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它不仅仅是互联网连接的客户机与服务器的大网络，而是利用互联网把云技术、大数据等技术纳入测验系统。
更重要的是，这些现代化的信息技术要为教学与学习服务，打造真正的自适应学习（AdaptiveLearning）与智慧学习（SmartLearning）。
总而言之，计算机施测系统替代了大量的人力工作，而这些工作如果由人力完成，成本会非常高昂。
目前计算机系统已经能够很好地进行评分、存储记录、查找记录、计算统计指标等。
伴随着云技术、大数据、移动互联网和物联网的发展，翻转课堂、微课、慕课、手机课堂、教育APP、电子书包、创客运动、教育云等一系列新技术、新理念、新模式出现，Bunderson等人描绘的第四代测验系统已经离我们越来越近，并且被注入了更多丰富的内涵（云计算、大数据等概念在20世纪末并未形成）。
可以预言，围绕计算机化自适应测验为核心打造的心理教育测量正在迎接一场新革命。
二、四代计算机化施测系统
（一）计算机化施测系统的具体分类
根据计算机系统与教育测量六个方面的不同特征，提出了这个计算机化测验的四代论。
表1-1-1简要概括了这四代计算机化测验在这些方面的主要特征与区别。
表1-1-1四代计算化测验特征与比较
续表
第一代计算机化测验也称为“线性计算机的考试”
（Lier-basedTesting）。
把纸笔测验的内容直接转化为计算机呈现，那么它就是一种计算机化考试。
显然，这样简单照搬指标考试内容的计算机化考试只是单纯的考试平台变化，不具备自适应的智能化特点。
第二代计算机化测验叫作计算机化自适应测验。
它不仅仅把考试的平台从纸笔变成了计算机，并且能够实现自适应测验的智能化功能。
与第一部分描述的比内智力测验的重大区别是，计算机化自适应测验利用现代化的信息技术手段，通过软件程序自动实现起点的选择（考生能力的粗略估计）、考题的自适应选择、考试的终止等，可以看出计算机化自适应测验是自适应考试理念与现代信息技术的完美结合。
它是目前主流的计算机化测验形式，也是本书最重要的研究内容。
第三代计算机化测验叫作连续测量，它关注的是学生学习进展情况的测评。
在一门课程的学习过程中，教师与学生都需要了解学习的进展情况，从而能够采取针对性的措施。
这些信息可以通过在学习过程中多次采取测评的方法获得，连续测评这个名称也因此而获得。
除了多次测评的特点，这种测评还需要实现与学习过程的结合，不对学习过程产生过分的干扰。
例如，测试时间过长或者测试次数过多就会减少学生的学习时间。
一般来说，课程设计专家会确定每门课程学习过程中需要测评的关键点（Milestones）。
另外，需要特别指出的是，这类测评出现于在20世纪90年代，支撑这类测评的测量学理论是项目反应理论。
但是这种理论往往与终结性评价相联系，用于高利害考试中。
目前与连续测试目标相符的心理测量理论认知诊断模型（itiveDiagnostig，CDM）已经日益成熟，相应的利用这种理论进行计算机化自适应测验也应运而生，称为认知诊断计算机化自适应测验（itiveDiagnosticCAT，CD-CAT）。
CD-CAT作为计算机化考试的新发展，也是本书的研究对象之一。
第四代计算机化测验叫作智能测量，主要由计算机科学的科研人员提出，主要实现评分、诊断信息、学习建议的智能化。
与第二、三代计算机化测验相比，智能测评不仅仅涉及测评过程的智能化，更加强调测验结果使用的智能化。
某种意义上说，它是第三代测评的升级加强版，更加强调测评与学习过程的无缝结合，实现从传统的为测验而学习（Lear）到为学习而测评（Testingf）的转变。
在这样的学习与测评环境中，学生的学习计划与流程不是由课程设计专家来决定，而是通过智能化的测评来实现自适应学习或者智慧学习。
这个分类框架已经提出了近30年。
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