Estimando Parâmetros da Teoria de Resposta ao Item com NLP e Aprendizado de Máquina - Costa e Silva, William Oliveira da; Pereira, Filipe Dwan; Mello, Rafael (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 2025)
A calibração de itens da Teoria de Resposta ao Item (TRI) é um processo custoso que depende de respostas de estudantes. Propomos uma metodologia para predizer os parâmetros de dificuldade (b) e discriminação (a) de itens novos a partir do texto, eliminando essa dependência. O método treina um modelo de regressão usando parâmetros reais da TRI como alvo e um conjunto de features que une rubricas geradas por um Modelo de Linguagem Amplo (LLM) com embeddings. Os resultados indicam que as rubricas interpretáveis são preditivas bem como os embeddings, validando um fluxo de trabalho para calibração a priori de itens que pode agilizar a criação de avaliações.