TPAMI 2026 | 当考试开始“因人出题”：中科大发布首篇自适应测评综述

本文是一篇关于计算机自适应测评（CAT）的综述文章。背景方面，文章指出传统“千人一卷”的考试方式存在效率与准确性不足的问题，而CAT作为一种基于心理测量学和教育学的智能测评方法，能够根据考生表现动态调整试题，实现个性化评估，已广泛应用于GRE、TOEFL等考试。研究目的上，该综述从机器学习视角系统梳理了CAT的核心模块，包括测量模型、选题算法、题库构建和测试控制，旨在总结现有方法并探讨未来方向。结论部分强调，CAT不仅可用于评估学生，其评价范式正逐步扩展到对AI模型和智能体的能力评估，有望成为一种更通用的智能测评框架，帮助更高效地衡量人类和人工智能的能力。