Expandindo o Modelo de Tempo de Resposta Lognormal Usando Métricas de Similaridade de Perfis para Melhorar a Detecção de Comportamento Anômalo em Testes

Resumo O modelo de Tempo de Resposta Lognormal (LNRT) mede a velocidade dos participantes em relação às exigências de tempo normativas dos itens em um teste. Os parâmetros de velocidade resultantes e os resíduos do modelo são frequentemente analisados em busca de evidências de comportamento anômalo durante a realização de testes associado a padrões de tempo de resposta rápidos e mal ajustados. Estendendo este modelo, demonstramos a conexão entre os parâmetros existentes do modelo LNRT e o componente de “nível” da similaridade de perfis, e definimos dois novos parâmetros para o modelo LNRT representando a “dispersão” e a “forma” do perfil. Mostramos que, enquanto o modelo LNRT mede o nível (velocidade), a dispersão e a forma do perfil estão conflituosas nos resíduos do modelo, e que distingui-las fornece parâmetros significativos e úteis para identificar comportamentos anômalos em testes. Resultados de dados em uma situação onde muitos participantes obtiveram pré-conhecimento sobre os itens do teste revelaram que a forma do perfil, atualmente não medida no modelo LNRT, era o índice de tempo de resposta mais sensível aos padrões de comportamento anômalo em testes. Resultados apoiam fortemente a ampliação do modelo LNRT para medir não apenas o nível de velocidade de cada participante, mas também a dispersão e a forma de seus perfis de tempo de resposta.