毛萌萌

（南昌大学公共管理学院心理学系，江西 南昌 330031）

一、引言

传统测验只关注作答结果，忽视学生作答的内在心理过程，为弥补这一缺陷，以认知诊断为核心的新一代测验理论被开发出来。Leighton 和Gierl[1]认为教育认知诊断的作用是测量个体特定的知识结构和加工技能(或称“属性”)，它通过认知诊断模型(cognitive diagnostic models,CDMs)分析被试在测验试题上的反应模式来推测该被试对属性的掌握情况，为教师进行有针对性的补救教学和因材施教提供支持。近年来，基于认知诊断理论的教育与心理测验被教师和研究者不断开发出来，并应用于实践以评估学生或被试。CDM 种类丰富，受噪音[2]干扰而效率不一，这时就需要通过认知诊断拟合指标评估诊断模型与数据的的拟合程度，为选择CDM 提供参考。层级相合性指标最初是基于属性层级模型开发的个人拟合指标，由于其计算简便、适用性广而得到广泛应用；现在，该类指标除了在个人拟合指标方面不断发展外，还拓展到项目拟合指标。

Lai,Gierl 和Cui[3]提出项目相合性指标（Item Consistency Index，ICI），该指标将猜测和失误综合在一起来侦测异常项目，考查模型和项目的拟合程度。但仍有部分问题待解决：首先当试题属性矩阵（该矩阵标示测验试题考查的属性，亦简称Q 矩阵）有误的情况下，ICI 指标综合猜测和失误信息容易造成Q 矩阵修补指向不明，ICI 指标是否可以改进以明确猜测和失误；其次，毛萌萌和丁树良发现个人层级拟合指标（MHCI 和NHCI）的大小受噪音、试题倍数、属性个数影响[2]，那么作为原理相似的ICI 指标，它和噪音等因素的关系如何；……