No Brasil a Teoria da Resposta ao Item (TRI) tem sido empregada principalmente na produção de índices de proficiência para alunos que respondem a testes de avaliação educacional em larga escala. No entanto, seus diferentes modelos permitem construir indicadores com as mais variadas finalidades, e este é o caso dos indicadores de condição sócio-econômica. Este estudo apresenta e compara algumas técnicas empregadas para a produção de indicadores da condição sócio-econômica, tendo como base modelos da teoria da resposta ao item. Como estudo de caso utiliza-se a produção de índices do padrão de vida das famílias dos alunos que participaram do SIMAVE/PROEB (2002) - Programa de Avaliação Educacional do Estado de Minas Gerais. Adicionalmente, o trabalho fornece sugestões para a continuidade da produção de indicadores sócio-econômicos dentro do âmbito do SIMAVE.
In Brasil, the Item Response Theory (IRT) has been used on the production of the pupil's proficience in large scale assessment. However, its different kinds of models may be used to build others indices as is the case of socio-economic status index. This study presents and compares some techniques based on IRT that can lead to these indices. As a case study, the socio-economic index of the pupil's family, who have participated of the SIMAVE-2002 - assessment program of the Minas Gerais State, is produced. In addition, it is given some suggestions and guidelines for future socio-economic status index that will be produced in SIMAVE

ResumoEm geral os sistemas de avaliação educacional mantêm um mesmo objetivo prioritário de encontrar mecanismos para melhorar a qualidade do ensino oferecido à sociedade. Simave-2002. Buscando investigar os fatores que atuam na diferenciação entre as proficiências dos alunos foram considerados os modelos com os níveis de hierarquia: aluno (nível 1) e turma (nível 2). Foi encontrada explicação para uma grande proporção da variação dos escores alcançados pelos alunos quando aspectos relativos à sala de aula são considerados na modelagem. Palavras-chave: avaliação educacional, modelo hierárquico, efeito da sala de aula. ResúmenEn general, los sistemas de evaluación educativa tienen como objetivo primordial descubrir métodos para mejorar la calidad de la enseñanza ofrecida a la sociedad. Además de identificar los resultados del aprendizado de los alumnos, se evalua el conjunto del sistema educativo. Dentro de este contexto, el "Sistema Mineiro de Avaliação da Educação Pública -SIMAVE" (Sistema de Evaluación de la Enseñanza Pública de Minas Gerais) fue instituido por la Secretaria de Estado de la Educación en el año 2000. Los datos del contexto escolar del estado de Minas Gerais, disponibles en el SIMAVE-2002, están agrupados jerarquicamente, o sea, los alumnos están distribuídos en clases, que se agrupan en escuelas. El presente estudio utilizó modelos jerárquicos (multi-niveles) con el objetivo de valorar el impacto que tienen las características del profesor y del ambiente de la sala de clase sobre la calificación 1 O autor agradece ao CAED pelos dados fornecidos e pelo apoio a este trabalho. Estudos em Avaliação Educacional, n. 28, jul-dez/2003104 de los alumnos de la "4ª. série" (4º. Grado) de la enseñanza fundamental que hicieron los exámenes de lengua portuguesa del SIMAVE -2002. Al investigar los factores que actúan en las diferencias entre las calificaciones de los alumnos se siguieron los modelos para dos niveles jerárquicos: alumno (categoría 1) y clase (categoría 2). Se encontró una explicación para una grande parte de la variación entre las puntuaciones alcanzadas por los alumnos cuando aspectos relativos a la clase fueron considerados en los modelos. Palabras-clave: evaluación educacional, modelo jerárquico, efecto de la clase. AbstractIn general, educational evaluation systems have a common objective of finding ways to efficiently improve the quality of education. Besides identifying results in the pupils' learning, the overall educational system is also evaluated. In this context, the Minas Gerais Evaluation System of Public Education (Sistema Mineiro de Avaliação da Educação Pública -SIMAVE) was introduced in 2000 by the State Secretary of Education. The data from the state of Minas Gerais regarding SIMAVE-2002 are hierarchically grouped, that is, pupils are grouped by classrooms and classrooms are grouped by schools. The present study had used multilevel models with the objective of measuring the impact of teacher and classroom aspects on the performance of 4 th grade pupils that had taken the Por...

This paper's aim was to identify the main factors influencing secondary education dropout. The data are based on a historical series developed by the National Household Sample Survey (PNAD) and a large survey conducted in Minas Gerais, Brazil, which collected diverse information from 3,418 interviewees (including students and dropouts). Cox proportional hazards regression models were estimated to identify potential correlations between intra and extra-school factors and early dropout. Another model used PNAD database, for which a Logit model was estimated, to verify nondropout rates in high schools in Minas Gerais. Some significant factors are highlighted in the results explaining dropout, such as: difficulties faced with subjects, desire for a different school, perception of better job opportunities if studies are completed, and importance assigned to school choice.

Neste estudo, modelos de regressão em três níveis hierárquicos (alunos, turmas e escolas) são construídos para explicar a proficiência dos alunos da 4ª série do ensino fundamental, alcançada na avaliação de língua portuguesa do Programa Mineiro de Avaliação da Educação Básica (PROEB/SIMAVE-2002). Mostra-se que existe grande variabilidade explicada pelas diferenças entre as turmas, razoável variabilidade explicada pelas diferenças entre as escolas, além da enorme variabilidade explicada pelas diferenças entre os alunos. Encontrou-se, por meio da introdução das variáveis estudadas nos modelos, explicação para substancial parcela da variabilidade total.

In this article, an integrated bayesian model for differential item functioning (DIF) analysis is proposed. The model is integrated in the sense of modeling the responses along with the DIF analysis. This approach allows DIF detection and explanation in a simultaneous setup. Previous empirical studies and/or subjective beliefs about the item parameters, including differential functioning behavior, may be conveniently expressed in terms of prior distributions. Values of indicator variables are estimated in the model, indicating which items have DIF and which do not; as a result, the data analyst may not be required to specify an “anchor set” of items that do not exhibit DIF a priori to identify the model. It reduces the iterative procedures that are commonly used for proficiency purification and DIF detection and explanation. Examples demonstrate the efficiency of this method in simulated and real situations.