随着计算机和网络技术的发展和普及,计算机化考试的应用越来越广泛。这种考试形式可以相对减少考试环节中的人为主观因素,可以更快捷、更方便、更准确地组织考试工作,并大大减少教师的工作量。目前,基于计算机的考试已经被广泛应用到各种学历考试、职称考试和证书考试中。但大部分考试系统只是简单的将传统的人工出题改为计算机出题,其基本思想并没有突破传统的经典测试理论,不能很好的体现出考生的真实水平。而基于项目反应理论(Item ResponseTheory,IRT)的计算机自适应考试(Computer Adaptive Test,CAT)是以考生作为对象,根据不同考生在考试过程中所反应出来的能力和水平,动态的调整适合考生难度的试题,以求更准确的反映出考生的真实能力水平。本文首先对自适应考试系统的背景和现状进行了研究,论述了CAT考试的理论基础—项目反应理论,并阐述了考生能力参数估计的几种方法;然后确定了考生能力值估计的方法和初始题目选择策略,给出了自适应考试系统的设计思路和解决方案。组卷算法是本文研究的重点,通过对多种选题策略的深入分析和比较,本文在基于可操作性和实用性的基础上,提出了一种优化的组卷方法,既可以对考生的初始能力值进行估计又可以完成自适应题目选择。最后对系统进行了测试,验证了系统的可行性和实用性,统计并分析了实验结果,以便今后对系统做进一步改进和完善。