大多数先前涉及响应时间的研究都是使用当地开发的仪器进行的。当前研究的目的是检验在一种商业可用的、低风险的工具中快速猜测行为的数量。

在这篇文章中，作者解释了CAT是如何通过在测试过程中调整问题来提供更精确、准确的成绩水平的。即时的、信息丰富的测试结果使教师能够区分教学，以满足个别学生当前的学术需求。

本文综合分析了计算机自适应测试(CATs)的动机益处，并证明它们在识别考生表现出低努力程度的实例和有效解决无动机考生构成的效度威胁方面，比传统测试具有重要的优势。

本研究检验了基于反应时间的分析在理解无动机考生行为中的效用。对于适应性成就测试，观察到的快速猜测行为和项目反应准确性的模式与几种模型下的预期行为进行了比较，这些模型已经被提出来代表无动机的测试行为。

当测量的目的是为了推断一个学生的成就水平时，我们能够相信学生的考试分数准确地反映了这个学生知道什么和能做什么是很重要的。这种信任需要假设学生的测试事件不会受到与建构无关的因素的过度影响，这些因素可能会扭曲他的分数。本文探讨这样一个就会诱发factor-test-taking特别人系统的负偏压测试成绩。

越来越多的基于计算机的考试带来了一种能力，它可以定期捕捉考生花在单个考试项目上的时间。这反过来又导致人们对反应时间在衡量智力和成就方面的潜在应用越来越感兴趣。Goldhammer(本期)对这一领域的许多研究提供了非常有用的概述，并对速度能力权衡及其对测量的影响进行了深思熟虑的分析。

这项研究检验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。对于自适应成绩测试的数据，我们将观察到的快速猜测行为和项目反应准确性的模式与几种模型下的预期行为进行了比较，这些模型被提议用来代表无动机的应试行为。