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BNG Education

“É inútil fazer com mais o que pode ser feito com menos”
Guilherme de Ockham

Nome do Teste: Exame Diagnóstico Padronizado (Macro 01)
Data da Aplicação: Metade do 1º Semestre, 2026
Perfil dos Candidatos: Turma de Ingressantes


1. Avaliação do Teste (TCT)

O instrumento de avaliação apresentou as seguintes características psicométricas com base na Teoria Clássica dos Testes (TCT):
Foi contabilizado um total de 21 respondentes. A média de acertos observada foi de 21.24 itens (aprox. 53.1% de aproveitamento), com um desvio padrão de 5.52. Os escores variaram desde o valor mínimo de 10 até o valor máximo de 32 acertos.
Considerando a zona de proficiência estipulada em desempenho igual ou superior a 70% da prova, obteve-se um total de 9.52% de candidatos que atingiram o corte.

1.1 Distribuição de Acertos


2. Avaliação dos Candidatos (TRI)

Para uma mensuração independente da amostra, os dados foram submetidos a modelagem estatística baseada na Teoria de Resposta ao Item (TRI), em calibragem utilizando o Modelo Logístico de 1 Parâmetro (Itemtype ‘Rasch’).

Nesta abordagem logística, a habilidade e a dificuldade são postas num mesmo contínuo subjacente.

A Tabela abaixo destaca as estimativas de habilidade latente computadas para cada sujeito ( \(\theta\) ), assim como sua conversão padronizada para a referenciada Escala SAT para permitir um reporte institucional simplificado.

Top 15: Proficiência Estimada e Escores SAT Padronizados
Nome_do_Candidato Acertos_TCT Proficiencia_Theta Score_SAT
Kauai Pinheiro Linardi 32 1.205 620
Beatriz Barros de Oliveira Jacobs 29 0.844 584
Juliane Ferreira Leão Ramirez 26 0.507 551
Gustavo Araujo Spera 25 0.398 540
Lucca de Lima Prado e Santos 25 0.398 540
Marinaldo Corrêa Barbosa de Oliveira 25 0.398 540
Nicolle Moreira 25 0.398 540
Beatriz Garcia de Oliveira 24 0.291 529
Pedro Branbila Souza Rodrigues Gavazzi 23 0.184 518
Regiane Pereira de Almeida 22 0.078 508
Bruna Bittencourt Fontolan 21 -0.027 497
Eliézer José de Souza 21 -0.027 497
Tatiane Aparecida Sambla Polesi 21 -0.027 497
Gustavo Ferreira Prado 20 -0.132 487
Ignes Borges Casetta Ferreira 20 -0.132 487
Tatiane Aparecida Mendes 19 -0.238 476
Bruna Barros Capitani 17 -0.450 455
Mayra França de Carvalho 17 -0.450 455
Mateus Bortoluzzi 13 -0.884 412
Kelvin Henrique Fraga 11 -1.111 389
Thainá da Silva Fonseca 10 -1.228 377

(Nota técnica: A tabela foi truncada devido ao volume de examinandos. A listagem completa pode ser explorada exportando o objeto de dados final gerado no backend deste script.)


3. Avaliação dos Itens (TRI)

As estimativas relativas às propriedades psicométricas dos itens estão dispostas nesta seção. Extraímos o nível de dificuldade (parâmetro b). Valores mais positivos indicam itens que demandam maior proficiência superior, enquanto valores negativos sugerem itens mais acessíveis.

Top 40 Itens Ordenados por Dificuldade (Parâmetro b)
Item Discriminacao_a Dificuldade_b
X14646 1 3.189
X14637 1 3.189
X14417 1 2.423
X14664 1 1.577
X14254 1 1.577
X14629 1 1.007
X14257 1 1.007
X14414 1 0.765
X14667 1 0.538
X14679 1 0.321
X14661 1 0.321
X14658 1 0.321
X14426 1 0.321
X14423 1 0.321
X14685 1 0.109
X14673 1 0.109
X14643 1 0.109
X14640 1 0.109
X14440 1 0.109
X14420 1 0.109
X14248 1 0.109
X14245 1 0.109
X14238 1 0.109
X14670 1 -0.101
X14632 1 -0.101
X14682 1 -0.313
X14251 1 -0.759
X14676 1 -1.003
X14432 1 -1.003
X14242 1 -1.003
X14229 1 -1.003
X14649 1 -1.579
X14446 1 -1.579
X14435 1 -1.579
X14232 1 -1.579
X14260 1 -1.947
X14655 1 -2.432
X14652 1 -2.432
X14429 1 -3.203
X14235 1 -3.203

3.1 Histograma de Dificuldade dos Itens

Abaixo exploramos de modo sumarizado o comportamento da prova. Quando as barras distribuem-se mais à direita (valores > 0), entende-se a prova como mais complexa.

3.2 Curvas Características do Item (ICC)

As Item Characteristic Curves relacionam as chances teóricas de um candidato responder corretamente um dado item, condicionais à sua habilidade latente. Plotamos amostralmente alguns dos itens espalhados pelo eixo para visualização.


Estimates Rasch model parameters

## 
## Results of RM estimation: 
## 
## Call:  eRm::RM(X = table) 
## 
## Conditional log-likelihood: -385.9722 
## Number of iterations: 20 
## Number of parameters: 39 
## 
## Item (Category) Difficulty Parameters (eta):
##              X14682    X14679     X14676    X14673     X14670    X14667
## Estimate -0.1339572 0.4990765 -0.8283769 0.2881287 0.07834077 0.7150558
## Std.Err   0.4615786 0.4596899  0.5034236 0.4564473 0.45708260 0.4671434
##            X14664    X14661    X14658     X14655     X14652     X14649   X14646
## Estimate 1.748012 0.4990765 0.4990765 -2.2664974 -2.2664974 -1.4086409 3.352292
## Std.Err  0.566548 0.4596883 0.4596883  0.7502288  0.7502289  0.5728552 1.013845
##             X14643    X14640   X14637     X14632    X14629     X14446    X14440
## Estimate 0.2881287 0.2881287 3.352292 0.07834077 1.1815462 -1.4086409 0.2881287
## Std.Err  0.4564473 0.4564473 1.013850 0.45708357 0.4982588  0.5728561 0.4564469
##             X14435     X14432    X14429    X14426    X14423    X14420    X14417
## Estimate -1.408641 -0.8283769 -3.038308 0.4990765 0.4990765 0.2881287 2.5891536
## Std.Err   0.572855  0.5034235  1.018209 0.4596892 0.4596891 0.4564469 0.7445476
##             X14414     X14260    X14257    X14254     X14251    X14248
## Estimate 0.9405948 -1.7799247 1.1815462 1.7480117 -0.5821680 0.2881287
## Std.Err  0.4795494  0.6370275 0.4982592 0.5665465  0.4837541 0.4564472
##             X14245     X14242    X14238    X14235     X14232     X14229
## Estimate 0.2881287 -0.8283769 0.2881287 -3.038308 -1.4086409 -0.8283769
## Std.Err  0.4564470  0.5034228 0.4564470  1.018210  0.5728559  0.5034239


Wright map


Pathway map with 95% confidence intervals for the item parameters



5. Conclusão Executiva

[ÁREA RESERVADA PARA A INSERÇÃO DA ANÁLISE EXECUTIVA]

(Nota Institucional: Substitua este parágrafo pontuando as principais direções retiradas do modelo de aferição deste ciclo avaliativo de acordo com os marcos norteadores da BNG Education. Pontue o grau de aderência e adequação pedagógica dos resultados globais TCT com o nível de severidade e parametrização identificados nas curvas de resposta da TRI.)



## Referências

  1. Bond, T.G. & Fox, C.M. (2018). Aplicação do modelo de Rasch. Editora Hogrefe CETEPPP
  2. Cuesta, M. (1996). Unidimensionalidade. InJ. Munñiz (Ed.), Psicometria. Madrid: Editorial Universitas
  3. Faiad C., Baptista M. N. & Primi R. (2021). Tutoriais em análise de dados aplicados à psicometria. Editora Vozes.
  4. Golino H.F., GOMES C.M.A., AMANTES A. & COELHO G. (2019). Psicometria contemporânea: Compreendendo os modelos de Rasch. Editora Artesã.
  5. Pasquali L. (2018). TRI: Teoria, procedimentos e apliações. Appris Editora