La administración de exámenes A/B generalmente implica el uso de ítems. Surgen problemas cuando es necesario el preestablecimiento de un banco de preguntas y la inconsistencia en los puntos de conocimiento a ser evaluados (en los dos exámenes) reduce la equidad de los exámenes. Estos son críticos para un curso grande con múltiples profesores en el que los profesores cambian, de modo que el contenido del curso y de los exámenes se altera cada pocos años. Sin embargo, un examen justo con estudiantes que participan aleatoriamente aún debería ser un tema garantizado sin un banco de ítems. A través de la toma de decisiones basada en datos, este estudio recopiló datos relacionados con un examen de término para un curso general obligatorio para evaluaciones empíricas, preprocesó los datos y utilizó la teoría de respuesta al ítem para estimar estadísticamente la dificultad, discriminación y asintótico inferior para cada ítem en los dos exámenes. Finalmente, se utilizó programación binaria de objetivos para analizar y equilibrar la equidad de los exámenes A/B sin un banco de ítems. Como resultado, pares de preguntas asociadas en los dos exámenes fueron optimizadas en términos de su equilibrio general en tres dimensiones (como los objetivos) a través de los intercambios emparejados de ítems. Estos exámenes garantizan su consistencia (en los puntos de conocimiento evaluados) y también aseguran la equidad del examen de término (un factor psicológico clave que motiva los estudios continuos). Esta aplicación es novedosa ya que el(los) profesor(es) no tenían un banco de preguntas preestablecido y pudieron formular la estrategia más justa para los exámenes A/B. El modelo se puede emplear para abordar problemas similares en la práctica docente.