[ABE-L] novo artigo sobre Teoria da resposta ao item

[Klaus Vasconcellos]

Muito bonita homenagem!

Parabéns.



2016-06-15 9:32 GMT-03:00 Fernando A. S. Moura <fmoura em im.ufrj.br>:

> Caros redistas
>
>
> Eu, o Professor Dalton de Andrade, e com a colaboração da Professora Kelly
> Gonçalves publicamos no "Computational Statistics and Data Analysis" (veja
> referência abaixo com resumo)  o trabalho que a minha ex-aluna de
> doutorado Vera Lúcia Filgueira dos Santos, co-orientada pelo Dalton,
> estava desenvolvendo na sua tese de doutorado.
>
> Fizemos questão de não alterar muito o que a Vera tinha escrito. Apenas
> concluímos o  que ela infelizmente não pode terminar, mas já tinhamos
> planejado com ela. Para aqueles que não sabem do ocorrido, Vera
> infelizmente faleceu antes da sua defesa. Era bastante dedicada e uma
> excelente pessoa.
>
> Estamos muito felizes por prestarmos esta homenagem a nossa querida Vera!!
>
>
> Fernando Moura
>
> Santos, V.L.F., Moura, F.A.S., Andrade, D. F. e Gonçalves, K.C.M. (2016).
> Multidimensional and longitudinal item response models for non-ignorable
> data. Computational Statistics and Data Analysis, 103, 91-110.
>
> Abstract
>
> A multidimensional item response approach is proposed to model non-
> ignorable responses in multiple-choice educational data. The model
> considers latent traits related to individual proficiency as well as the
> propensity to answer items. Thus, in addition to modeling the probability
> of scoring on an item, the probability of answering it is also modeled.
> Simulation studies are presented to evaluate the efficiency of the
> estimation procedure in recovering the true values of the model parameters
> considering several particular cases of the dimensions of proficiency and
> propensity. The simulation study also compares the proposed approach with
> others commonly applied in practice. A further extension to cope with
> longitudinal data with non-ignorable missing item responses is also
> proposed, together with an application to a Brazilian longitudinal
> educational evaluation study.
>
> Keywords: Bayesian inference, education evaluation, non-ignorable missing
> data, MCMC.
>
>
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