Algoritmo paralelo em Python para estimação de parâmetros

Título do Projeto
Algoritmo paralelo em Python para estimação de parâmetros
na construção de testes adaptativos.
Orientador: Paula Prata
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Objetivos
A linguagem Phyton apesar de ser uma linguagem de utilização geral começa
a ser cada vez mais popular na análise de dados [1] possuindo mecanismos
para programação paralela quer em sistemas multi-core quer em sistemas
multi-processor [2]. Um teste de avaliação adaptativo é um teste em que a
sequência de questões que vão sendo colocadas ao aluno é determinada em
tempo real de acordo com o conhecimento que o aluno vai revelando ao
responder. Para isso é necessário qualificar cada questão de acordo com o
seu grau de dificuldade e o seu nível de discriminação. Este processo é feito
através da estimação destes valores a partir de um conjunto de teste [3].
Pretende-se explorar a linguagem Python e implementar em paralelo um
algoritmo sequencial já implementado na linguagem R para estimação dos
parâmetros necessários para a construção de testes adaptativos.
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Tarefas a Realizar
T1 – Estudar a Linguagem Python.
T2 – Estudar suporte para paralelismo na linguagem Phyton.
T3 – Portar para Phyton algoritmo sequencial já existente em R para
estimação dos parâmetros em estudo.
T4 – Desenhar e implementar hipóteses de versões paralelas para o algoritmo
anterior. Avaliar desempenho.
T5 – Escrever o relatório de projecto.
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Cronograma
T1 – 3 semanas
T2 – 3 semanas
T3 – 2 semanas
T4 – 5 semanas
T5 – 3 semanas
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Requisitos Técnicos/Académicos
Disciplinas de Programação e Probabilidades e Estatística.
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Elementos de avaliação a entregar
Relatório, cd com código.
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Resultados esperados
- Biblioteca com funções paralelas em Python para estimação de parâmetros
para testes adaptativos.
- Um relatório de projeto.
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Referências
[1] Python. https://www.python.org/
[2] http://www.parallelpython.com/.
[3] ltm: An R Package for Latent Variable Modeling and Item Response
Theory Analyses. http://www.jstatsoft.org/article/view/v017i05.
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Contactos
Paula Prata, email: [email protected]
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