近年，コンピュータが解答履歴を用いて逐次，受検者の能力を推定しながら，その能力に最も適した質問項目をアイテム・バンクから出題するComputerized Adaptive Testing(CAT)が注目されている．CATで用いられる問題には項目特性と呼ばれる問題の情報を表す特性値が必要であり、多くの場合この特性値を求めるためには項目反応理論(IRT)が用いられている．しかし，IRTを用いた項目特性の推定には膨大な回答データが必要であり，回答数が少ない問題では正確な項目特性を推定できないという問題点がある．本研究では，数学科目における類似問題の計算過程による差分と項目特性の差異を分析し，類似問題の計算に用いる数値の差異が項目特性に与える影響について分析する．また，回答データを使わずに問題の類似度や差分情報に基づいて項目特性を推定する手法を検討する．