本研究提出AutoIRT方法，解决计算机自适应测试中的项目校准问题，结合自动化机器学习与项目反应理论，通过BanditCAT框架提升测试的精确度和可靠性。

计算机自适应测试（CAT）根据被考试者熟练程度进行自适应的测试模式。本文探索利用CAT服务中收集的响应数据的可能性，并提出了一种用户聚合影响函数方法来解决选择偏差问题，以增强CAT的性能并减少对项目特性的偏差。