随着计算机的计算速度的提高，计算机在社会的各个领域的应用越来越广泛。在当 前的中国的考试体系中，传统的考试理论，存在着一些弊端，因此在原有的测试体系上 提出了自适应的考试体系。在原先的经典考试理论后发展出的项目反应理论(IRT Item Response Theory)，在自适应考试中得到了极大的应用空间。项目反应理论中，logistic 模型较为著名，但是logistic模型在实际的应用中存在着一些问题，如能力估计值的 收敛问题，以及在计算模型中出现无解或多解时，缺少对能力估算的调整。 本文旨在探求一个具有快速收敛特点的计算机自适应考试系统(CAT Computer Adaptive Test)的实验性解决方案，既保留CAT项目无关性等特点，同时简化有关计 算，以便系统的实现。本文首先介绍了CAT的重要理论基础——项目反应理论，logistic 模型作为IRT模型的典型代表，本文进一步对其进行了详细论述和深入的探讨。对现有 的logistic模型进行一系列的修改和补充来解决它的不足，提出了一个实验性改进方 案——快速收敛的自适应模型，模型的核心是一系列基于题目反应理论的算法，简化参 数计算工作，对能力估计算法中logistic计算模型中存在的收敛速度和无解或多解时 缺少相应的估算调整策略这些问题进行了合理的改进，提出中值法计算模型和有关调整 策略，并进行了比较分析。在CAT理论和IRT理论基础上结合本课题的研究目的探论了 测试起始点和终止点的确定问题，深入地论述了CAT的动态抽题原理和本模型采取的取 题策略。给出了该探索性模型的总体设计方案，并按照论文中使用的一些方法，和我们 的IRT题库及所开发的能力估计程序做了一个计算机模拟，结合课题研究目的分析模拟 结果，对模型作出评价。 关键词：自适应考试系统，项目反应理论，logistic模型，极大似然函数，中值法， 收敛速度