 10% de quest\u00f5es dif\u00edceis do teste, mas que isso pode ser gra\u00e7as a \u201cpegadinha\u201d da alternativa C combinada que, inclusive, pode ser o que est\u00e1 \u201cesvaziando\u201d as alternativas A e D de marca\u00e7\u00f5es. Com rela\u00e7\u00e3o ao item a proposta de a\u00e7\u00e3o seria reformular a alternativa C e reaplicar a quest\u00e3o para verificar se isso corrige o problema ou se mudan\u00e7as nas alternativas A e D precisam ser feitas tamb\u00e9m. Com rela\u00e7\u00e3o aos alunos a sugest\u00e3o \u00e9 de duas a\u00e7\u00f5es. Para os que marcaram a letra A e D, a possibilidade \u00e9 de que tenham realizado um chute cego e, portanto, caso tenham uma nota geral baixa, devem receber aten\u00e7\u00e3o maior na recupera\u00e7\u00e3o, seu n\u00edvel de conhecimento os impediu inclusive de interpretar a quest\u00e3o de modo a serem atra\u00eddos para a \u201cpegadinha\u201d da alternativa C. J\u00e1 para os alunos que foram bem e escolheram a alternativa C, a a\u00e7\u00e3o deve ser pontual de acordo com o conte\u00fado da quest\u00e3o e da alternativa.<\/p>\n

Agora analisemos os par\u00e2metros de um conjunto de 10 itens como o apresentado na Figura abaixo:<\/p>\n

\"TCT2\"<\/p>\n

Analisando vemos que as quest\u00f5es, 3, 5 e 7 s\u00e3o os itens mais problem\u00e1ticos (linhas em vermelho e laranja), enquanto as quest\u00f5es 2 e 8 s\u00e3o exemplos de itens bem elaborados (linhas em azul).<\/p>\n

As quest\u00f5es 5 e 7 (marcadas em vermelho) t\u00eam problemas na discrimina\u00e7\u00e3o nas alternativas erradas. Ambas possuem coeficiente bisserial positivo para alternativas erradas (C para o item 5 e B e C para o item 7), o que indica que muitos alunos de bom desempenho foram atra\u00eddos para essas alternativas. Assim, o recomendado \u00e9 re-elaborar a alternativa C do item 5 e as alternativas B e C do item 7.<\/p>\n

J\u00e1 a quest\u00e3o 3 possui boa discrimina\u00e7\u00e3o, com coeficiente bisserial da alternativa correta B positivo e acima de 0,30 e das demais alternativas negativo, como \u00e9 esperado. O problema est\u00e1 na propor\u00e7\u00e3o de marca\u00e7\u00e3o da alternativa errada A (apenas 6%) em rela\u00e7\u00e3o a propor\u00e7\u00e3o das alternativas C e D (29% e 22% respectivamente). Isso indica que o erro da alternativa A pode estar muito \u00f3bvio, de modo que ela n\u00e3o representa um distrator pedagogicamente eficiente. O recomendado ent\u00e3o seria re-elaborar a alternativa A desse item.<\/p>\n

Por fim, os itens 2 e 8 est\u00e3o com par\u00e2metros excelentes. Coeficiente bisserial positivo para alternativa correta e negativo para as erradas e distribui\u00e7\u00e3o homog\u00eanea da propor\u00e7\u00e3o de marca\u00e7\u00e3o entre as alternativas erradas.<\/p>\n

Como esse tipo de estudo, vemos que a TCT permite fazer uma an\u00e1lise muito criteriosa dentro de um teste\/grupo, de modo que o professor \u00e9 capaz de estimar de modo mais detalhado o desempenho dos alunos e seu relacionamento com o conte\u00fado combinando o enunciado\/conte\u00fado de cada quest\u00e3o com seus par\u00e2metros TCT. Isso permite, por exemplo, estruturar de modo mais preciso e direcionado atividades de recupera\u00e7\u00e3o e refor\u00e7o, o que faz da TCT uma poderosa ferramenta de diagn\u00f3stico pedag\u00f3gico.<\/p>\n

Mas, nem tudo s\u00e3o flores. Algumas das principais cr\u00edticas a TCT \u00e9 o fato de que ela analisa as quest\u00f5es no contexto geral do teste o que pode gerar alguns problemas. Primeiro porque, em caso de testes realizados em grande escala (com milhares de respondentes), algumas an\u00e1lises usam apenas uma amostra de todas as respostas para fazer a estimativa dos par\u00e2metros descritivos. Nestes casos, dependendo do recorte usado a an\u00e1lise pode ser distorcida. Por exemplo, se a amostra selecionada contiver, por coincid\u00eancia, os alunos de melhor desempenho, os \u00edndices de dificuldade ficar\u00e3o subestimados, j\u00e1 se o oposto ocorrer, ficar\u00e3o superestimados. Esse problema desaparece quando se usa todo o espa\u00e7o amostral (todas as respostas), o que nem sempre \u00e9 poss\u00edvel (pense no ENEM com milh\u00f5es de respondentes, a demanda de poder de processamento computacional fica elevada).<\/p>\n

Al\u00e9m disso, os par\u00e2metros para cada item s\u00e3o consistentes apenas dentro de um teste espec\u00edfico, de modo que n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel construir um banco de quest\u00f5es a longo prazo ou fazer um comparativo de desempenho entre diferentes grupos. A mesma quest\u00e3o pode ter \u00edndices de dificuldade e coeficiente bisserial diferentes, se aplicada a outro espa\u00e7o amostral de modo que para um determinado grupo o item foi extremamente eficiente em diagnosticar efici\u00eancia enquanto que para outro ele pode se mostrar ruim e\/ou um item com pegadinha.<\/p>\n

Bom, acredito que com esses dois \u00faltimos posts d\u00e1 para ter uma boa ideia de como funciona a TCT e como ela pode ser usada como ferramenta para analisar avalia\u00e7\u00f5es. Na pr\u00f3xima semana pretendo fazer o mesmo com a TRI, que surge com a proposta de tentar sanar alguns dos problemas da TCT, principalmente para testes aplicados em larga escala. Como sempre, espero ter contribu\u00eddo e at\u00e9 semana que vem.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Ol\u00e1 pessoal, essa semana vamos continuar sobre a TCT agora com alguns exemplos de aplica\u00e7\u00e3o para analisar itens via seus par\u00e2metros. \u00c9 fundamental para acompanhar esse post, que o anterior tenha sido lido, por isso, se voc\u00ea n\u00e3o leu ainda, … Continue lendo AVALIA\u00c7\u00d5ES – PARTE IV: TCT – TEORIA CL\u00c1SSICA DOS TESTES II<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":792,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[5,7,8,16,20,22,27,38,39,47],"tags":[55,68,70,71,96,101,103],"yoast_head":"\nAVALIA\u00c7\u00d5ES - PARTE IV: TCT - TEORIA CL\u00c1SSICA DOS TESTES II - Educa\u00e7\u00e3o<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/educacaocientifica.com\/educacao\/avaliacoes-parte-iii-tct-teoria-classica-dos-testes-ii\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_BR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"AVALIA\u00c7\u00d5ES - 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