Este trabalho introduz uma abordagem de Teoria da Informação para projeto de testes psicométricos assistidos por computador. Desempenhando um papel importante entre métodos clínicos, testes psicológicos atualmente bem estabelecidos, baseados em exercícios interpretativos ou de resolução de problemas, utilizam principalmente atribuição de pontuações resumidas. Enquanto há interesse em testes assistidos por computador, os poucos exemplos existentes são frequentemente reproduções das versões convencionais em papel. A exploração de métodos computacionais em abordagens de análise e diagnóstico inovadoras - como Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina - permanece modesta, comparada ao que vem sendo feito em outros campos relacionados à saúde. Neste trabalho é proposta uma abordagem de Teoria da Informação fundamentada em análise de sinais digitais de eventos gerados por sujeitos enquanto interagem em uma dinâmica simulada em computador. Em contraste a sinais fisiológicos convencionalmente utilizados em ECG e EEG, obtidos por biossensores, o sinal comportamental, conforme concebido neste trabalho, corresponde ao traço de ações emitidos pelo sujeito conforme este exercita funções psíquicas requeridas pelo desafio, instrumentado por um jogo computacional. Adicionando a dimensão de ordem dos eventos à análise, esta perspectiva traz não somente a possibilidade de avaliar o resultado final, mas também a de inspecionar o processo ao longo do qual esse resultado foi obtido, expondo ao especialista informação sobre diferentes padrões de aprendizado e outros traços psicológicos. Além disso, fundamentada em métricas como entropia, modelos markovianos extendidos e complexidade algorítmica, a estratégia oferece um método generalizável, o qual é agnóstico à semântica da simulação, permitindo projeto de diferentes testes adaptados para variáveis níveis de dificuldade, necessidades de acessibilidade e oferta de novidade para o sujeito. Resultados experimentais trouxeram apoio empírico para a hipótese de pesquisa, por demonstrar a capacidade do método de distinguir padrões de interações dos sujeitos e revelando sistemáticas durante exercícios de resolução de problemas.

This work introduces an information-theoretical approach to the design of computer-assisted psychometric assessment tests. Playing an important role among clinical methods, accredited psychological tests in use today, based on either interpretative or problem-solving exercises, are mostly reliant on the rating of abridged scores, whereas, despite existing interest in computerassisted tests, the few available examples are often reproductions of their conventional paperand-pencil versions. Exploration of computational methods in innovative analysis and diagnosis approaches such as data mining and machine learning remains modest relatively to other health-related fields. In this work, an information-theoretical approach is proposed which grounds on the digital-signal analysis of the events generated by a subject while interacting in a simulated dynamics. Distinct from conventional physiological signal such as ECG and EEG, obtained from biosensors, the behavioral signal, as conceived in this research, corresponds to the trace of actions performed by the subject as it exercises psychic functions posed by a challenge, e.g. instrumented as a computer game. Adding the event ordering dimension to the analysis, the perspective brings about the possibility of not only evaluating the final result, but also inspecting the process along which that outcome was obtained, exposing to the specialist insights on different learning patterns and other psychological traits. Moreover, built upon theoretical information metrics such as entropy, extended markovian models and algorithmic complexity, the strategy offers a generalizable method which is agnostic regarding the simulation semantics, allowing for the design of different tests adapted for varying difficulty levels, accessibility needs and ensuring novelty for the subject. Preliminary experimental outcome has provided empirical support for the research hypothesis by demonstrating the methods capability of distinguishing subject interaction patterns and unveiling systematic attitudes toward problem solving exercises.