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摘要 — 人工智能 (AI) 越来越多地用于为学生和工作者提供定制的、高效的电子学习、求职和职业发展援助。学生和求职者在其职业生涯和求职过程中都会多次遇到评估。组织现在采用计算机化自适应测试 (CAT)，这是一种计算机管理的评估，根据应试者的能力提供问题。CAT 旨在为应试者提供个性化评估，以准确评估他们对无法直接观察到的潜在特征（例如，一般智力和性格特征）的熟练程度。CAT 有几个挑战，例如估计个人的潜在特征、生成问题和选择问题。此外，随着测量的潜在特征维度数量的增加，或者如果项目响应是分类的而不是二进制的（例如，使用 1 到 5 的量表而不是真或假），这些挑战变得更加复杂。传统方法采用心理测量和统计模型进行估计。然而，许多使用机器学习、深度学习和其他 AI 技术的方法已经出现，以提供更好的性能。本文以技术为导向，回顾了人工智能在 CAT 中的应用，并强调了该问题领域的优势、局限性和未来挑战。我们还协调了心理测量学和人工智能中使用的不同术语和符号，以协助未来的研究和开发。
计算机化自适应测试中的人工智能
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