项目曝光控制和内容约束关系到测验安全、测验的信度和效度,是计算机化自适应测验(Computerized Adaptive Testing,CAT)中两类重要的非统计约束条件。本文在认知诊断CAT中针对内容约束和项目曝光控制要求,运用5种方法选择测验项目。它们分别是:(1)Monte Carlo方法与项目合格方法相结合,记为MC-IE;(2)Monte Carlo方法与最大优先指标方法相结合,记为MC-MPI;(3)Monte Carlo方法与限制阈值方法相结合,记为MC-RT;(4)Monte Carlo方法与限制进度指标方法相结合,记为MC-RPG以及(5)Monte Carlo方法与最大后验概率方法相结合,记为MC-PP。然后通过在线性、收敛、发散、无结构和独立五种属性结构下构建题库并运用重参化融融统和模型模拟被试反应比较它们的选题表现。研究发现,(1)相同选题方法在不同属性结构下项目曝光率的分布类似,测量精度按线性、收敛、发散、无结构和独立结构的顺序依次降低;(2)相同属性结构下,不同方法的测量精度高低依次为MC-PP、MC-IE、MC-RT、MC-MPI和MC-RPG方法;项目曝光均匀性优劣依次为MC-RPG、MC-MPI、MC-RT、MC-IE和MC-PP方法。统一量纲值表明,MC-RPG方法的综合表现最好,MC-MPI方法的表现次之。