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（四）题目曝光率
传统CAT对于同等能力的被试，根据项目信息函数和测验信息函数选择题目。
由于高区分度的题目具有较大信息量，为达到指定测验信息量，选中这些题目的概率就很大，因此增大了部分题目曝光率，造成试题泄露（Kim，g，Dodd＆Park，2012）。
然而MST却能很好控制题目的曝光率。
因为测试前，测验开发者可以设计限制模块中题目的使用率。
例如，对于同样路径的被试，在同一阶段内同样难度的模块，可选择平行模块，防止过度使用高区分度题目，进而有效控制题目曝光率（Edwards＆Thissen，2007）。
MST中有一种一致题目曝光率的MST（UniformItemExposureMulti-formStructure，uMFS）（Armstrong，Jones，Koppel＆Pashley，2004）。
控制题目曝光率后，原始MST会发生两个变化：第一，阶段一中的模块数和接下来阶段中的水平数一样多，并且被试被随机分配到阶段一的模块里，因此每个阶段甚至每个题目都将被暴露于1L的被试（L表示每个阶段中的模块数，每个阶段中模块数都相同）。
第二，正确归置每个模块中的题目，选择划界分数，决定模块分支，进而正确区分被试，从而达到一致性目标（Michael，David＆David，2012）。
一个三阶段三水平的uMFS如图4-1-2所示。
图4-1-2三阶段三水平uMFS
（五）被试可检查题目
CAT不允许被试浏览或者检查题目，因为这会给能力估计带来问题。
被试完成的题目都是根据其能力即时生成的，若被试未完成前一道题目，则无法生成下一道题目。
若被试想修改之前题目的答案，一旦修改就会改变能力值的估计，进而接下来的题目都会随之改变，这样不但对题目生成和能力估计带来问题，也会增长测验时间。
所以CAT中，不允许被试浏览和检查题目。
然而MST却很好地解决了这个问题。
由于MST的自适应点只出现在不同阶段之间，因此阶段内允许被试浏览或检查题目，并修改错误答案。
这样可使被试在每一阶段尽可能得到高分，减轻焦虑，保持最佳作答状态。
（六）数据处理
在MST中，更少的自适应点可以更快得到结果，并且减少了路径选择的需求。
与CAT相比，这种方法更加高效（Wainer＆Mislevy，1990）。
在CAT中，被试作答结果矩阵通常为稀疏矩阵，这会给结果估计带来很大困难，许多传统技术都无法解决这个问题。
然而MST中将这些稀疏矩阵看作块矩阵，统计分析时将更易于处理。
（七）等值
使用CAT时，首先需要建立一个大型题库，并且必须保证所有题目都在同一量尺上，这样题目参数才具有可比性，因此需要对题目进行等值。
在CAT中，不同被试很少会作答完全相同的一套试题，因此形成了稀疏作答矩阵，对新题参数（题库扩充）的估计和等值不太精确和便利。
在MST中，大量被试会完成相同模块的题目，此时可根据被试作答直接对题目进行等值，提升了等值精确性和便利性（Armstrong，Kung＆Roussos，2010）。
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