A minha mãe, que sempre me incentivou a estudar, para eu vencer na vida através do esforço próprio e méritos pessoais.À minha amada esposa, cuja paciência me foi necessária, para a conclusão deste trabalho. Aos ilustres professores do Departamento de Estatística da UnB, dos quais recebi ensinamento e orientações tão importantes. Ao professor Gustavo Gilardoni, especialmente, pela confiança, pelo incentivo e pela grandeza de, sabiamente, repassar um pouco de seu profundo conhecimento. Aos meus amigos da UnB, pela parceria, pela amizade conquistada, principalmente, pela superação das dificuldades, pela felicidade experimentada e pela vitória conquistada."Nós somos aquilo que fazemos repetidas vezes, repetidamente. Excelência, então, nãoé um modo de agir, mas sim, um hábito."Resumo O presente trabalho tem como objetivo central melhorar os Testes Adaptativos Informatizados (Computerized Adaptative Tests, CATs na sigla, em inglês) clássicos, que são aqueles administrados por computador e que ajustam os itens do testeà medida que eleé realizado. Issoé possível, pois, dada a resposta do respondente, estima-se a sua habilidade momentânea, obtendo-se o próximo item a ser administrado, com base em um critério estatístico (Máxima Informação, Máxima Informação Global ou Máxima Informação Esperada).Para isso, inseriu-se a covariável Tempo de Resposta ao modelo. Pois, acreditouse que há informação nessa covariável e, portanto, ao se considerá-la, o teste pode ser encurtado, melhorando, assim, a convergência do algoritmo.Nessa perspectiva, fez-se uma revisão bibliográfica de TRI (sigla de Teoria de Resposta ao Item) e CAT, para se estruturar o novo modelo com a covariável Tempo de Resposta, calculando-se todas as equações que serão utilizadas na aplicação.Por fim, a aplicação com dados simulados concluiu nosso estudo, pois, ao comparar a convergência do algoritmo de um CAT tradicional em relação ao novo CAT, observou-se que os objetivos do presente trabalho foram cumpridos.Palavras-chaves: CAT. TRI. Tempo de Resposta.
AbstractComputerized adaptive tests (CATs) are tests administered by computer which adjust the test items as the test is carried out. This work proposes to improve CATs by taking into account the time that the respondents use to answer the different questions to obtain provisional estimates of their ability in order to choose the next item.This information is used to modify the classical criteria (maximal information, overall maximum information or maximum information expected). It is believed that the use of this covariate may improve the convergence of the CAT algorithm, thus allowing for shorter tests.The dissertation presents a review of TRI and CAT and the new model which takes into account the response time time.An application using simulated data is used to compare the convergence of a traditional CAT algorithm and that of the model using the response time.