项目反应理论（Item Response Theory, IRT）的软件工具主要用于模型分析、题库建设和分数估计，以下是常用软件的整理及特点分析：

一、主流商业软件

PARSCALE

- 开发背景：由Eiji Muraki（教育测试服务）和Darrell Bock（芝加哥大学）联合开发，支持二元、多类别和评级规模项目分析。

- 功能特点：提供图形化界面，集成项目分析、校准、评分及报告生成功能，适用于教育、心理、医学等领域。

Bilog-MG

- 开发背景：北京环中睿驰科技有限公司开发，专注于二分类资料处理。

- 功能特点：图形化用户界面，支持插入测试变体项目以估计参数，但不直接生成考生分数。

IRTPRO

- 开发背景：由芝加哥大学开发，适用于教育、心理学等领域。

- 功能特点：支持2PL、3PL等模型，提供内置校准和评分功能，包含数据导入兼容性和第三方文件生成支持。

二、开源及学术工具

R语言包

- `irt`包：

提供经典项目分析、维度评估及多种IRT模型（如1PL、2PL、3PL）的参数估计功能。

- `irtest`包：支持交互式IRT参数估计，操作流程类似SPSS，适合无代码用户。

- `Xcalibre 4`：综合IRT分析工具，支持多分类模型，自动生成技术报告（Word文档），适合复杂数据分析需求。

MATLAB/Simulink

- 提供自定义IRT模型实现，适合高阶用户进行参数估计和模型验证。

三、其他工具

SPSS：

部分插件支持IRT分析，但功能有限，需配合其他软件使用。

JASP：开源统计软件，支持IRT模型，但用户界面较复杂。

四、选择建议

商业软件（如PARSCALE、IRTPRO）适合需要快速分析且预算充足的用户，尤其适合教育评估和工业应用。

开源工具（如R语言包）适合学术研究或预算有限的项目，但需用户具备编程基础。

根据具体需求（如模型复杂度、报告需求）选择工具，例如教育场景优先考虑IRTPRO的易用性，学术研究推荐R语言的灵活性。

以上工具均基于项目反应理论的核心方法，可根据实际场景灵活搭配使用。