Resumo

CHACON-CAMACHO, Diana; SMITH-CASTRO, Vanessa; ALFARO-BARQUERO, Alejandra  e  MOLINA-DELGADO, Mauricio. Simulação computacional de previsões de desempenho no contexto de testes padronizados. Rev. colomb. educ. [online]. 2025, n.94, a19808.  Epub 01-Jan-2025. ISSN 0120-3916.  https://doi.org/10.17227/rce.num94-19808.

Quando uma pessoa enfrenta um teste, ela faz previsões sobre seu desempenho; essas estimativas são conhecidas como julgamentos metacognitivos. Os julgamentos metacognitivos podem diferir do desempenho real devido a fatores como ansiedade, gênero, entre outros. Frequentemente, a diferença entre o julgamento metacognitivo e os resultados reais gera um efeito negativo que, a longo prazo, pode comprometer o autoconceito da pessoa. Para estimar a probabilidade de acertar um item em um teste padronizado, é utilizada a equação de Rasch, que depende de duas variáveis: a habilidade do sujeito no construto e a dificuldade do item. A hipótese deste estudo é que os humanos realizam um processo análogo ao descrito pela equação de Rasch para fazer julgamentos metacognitivos. O objetivo deste estudo é propor um modelo computacional da relação entre o desempenho em itens de testes padronizados de matemática e os julgamentos metacognitivos de previsão de desempenho. Foram realizadas múltiplas simulações computacionais nas quais se assume a equação de Rasch para gerar estimativas das probabilidades dos sujeitos acertarem um item, alterando os parâmetros de habilidade do sujeito e a dificuldade do item por meio de erros aditivos. Essas simulações foram comparadas com julgamentos metacognitivos emitidos por estudantes em testes anteriores, e duas simulações apresentaram resultados semelhantes aos dados reais.

Palavras-chave : julgamentos metacognitivos; equação de Rasch; modelagem computacional.

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