Design e implementação de teste adaptativo computadorizado utilizando dados do ENEM

Resumo

A presente pesquisa objetiva o desenvolvimento e o design experimental de um Teste Adaptativo Computadorizado (CAT), a partir da plataforma R e de seus modelos estatísticos e computacionais destinados à modelagem psicométrica e à simulação de testes baseados na Teoria de Resposta ao Item (TRI). O estudo utiliza dados reais da prova de Linguagens e Códigos (LC) do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM), referentes às edições de 2021 a 2023. Para a calibração dos parâmetros dos itens do teste, foi definida uma amostra de 3.000 respondentes aos itens da prova de LC do ENEM. Os parâmetros dos itens foram calibrados por meio do modelo logístico de três parâmetros. A partir dos parâmetros calibrados pela TRI, o CAT construído seleciona, de maneira adaptativa, itens adequados ao nível de habilidade/proficiência de cada participante, reduzindo o número total de questões em comparação aos testes tradicionais. Essa redução contribui para menor fadiga e diminui a probabilidade de respostas aleatórias. Para testar a viabilidade do CAT, foram realizados testes experimentais com 12 alunos concluintes do ensino médio. Os resultados indicam que o CAT é sensível às características das proficiências individuais, ao permitir a identificação de perfis de desempenho distintos entre os respondentes. As conclusões destacam o CAT como um instrumento de avaliação adaptativo, reforçando seu potencial para análises educacionais baseadas em dados quantitativos e evidências, bem como para subsidiar intervenções pedagógicas direcionadas e individualizadas.