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第三 计算机化自适应测验（第6页）

CBT中不能进行多次猜测、改答案，或者暂时放弃难题。

因此，在CBT中，考生的作答策略有什么不同？这些CBT中受欢迎的作答策略在不同人群或者不同心理发展阶段的人群中也受欢迎吗？不同的作答策略会导致不同的考试长度吗？

（8）考试平台选择。

初期独立的台式计算机或者计算机的局域网是CBT的主要考试平台。

目前通过互联网进行考试的“基于网络的测评”

出现，并且产生了一些新的技术挑战。

考试安全还可以保证吗？如何认证考生的身份？如何确保不同考试平台之间的质量与可比性？

2.突破性研究

考试实施有可能在以下五个方面产生突破。

（1）高质量项目的低成本快捷开发方法。

衡量项目质量的关键指标是效度，但是目前考试工业界的现状是开发效度高的项目耗时费力、成本高昂。

由于“机经”

等集体作弊形式，考试公司解决考试安全的基本解决方法就是降低项目的使用次数，但是由此造成了研发成本居高不下。

对于某些涉及记忆的考试，简单改变项目的外在特征就很有效果。

另一种可能就是开发能够自动生成项目的算法。

对于考察知识技能明确的学科，自动生成算法的研发比较简单明确。

例如，算术问题或者其他略微复杂一点的数学问题。

但是涉及高级认知功能与内容领域（如历史、文学等）的算法开发就变得非常复杂。

根据良好项目进行模仿克隆（g）也许是一个颇有前途的方向，但是仍然需要研究人员进行有关的研究。

（2）项目统计指标准确性（大被试样本）与减小项目曝光之间的平衡。

解决这个问题有多种可能性。

例如，利用题库中已有的项目，来推断同一内容领域、同种技能的新项目的统计属性。

或者，把专家意见与数据相结合，这样可以降低对数据量的需求。

这就要求找出与项目统计属性相关的影响因素，然后对项目编写人员进行专门的培训。

第三种可能性就是优化被试取样方法。

这个方面仍然需要大量的探索。

（3）CBT的设计。

CBT中有很多考试形式，从完全自适应考试到完全不进行智能化调整的线性CBT考试，中间的形式包括多阶段自适应考试，随机平衡测验等形式。

（4）新题型与新测试内容的开发。

CBT不仅可以减少考试时间、提高考试安全性、实时的分数报告等，而且可以测试纸笔测验不能测试的新技能，或者更好的测试。

所以一个突破点就是开发开放题，用视听觉来呈现考题等。

目前只是刚刚开始这些可以提高考试效度的新技术。

但是这些新形式也要求开放题的自动评分、题组模型等，可能会影响CBT的设计。

（5）CBT系统设计与实施的指导性原则。

许多小的考试机构没有能力或者资源进行复杂的CBT研究，但是他们也想知道如何实施CBT。

因此有关的设计与实施指导原则具有很高的实际价值。

（三）考试分析

考试分析、评分、分数报告及考生表现的相关因素的研究是CBT的基础性工作。