Item response theory: autoencoders (2024)
- Authors:
- Autor USP: TABAK, GABRIEL COUTO - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SME
- DOI: 10.11606/D.55.2024.tde-17032025-163109
- Subjects: TEORIA DE RESPOSTA AO ITEM; REDES NEURAIS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE); SIMULAÇÃO (ESTATÍSTICA)
- Keywords: Algoritmo evolutivo; Autoencoders; Distribuições não normais; Evolutionary algorithm; Item response theory; Neural architecture search; Neural architecture search; Neural network; Non-normal distributions; Simulations
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Autoencoders, um método de aprendizado não supervisionado, têm como objetivo encontrar espaços latentes de dimensões menores. Eles consistem em duas redes neurais interconectadas: um encoder que condensa a informação em uma representação mais compacta e um decoder que reconstrói a informação original a partir dessa representação compacta. Eles são uma ferramenta versátil para descobrir representações latentes em vários contextos. Esta dissertação introduz e explora a aplicação de autoencoders na Teoria de Resposta ao Item (TRI), propondo modelos específicos que correspondem ao modelo de dois parâmetros e ao modelo de resposta gradual. Espera-se que este método ofereça algumas vantagens, dada a flexibilidade inerente das redes neurais. Nosso estudo focou na eficácia da recuperação dos parâmetros com comparações entre distribuições normais e não normais. Para manter a interpretabilidade dos parâmetros, fixamos a arquitetura do decoder em cada modelo. Para lidar com a questão da identificabilidade, propusemos duas restrições diferentes no decoder. Nossos questionamentos iniciais examinaram se certas arquiteturas do enconder (configurações específicas de neurônios e camadas) se destacavam usando um algoritmo evolutivo de neural architecture search. Embora nenhuma arquitetura tenha se mostrado superior de forma universal, as restrições impostas se provaram suficientes para garantir a consistência da estimação entre diferentes arquiteturas. Contudo, desafios surgiram quando ométodo foi avaliado em cenários com alguma adversidade. Itens com baixa discriminação ou casos com respostas assimétricas (excesso de zeros ou uns) impactaram a precisão na estimação dos traços latentes. Análises comparativas do viés médio na recuperação dos parâmetros mostraram que, embora o autoencoder se alinhe com outros métodos de estimação de parâmetros de modelos da TRI, ele não conseguiu superá-los na maioria das métricas. Notavelmente, em casos de não normalidade, o autoencoder demonstrou robustez na estimação. Uma vantagem do método proposto é que, nas extremidades da distribuição dos traços latentes, o autoencoder exibiu um viés próximo de zero, contrastando com outros métodos que apresentaram viés positivo na cauda esquerda e negativo na direita.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2024
- Data da defesa: 07.10.2024
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
TABAK, Gabriel Couto. Item response theory: autoencoders. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17032025-163109/. Acesso em: 30 dez. 2025. -
APA
Tabak, G. C. (2024). Item response theory: autoencoders (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17032025-163109/ -
NLM
Tabak GC. Item response theory: autoencoders [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 30 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17032025-163109/ -
Vancouver
Tabak GC. Item response theory: autoencoders [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 30 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17032025-163109/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.55.2024.tde-17032025-163109 (Fonte: oaDOI API)
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