本研究提出了AutoIRT方法，结合自动化机器学习与项目反应理论，解决计算机自适应测试中的项目校准问题。通过BanditCAT框架，有效平衡信息探索与利用，提高测试的精确度和可靠性。

本文探讨了项目反应理论（IRT）在自然语言处理（NLP）系统评估中的应用，提出了多种算法和框架以提高测试性能和准确性。研究表明，结合IRT模型和计算机自适应测试（CAT）能够有效评估学习者能力和测试题目特征，同时引入AI代理和提示工程技术显著提升了绩效分析的准确率。

本文介绍了BOBCAT框架，通过双层优化学习数据驱动的问题选择算法，显著减少计算机自适应测试（CAT）的长度。研究还探讨了优化算法C-BOBCAT的改进，提升测试准确性和试题曝光率，并提出了动态调整测试难度的方法，以更有效地评估大型语言模型的能力。

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。