على غرار الاختبار التكيفي بالحاسوب (CAT)، يوفر اختبار CCT أيضًا أسئلة للمرشحين على أساس كل سؤال على حدة. في كل مرة يجيب فيها المرشح على سؤال، يقوم الكمبيوتر بتقييمه على الفور ويقرر ما إذا كان المرشح قد نجح بما يكفي لتصنيفه. إذا كان الأمر كذلك، يتم إنهاء الاختبار ويتلقى المرشح نتيجة التصنيف. إذا لم يكن الأمر كذلك، انتقل إلى السؤال التالي.
تهدف دورة الاختبار المستمرة هذه إلى تحقيق تصنيف أكثر دقة مع الحفاظ على صحة الاختبار وضمان تجربة اختبار أكثر تخصيصًا للمرشحين.
يمكن تصميم اختبارات CCTs على أساس نموذجين نفسيين مختلفين: نظرية الاختبار الكلاسيكي (CTT) ونظرية الاستجابة للعنصر (IRT). تفترض نظرية الاختبار الكلاسيكية نموذج الحالة، في حين تعتمد نظرية استجابة العنصر على نموذج السمات الذي يقوم بمراجعة الموضع النسبي الذي يحصل عليه كل ممتحن في الاختبار.
تتميز CTT ببساطتها، وخاصةً لتطوير سيناريوهات الاختبار الأصغر. يمكن أن توفر تقنية IRT دقة أعلى، وتفضل منظمات الاختبار الكبيرة على وجه الخصوص هذه الطريقة للحصول على بيانات اختبار أكثر تفصيلاً.
عادةً ما يتبع اختيار أسئلة CCT حالة تقييم قدرة المرشح، مما يعني أن الأسئلة التي يواجهها كل مرشح ليست ثابتة، بل يتم تعديلها باستمرار بناءً على إجاباته.
إن استراتيجية اختيار الأسئلة المستهدفة للغاية هذه لا يمكنها تحسين فعالية الاختبار فحسب، بل وتمكين المرشحين أيضًا من الحصول على محتوى تقييم أكثر ملاءمة في كل اختبار، وبالتالي تحسين نتائج التعلم.
على سبيل المثال، باستخدام طريقة الفاصل الزمني للثقة، يمكن تقييم التغيرات في قدرة الممتحن في أي وقت. عندما يقع الفاصل الزمني للثقة تمامًا ضمن حد تصنيف معين، يتم إكمال التصنيف تلقائيًا. يوفر هذا النهج دعمًا مهمًا لـ مرونة الامتحان.