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Curva Característica do Item (CCI) e Curva de Informação do Teste (CIT)

Alex França

abr 13, 2023

Se você já leu ou ouviu falar da Teoria de Resposta ao Item, certamente você já viu termos como Curva Característica do Item (CCI) e a Curva de Informação do Teste (CIT).

Neste post vamos descomplicar tudo e explicar de forma prática como essas curvas são importantes na teoria da medida e como podem ser usadas na prática em avaliações educacionais e psicológicas.

A curva característica do item (CCI) e a curva de informação do teste (CIT) são conceitos importantes na teoria da medida, particularmente em avaliação educacional e psicológica. Essas curvas são usadas para entender e avaliar a qualidade dos itens de teste e das próprias avaliações.

Curva Característica do Item (CCI)

A curva característica do item (CCI) é uma curva que representa a probabilidade de um participante responder corretamente a um item de teste em relação ao nível de habilidade que o participante tem na construção avaliada. Essa curva é construída a partir da análise de respostas de um grande número de participantes em diferentes níveis de habilidade. A CCI é usada para avaliar a qualidade dos itens de teste, ou seja, a capacidade de um item de discriminar entre os participantes com diferentes níveis de habilidade.

A CCI é uma curva sigmoide, com uma forma semelhante à função logística (Figura 1), por outro lado a Curva de Informação do Item (escala politômica) deriva do padrão de respostas aos thresholds.

A curva começa com uma probabilidade muito baixa de resposta correta para participantes com níveis de habilidade muito baixos, aumenta rapidamente à medida que o nível de habilidade aumenta e, em seguida, se estabiliza em um nível máximo de probabilidade de resposta correta para participantes com níveis muito altos de habilidade.

Figura 1

A CCI é importante porque fornece informações sobre a dificuldade e a discriminabilidade de um item. A dificuldade é medida pela localização da curva na escala de habilidade, enquanto a discriminabilidade é medida pela inclinação da curva.

Os itens que são altamente discriminativos têm curvas com inclinação mais íngreme, o que significa que são capazes de distinguir entre os participantes com níveis de habilidade semelhantes. Já os itens menos discriminativos têm curvas com inclinação mais suave e são menos eficazes em discriminar entre participantes com níveis de habilidade próximos.

Curva de Informação do Teste (CIT)

A curva de informação do teste (CIT) é uma curva que representa a quantidade de informação que um teste pode fornecer sobre o nível de habilidade de um participante em diferentes níveis de habilidade.

CIT é derivado da soma das CII. É construída a partir da soma das curvas características de todos os itens em um teste. A CIT é usada para avaliar a qualidade de um teste, ou seja, a precisão com que um teste mede a habilidade do participante.

A CIT começa com uma quantidade muito baixa de informação sobre o nível de habilidade do participante para os níveis de habilidade muito baixos, aumenta rapidamente à medida que o nível de habilidade aumenta e, em seguida, se estabiliza em um nível máximo de informação para participantes com níveis muito altos de habilidade Figura 2).

Figura 2

A CIT é importante porque fornece informações sobre a precisão de um teste em medir a habilidade do participante em diferentes níveis de habilidade. Testes que são altamente precisos têm curvas com inclinação mais íngreme na parte central da curva, o que significa que são capazes de medir a habilidade do participante com maior precisão em uma ampla gama de níveis de habilidade. Já os testes menos precisos têm curvas com inclinação mais suave e são menos eficazes em medir a habilidade do participante em uma ampla gama de níveis de habilidade. Assim, a CIT possibilita comparar diferentes versões de um teste.

Agora que entendemos o que são a CCI e a CIT, vamos dar dois exemplos de como elas podem ser usadas na prática.

Exemplos de CCI e CIT

Exemplo 1: Avaliação de itens de teste

Digamos que você é um professor de matemática e precisa criar um teste para avaliar a compreensão dos seus alunos. Para garantir que as perguntas do teste sejam adequadas, você pode usar a CCI para avaliar a qualidade de cada pergunta.

A CCI pode ajudar a identificar quais perguntas são muito fáceis ou muito difíceis e quais são mais discriminativas, ou seja, que ajudam a distinguir os alunos que têm habilidades diferentes. Assim, você pode selecionar as melhores perguntas para compor seu teste e garantir uma avaliação mais precisa e justa.

Exemplo 2: Avaliação de testes

Suponha que você trabalha com recrutamento e seleção de pessoal e precisa avaliar as habilidades de comunicação oral de candidatos a um cargo em sua empresa. Você pode aplicar um teste específico para avaliar essas habilidades e usar a CIT para avaliar a qualidade do teste. A CIT pode ajudar a identificar quais são as habilidades que o teste mede com maior precisão e em quais níveis de habilidade o teste é mais discriminativo. Com base nessas informações, você pode fazer uma seleção mais precisa dos candidatos que melhor se adequam ao perfil da vaga.

Resumindo, a CIT pode ajudar a identificar quais são as habilidades que o teste mede com maior precisão e em quais níveis de habilidade o teste é mais discriminativo. Com base nessas informações, você pode fazer uma seleção mais precisa dos candidatos que melhor se adequam ao perfil da vaga.

A CCI ajuda a identificar perguntas ou itens que são mais discriminativos ou que precisam ser aprimorados, enquanto a CIT avalia a precisão do teste como um todo. Com essas informações em mãos, é possível criar avaliações mais justas e precisas, que realmente medem as habilidades e competências que se deseja avaliar.

Espero que agora você se sinta mais familiarizado com essas curvas e possa aplicá-las em sua própria pesquisa.

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