韩裕娜，张敏强

(1．华南师范大学心理应用研究中心，广东广州510631;2．华南师范大学基础教育培训与研究院，广东广州510631)

基于经典测验理论、概化理论和项目反应理论的传统测验最终只是给出一个分数或等级．然而有的考生分数或等级虽然相同，所掌握的知识却不同．为了通过测验从考生的反应模式中获得更多考生的信息，有些研究者提出“将认知与测量相结合”．按照不同的假设，提出了各自不同的方法和模型，并称这些模型为认知诊断模型．常见的认知诊断模型有规则空间模型(Rule Space Model，RSM)、属性层级模型(Attribute Hierarchy Method，AHM)、DINA 模型(Deterministic Input，Noisy-And gate，DINA)、NIDA模型(Noisy Input，Deterministic-And gate，NIDA)等．

本研究将在前人研究的基础上，对AHM模型2种基于IRT的判别方法——方法A和方法B进行改良，得到2种新分类方法——方法C和方法D．进而设计蒙特卡洛模拟试验考察4种分类方法的诊断性能．

1 AHM模型简介

AHM模型假设属性之间有一定的层级关系，并把观察反应模式划归为期望反应模式，该模型也采用了RSM模型的Q矩阵理论［1-3］，两者的判别方法不同．RSM对被试的认知诊断是通过建构规则空间，采用距离判别法，将其判归为相应的典型属性掌握模式．AHM则是根据最大相似概率进行判别，将观察反应模式划归为期望反应模式．

使用属性层级模型进行认知诊断，共包含如下4 个步骤［4］．

1．1 构建和表征测验内容的属性层级关系模型

属性间的层级关系共有4种基本关系(图1)，其他复杂的关系可以由这4种基本关系组合生成［5］．用邻接矩阵 A(adjacency matrix)来表征属性间的邻接关系．并通过……