本书介绍了人工智能(AI)在测试开发中的各种应用，包括在自动项目生成、自动测试组装、自动评分和计算机化自适应测试中使用AI技术的研究和成功的例子。

本章探讨了当考生脱离状态时会发生什么，以及在得分过程中应该如何管理这种状态。

本研究使用中期评估测试结果来衡量前一年的出勤率对下一年的开始成绩的影响。结果显示，影响是显著和持久的。

快速猜测会扭曲考试成绩，并对测量产生不利影响。新的研究表明，心不在焉的回应也会扭曲内容表现。

国际教育成就评价协会(IEA)、莱布尼茨教育研究和信息研究所(DIPF)和国际学生评估中心(ZIB)邀请参加一个为期三天的讲习班，讨论分析来自国际大规模评估的日志文件和进程数据in education. The event will take place as an interactive webinar and online video conference on June 17^th- 19^th2020.

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了解最近关于参加考试的研究发现，以及它对教育工作者的意义。