**章 新一代測驗理論與認知診斷 **節 新一代測驗理論 一、心理與教育測驗理論的發展 二、新一代測驗理論的產生 第二節 認知診斷概述 一、認知診斷基本概念 二、Q矩陣理論 三、認知診斷的理論基礎 四、認知診斷的基本過程 五、認知診斷的意義 第二章 認知診斷測驗編制的理論與方法 **節 認知診斷測驗與傳統測驗的異同 一、測驗目的、功能不同 二、測驗編制的理論基礎不同 三、測驗項目質量的評價標準不同 第二節 認知診斷測驗編制的相關理論與方法 一、恩布雷森的認知設計系統 二、米斯利維等人的證據中心設計 三、萊頓、吉爾和戈林等人關于認知模型構建等的研究 四、亨森和道格拉斯關于認知診斷測驗組卷的研究 第三節 認知診斷測驗編制的基本原則與過程 一、認知診斷測驗編制的基本原則 二、認知診斷測驗編制的過程 第三章 常用的認知診斷模型 **節 線性Logistic模型（LLTM） 一、LLTM簡介 二、LLTM評價 第二節 RSM 一、RSM分析的基本步驟 二、RSM的運用 AHM 第三節 一、AHM中的判別分類方法 二、AHM與RSM的聯系及差異 三、AHM的相關研究 FM 第四節 一、FM簡介 二、FM項目參數評價標準 DINA模型及HO-DINA 模型 第五節 一、DINA模型和HO-DINA模型簡介 二、HO-DINA模型參數估計的馬爾科夫鏈蒙特卡羅法（Markov Chain Monte Carlo, MCMC算法） 三、DINA模型和HO-DINA模型的國內外研究現狀 第六節 多維項目反應理論模型 一、多維項目反應理論簡介 二、多維項目反應理論模型簡介 第七節 認知診斷模型的認知假設與模型選擇 一、認知診斷模型的認知假設 二、認知診斷模型選擇 第八節 CDMs小結 一、幾種基本的認知診斷模型的特征 二、認知診斷模型的選用 第四章 認知診斷運作示例：小學生分數加減法的認知診斷 **節 認知屬性及屬性層級關系的確定 一、認知屬性及屬性層級關系的確定 二、認知屬性層級關系的驗證 第二節 認知診斷測驗的編制 一、建立Q矩陣 二、試題編寫及組卷 三、組卷及等值設計 四、測試 第三節 認知診斷結果分析 一、統計分析模型的選擇 二、數據分析的結果 第四節 診斷效度驗證 一、學生作答試卷的抽樣 二、教師診斷及結果分析 第五節 研究小結 一、認知屬性及屬性間層級關系的確定 二、試題難度對于認知診斷的影響 三、認知診斷模型的選擇 第五章 計算機化自適應認知診斷測驗 **節 CD-CAT簡介 一、CD-CAT概述 二、CD-CAT基本流程 第二節 CD-CAT選題策略及初始題選取方法 一、關于初始題選取的“T陣法” 二、基于高階DINA模型的CD-CAT的參數估計 三、研究方法與過程 四、研究結果 五、小結 六、綜合討論 第三節 CD-CAT開發實例 一、研究方法與過程 二、研究結果與分析 三、小結與討論 第六章 多級評分認知診斷模型的開發 **節 多級評分的P-DINA模型的改進 一、引言 二、DINA模型及P-DINA模型簡介 三、P-DINA模型的改進：rP-DINA模型的開發 四、研究設計 五、rP-DINA與P-DINA的比較研究 六、總結與討論 第二節 基于DINO模型的多級評分認知診斷模型的開發 一、引言 二、DINO模型簡介 三、多級評分DINO模型開發的思路 四、研究方法與實驗設計 五、P-DINO模型的參數估計精度及性能 六、討論及小結 第三節 基于AHM的多級評分認知診斷模型的開發 一、引言 二、多級評分的AHM 三、新的歸類法——對數似然比 四、實驗研究 五、討論 第七章 群體水平的認知診斷方法與實踐 **節 矩陣抽樣設計與群體水平項目反應理論 一、矩陣抽樣設計 二、群體水平項目反應理論 第二節 群體水平認知診斷模型的開發 一、相關概念 二、群體水平規則空間的構建 三、分類判別方法 四、SGCDM性能的Monte Carlo模擬研究 第三節 英語閱讀問題解決的群體水平認知診斷 一、SGCDM模型下群體水平能力評估及認知診斷 二、SGCDM與傳統診斷方法關于群體診斷評估結果的比較 三、小結與討論 第八章 Q矩陣理論修正及拓展 **節 如何認定屬性層級關系 一、Q矩陣與屬性層級關系 二、屬性層級關系的認定 第二節 認知診斷中幾類矩陣及其計算 一、鄰接矩陣 二、可達矩陣 三、潛在Q矩陣（Qp）和學生Q矩陣（Qs） 第三節 如何計算期望反應模式 一、塔蘇卡如何計算期望反應模式 二、計算期望反應模式的簡便方法 第四節 如何提高認知診斷的構念效度 一、塔蘇卡的充分Q矩陣 二、充分必要Q矩陣 第五節 Q矩陣理論的評注 一、對塔蘇卡的Q矩陣理論的簡單回顧 二、Q矩陣理論的修正及擴展 第九章 認知診斷的技術探索 **節 CD-CAT中原始題屬性的自動標定 一、引言 二、計算機化自適應診斷測驗簡介 三、研究設計 四、實驗結果 五、結論和討論 第二節 貝葉斯網絡在認知診斷中的應用 一、貝葉斯網絡簡介 二、貝葉斯網絡在認知診斷中的應用 第三節 HCI指標及其擴展 一、由ORP估出KS可信嗎 二、結論與討論 第四節 人工神經網絡在認知診斷分類中的應用 一、人工神經網絡認知診斷分類 二、Monte Carlo模擬實驗 四、實驗結果及分析 五、結論 第五節 CD-CAT中題目參數的在線標定及其設計 一、引言 二、CD-CAT在線標定方法的開發 三、在線自適應標定的設計 四、小結與討論 第十章 認知診斷的實踐探索 **節 小學兒童數學問題解決認知診斷 一、小學兒童數學問題解決認知成分的確定 一、小學兒童數學問題解決認知診斷的分析 三、小結 第二節 中學生圖形推理認知診斷 一、問題的提出 二、MLTM for MS簡介 三、研究方法 四、研究結果 五、討論與分析 六、結論 第十一章 認知診斷若干技術與模型研究 **節 基于DINA模型測驗Q矩陣修正方法 一、引言 二、測驗Q矩陣修正方法及其思路 三、研究一：γ法中s，g的臨界值選擇和γ法的可行性及其對Q矩陣修正的準確性 四、研究二：γ法與δ法的比較 五、研究三：γ法下Q矩陣修正對診斷正確率的影響 六、小結及討論 第二節 一種多策略認知診斷方法 一、引言 二、多策略認知診斷方法的開發 三、研究一：MSCDM的判準率及與單策略認知診斷方法的比較 四、研究二：多策略認知診斷方法的性能 五、研究結論與討論 參考文獻