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Título: O Modelo Multifacetas de Rasch na construção de subescalas
Autor(es): Oliveira, Antonia Regina de
Orientador(es): Soares Neto, Joaquim José
Coorientador(es): Karino, Camila Akemi
Assunto: Modelo Multifacetas de Rasch
Educação - avaliação
Políticas públicas educacionais
Data de publicação: 7-Ago-2019
Referência: OLIVEIRA, Antonia Regina de. O Modelo Multifacetas de Rasch na construção de subescalas. 2019. 100 f., il. Dissertação (Mestrado em Desenvolvimento, Sociedade e Cooperação Internacional)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
Resumo: A avaliação em larga escala é um importante instrumento que possibilita mensurar características dos diversos atores envolvidos no processo educacional. E seus resultados podem ajudar na criação de políticas públicas educacionais para a melhoria da qualidade educacional. Além disso, são muitos os fatores que podem causar variabilidade nas pontuações atribuídas aos examinandos, podendo comprometer a justiça da avaliação. O Modelo Multifacetas de Rasch (MFRM) se destaca por permitir a inclusão no modelo de variáveis que podem ser geradoras de viés na avaliação, as chamadas facetas, permitindo que a análise dos efeitos causados por cada elemento da avaliação seja feita de forma individual. Na área educacional, as facetas normalmente consistem em variações de examinandos, tarefas/itens (dificuldade), critérios, escalas de pontuação (entendimento e utilização) e avaliadores (severidade, tendências a julgamentos sistemáticos e características pessoais). E nesse cenário são muitos os fatores que podem causar variabilidade nas pontuações atribuídas, podendo comprometer a justiça da avaliação. O objetivo deste estudo é analisar os efeitos de um caderno de prova que na avaliação considera uma grande área de concentração, agregando diversas disciplinas - são criadas as subescalas para contemplar as disciplinas agrupadas nos blocos - e como esses efeitos podem influenciar a mensuração do desempenho do examinando nos testes, como podem auxiliar na análise pedagógica fornecida aos educadores. Desta forma, com a aplicação do Modelo Multifacetas de Rasch com três facetas (habilidade do examinando, dificuldade do item e subescalas) em um bloco de questões de uma avaliação educacional em larga escala é possível estimar os efeitos das facetas de forma direta e individual. Neste trabalho foi feita a aplicação da metodologia no bloco de Ciências da natureza e suas tecnologias do ENEM 2016, nesse caderno estão contempladas as disciplinas de Física, Química e Biologia. Mesmo o caderno contendo três disciplinas distintas ele é unidimensional, o construto medido é único, garantido pelas análises de dimensionalidade. A contribuição do MFRM está relacionada à possibilidade de aplicação prática de metodologia para análise e estimação dos principais efeitos da aplicação desse tipo de prova, determinando o quanto esses traços influenciam o resultado do desempenho dos examinandos, podendo também subsidiar outras áreas da avaliação, como a análise pedagógica que serve de insumo para os educadores na melhoria da qualidade do processo de ensino-aprendizagem. A análise da amostra de respostas foi realizada no software FACETS com a aplicação do modelo com três facetas. As principais estatísticas, MQ-Infit e MQ-Outfit, apresentaram resultados muito satisfatórios para todas as facetas estudadas. Tais resultados demonstram que um bom ajuste do modelo, desta forma os resultados se mostraram favoráveis para a medição. Os resultados da aplicação do modelo têm qualidade, apontando ser favorável para utilização destes conjuntamente com análises pedagógicas.
Abstract: Large-scale evaluation is an important instrument to measure the characteristics of different actors involved in the educational process. Their results can help in the creation of educational public policies for the improvement of educational quality. In addition, there are many factors that can cause variability in the scores attributed to the examinee, and may compromise the fairness of the evaluation. The Many-Facets Rasch Measurement (MFRM) stands out because it allows the inclusion in the model of variables that can generate bias in the evaluation, called facets, allowing the analysis of the effects caused by each element of the evaluation to be done individually. In the educational area, facets usually consist of variations of examinees, tasks / items (difficulty), criteria, scoring scales (understanding and use) and evaluators (severity, tendencies to systematic judgments and personal characteristics). In addition, in this scenario there are many factors that can cause variability in the assigned scores, which may compromise the fairness of the evaluation. The objective of this study is to analyze the effects of a test book that in the evaluation considers a large area of concentration, adding several disciplines - the subscales are created to contemplate the disciplines grouped in the blocks - and how these effects can influence the measurement of the performance of the examining in the tests, how they can assist in the pedagogical analysis provided to educators. Thus, with the application of the Many-Facets Rasch Measurement with three facets (examining ability, item difficulty and subscales) in a block of questions of a large scale educational evaluation, it is possible to estimate the effects of the facets in a direct and individual way. In this work the application of the methodology was done in the block of the Natural Sciences and technologies of the ENEM (National High School Examination) 2016 in this notebook are included the disciplines of Physics, Chemistry and Biology. Even the one containing three distinct disciplines is one-dimensional, the measured construct is unique, guaranteed by dimensionality analyzes. The contribution of the MFRM is related to the possibility of practical application of methodology for analysis and estimation of the main effects of the application of this type of test, determining how these traits influence the performance of the examinees, and can also subsidize other areas of evaluation, such as pedagogical analysis that serves as input for educators in improving the quality of the teaching-learning process. The analysis of the response sample was performed in the FACETS software with the application of the three-facets model. The main statistics, MQ-Infit and MQ-Outfit, presented very satisfactory results for all facets studied. These results demonstrate a good fit of the model, in this way the results are favorable for the measurement. The results of the application of the model have quality, pointing to be favorable for their use conjoin with pedagogical analysis.
Unidade Acadêmica: Centro de Estudos Avançados Multidisciplinares (CEAM)
Informações adicionais: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Centro de Estudos Avançados e Multidisciplinares, Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento, Sociedade e Cooperação Internacional, 2019.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento, Sociedade e Cooperação Internacional
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