Key words: multidimensional item response theory, multidimensional computerized adaptive test, item selection method, Kullback–Leibler information, Fisher information

摘要： 本研究提出一种新的多维计算机化自适应测验（MCAT）选题策略，并将现有及本研究新提出的MCAT选题策略归纳为三类进行了较为系统全面的Monte Carlo模拟实验比较。结果表明：A-优化方法、后验期望 KL信息方法(KB)和本文提出的修正的连续熵方法(MCEM)在各自类别中估计精度最高；结合题库安全性来看，MCEM综合表现最好。

关键词: 多维项目反应理论, 多维计算机化自适应测验, 选题策略, Kullback–Leibler信息量, Fisher信息量