첫째는 교수·학습적 의미가 많을 것 같은 문항을 선정한다. 둘째는 답안의 내용을 전산화 한다. 셋째는 학생별 성취도 점수 및 선다형 정오답 정보와 학생 배경 변인 데이터에 전산에 입력한 답안 데이터를 결합하여 데이터베이스를 만든다. 네 번째는 답안의 띄어쓰기와 구두점을 없애는 정규화를 진행하고 빈도수를 분석하는 것이다. 다섯 번째 단계는 답안을 유형화 하는 것이고 여섯 번째는 이 유형들에 대한 비율을 성취도 점수에 따른 표로 만들어 분석하는 것이다.
첫째, 교수·학습적 함의가 풍부할 것으로 예상되는 문항을 선정하고, 둘째, 답안 내용을 전산 입력한다. 컴퓨터 기반 시험의 경우 이 절차가 불필요하지만, 대부분 지필 고사 형태이기 때문에 답안 입력에 많은 인력과 시간이 소요된다. 셋째, 학생별 성취도 점수 및 선다형 정오답 정보, 학생 배경 변인 데이터에 답안 입력 데이터를 연계하여 데이터베이스를 구축한다([표 2]참조). 네 번째 단계는 답안을 정규화(normalization)하고, 빈도를 분석하는 것이다. 정규화란 띄어쓰기와 구두점을 제거하는 것을 말한다. 컴퓨터는 ‘경도 차이’와 ‘경도 차이’를 다른 것으로 인식하기 때문에 내용상 같은 답안을 동일한 답안으로 인식하도록 만들어줘야 빈도 분석이 가능하다. 쉼표나 마침표, 하이픈과 같은 부호도 그 부호가 평가 요소가 아니라면 제거하는 것이 분석을 용이하게 한다. 이 모든 과정을 정규화라 한다. 정규화된 답안은 그대로 빈도 분석을 수행할 수 있다. 답안의 빈도 분석은 학생들이 전체적으로 특정 서답형 문항에 대해 어떤 응답을 얼마나 많은 비율로 하는지를 확인하는 것이다. 이러한 반응들에는 정답에 해당하는 답안은 물론 무응답, 무의미한 답안 등이 포함된다. 다섯 번째 단계는 답안을 유형화하는 것이다. 7,000여 개의 답안이 있을 때, 이를 정규화하면 서술형의 경우 대략 3,000여 개 답안으로, 단답형의 경우 대체로 1,000개 미만의 답안으로 축소된다. 이렇게 축소된 답안 종류도 분석을 수행하기에는 너무 많으므로, 유사한 답안 종류들을 같은 유형으로 분류하여, 여러 단계에 걸쳐 유형화한다. 대체로 10개 내외의 유형화된 답안이 가장 적절하다. 경우에 따라서는 대유형 안에서 세부 유형을 분류하여 분석할 수도 있다. 그러므로 최대 20개 내외의 답안 유형을 분석하는 것이다. 여섯 번째는 이 유형들에 대한 비율을 성취도 점수에 따른 그래프로 표현하여 분석하는 것이다.