本书旨在探讨人工智能在教育测试领域的重要性，从人工智能视角对教育测试领域进行易懂且全面概述。具体地，本书深入研究测试系统中的试题选择算法、认知诊断模型、题库构建和测试控制四个模块，讨论了人工智能是如何融入并提升这些模块的性能，分析当前各类方法的优势和局限性，并强调了开发高效且安全的测试系统所面临的挑战。通过缩小传统教育心理测量的教育测试研究和人工智能方法间的鸿沟，本书旨在促进对自适应测试未来更具包容性和跨学科性的探讨。

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