计算机化自适应考试的开发需要解决三个重要技术问题：选题策略，能力估计方法和终止规则。目前常用的选题策略是最大费舍信息量选题方法，它具有很高的选题效率，但也造成了高a参数的题目曝光过度，降低了题库中可用的题目数，严重影响了考试的安全性。而按内容分块的a-分层方法是将题库中的题目按照a、b参数和内容属性分层，选择难度与当时能力估计值相匹配的题目。这种方法可以平均地使用题库中的题目，提高考试的安全性，适合于高风险考试。本文用Visual Basic和SQL Sever编制了一个基于网络的CAT，采用了c-分层选题方法，使用改良多项式进行内容平衡，不定长终止规则。通过实验对比，我们认为此CAT具有以下优越性：(1)能有效控制题目曝光度，考试具有较高的安全性；(2)考生测试项目的内容覆盖符合预设的内容域比例；(3)不定长方法比定长的方法具有更高的效率。