最先前的研究，涉及研究响应时间的研究使用本地开发的仪器。目前研究的目的是检查市售，低赌注仪器内的快速猜测行为的量。

这项综合性审查检查了计算机化适应性测试（CAT）的动机优势，并证明它们在识别考生表现出低努力的情况和有效应对无动机考生造成的有效性威胁方面，都比传统测试具有重要优势。

在本文中，作者解释了猫如何通过调整测试在测试所在的问题来提供更精确的，准确的绩效，准确地了解了低实现和高位学生的成就水平。即时，信息性的测试结果使教师能够区分指导，以满足个别学生当前的学术需求。

本文描述了在CATs开发过程中做出的影响和可能威胁内容一致性的决策。它概述了评估对这些威胁敏感的一致性的过程，并给出了该过程的经验示例。

行为决策研究的一个关键发现表明，人工决策的参数模型通常优于决策者自己。我们通过寻求模型来利用此发现来模仿分析师如何整合FT项目级别统计和图形性能图来预测分析师的分配项目的状态。

本研究考察了基于反应时间的分析在理解无动机考生行为方面的效用。对于适应性成就测试，将观察到的快速猜测行为模式和项目反应准确性与几种模型下的预期行为进行比较，这些模型被提出用于表示无动机的考试行为。

根据《不让一个孩子掉队》（NCLB）的规定，建立学生成长模型是联邦政策的一项要求。除了跟踪学生成长外，最新的“争创一流”（RTTP）联邦教育政策还规定，从教师对学生学习和成长贡献的附加值的角度评估教师的有效性。学生成长模型和教师增值模型比较复杂。