3.7 本章小结

通过本章内容的学习，读者可以掌握认知诊断理论中的基本概念，如Q矩阵理论以及认知诊断模型。此外，本章还讨论了模型拟合与模型比较相关内容。最后，基于数据分析软件R软件中的GDINA程序包，向使用者展示了三个主要操作内容：一是实证数据的分析过程，二是模拟研究的步骤，三是GUI的使用。使用者可以根据自己的研究目的进行选择。

认知诊断理论发展至今，还有很多研究的热点及其对应的功能，如诊断测验的DIF检验，Q矩阵的在线校准，多策略的诊断数据分析，多分属性以及多级计分的诊断数据分析，认知诊断测验的信效度检验，非参数的认知诊断方法，以及认知诊断和计算机化自适应测验的结合等。由于本书侧重于基础知识的普及，因此这些需求可由感兴趣的读者自行学习或联系本书作者解答。

本章参考文献

Chen，J.（2017）. A residual-based approach to validate Q-matrix specifications. Applied Psychological Measurement ，41（4），277-293.

Chen，J.，de la Torre，J.，& Zhang，Z.（2013）. Relative and absolute fit evaluation in cognitive diagnosis modeling. Journal of Educational Measurement ，50（2），123-140.

Chiu，C.-Y.，& Douglas，J. A.（2013）. A nonparametric approach to cognitive diagnosis by proximity to ideal response patterns. Journal of Classification ，30（2），225-250.

DiBello L V，Roussos L A，Stout W.（2007）. Review of cognitively diagnostic assessment and a summary of psychometric models . Handbook of statistics，26，979-1030.

de la Torre，J.（2011）. The generalized DINA model framework. Psychometrika ，76（2），179-199.

de la Torre，J. & Chiu，C-Y.（2016）. A General Method of Empirical Q-matrix Validation. Psychometrika ，81（2），253-273.

de la Torre，J.，& Douglas，J.（2008）. Model evaluation and multiple strategies in cognitive diagnosis: an analysis of fraction subtraction data. Psychometrika ，73（4），595-624.

Guo，L.，Bao，Y.，Wang，Z. R.，& Bian，Y. F.（2014）. Cognitive diagnostic assessment with different weight for attribute: based on the DINA model. Psychological reports . 114（3），802-822.

Hartz，S.M.（2002）. A bayesian framework for the unified model for assessing cognitive abilites: blending theory with practicality . Unpublished doctoral dissertation，University of Illinois at Urbana - Champaign，Urbana -Champaign，IL.

Henson，R. A.，Templin，J. L.，& Willse，J. T.（2009）. Defining a family of cognitive diagnosis models using loglinear models with latent variables. Psychometrika ，74（2），191-210.

Junker，B. W.，& Sijtsma，K.（2001）. Cognitive assessment models with few assumptions，and connections with nonparametric item response theory. Applied Psychological Measurement ，25（3），258-272.

Jurich，D.P.（2014）. Assessing model fit of multidimensional item response theory and diagnostic classification models using limited-information statistics （Unpublished doctoral dissertation）. Department of Graduate Psychology，James Madison University，Harrisonburg.

Kang，C. H.，Yang，Y. K.，Zeng，P. F.（2019）. Q-Matrix Refinement Based on Item Fit Statistic RMSEA. Applied Psychological Measurement ，43（7），27-542.

Leighton，J.P.，& Gierl，M.J.（2007）. Cognitive diagnostic assessment for education: theory and applications .Cambridge University Press.

Leighton，J. P.，Gierl，M. J.,& Hunka，S. M.（2004）. The attribute hierarchy method for cognitive assessment: a variation on Tatsuoka′s rule-space approach. Journal of Educational Measurement ，41（3），205-237.

Liu，Y.，Tian，W.，& Xin，T.（2016）. An Application of M2 Statistic to Evaluate the Fit of CognitiveDiagnostic Models. Journal of Educational and Behavioral Statistics ，41（1）,3-26.

Maydeu-Olivares，A.，& Joe，H.（2005）. Limited-and full-information estimation and goodness-of-fit testing in 2^n contingency tables: A unified framework. Journal of the American Statistical Association ，100（471），1009-1020.

Tatsuoka，K.K.（1995）. Architecture of knowledge structures and cognitive diagnosis: a statisticalpattern classification approach. （pp. 327-359）. Erlbaum: Hillsdale.

Templin，J.，& Bradshaw，L.（2014）. Hierarchical diagnostic classification models: A family of models for estimating and testing attribute hierarchies. Psychometrika ，79（2），317-339.

Templin，J. L.，& Henson，R. A.（2006）. Measurement of psychological disorders using cognitive diagnosis models. Psychological Methods ，11（3），287-305.

von Davier，M.（2008）. A general diagnostic model applied to language testing data. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology ，61（2），287-307.

Wang，W.，Song，L.，Ding，S.，Meng，Y.，Cao，C.，& Jie，Y.（2018）. An EM-based method for Q-matrix validation. Applied Psychological Measurement ，42（6），446-459.

陈孚，辛涛，刘彦楼，刘拓，田伟.（2016）. 认知诊断模型资料拟合检验方法和统计量. 心理科学进展，24（12），1946-1960.

丁树良，汪文义，罗芬.（2012）. 认知诊断中Q矩阵和Q矩阵理论. 江西师范大学学报（自然科学版），36（5），441-445.

郭磊，苑春永，边玉芳.（2013）. 从新模型视角探讨认知诊断的发展趋势. 心理科学进展，21（12），22562264.

涂冬波，蔡艳，丁树良.（2012）. 认知诊断理论、方法与应用. 北京：北京师范大学出版社.

杨淑群，蔡声镇，丁树良，林海菁，丁秋林.（2008）. 求解简化Q矩阵的扩张算法. 兰州大学 学报: 自然科学版，44（3），87-91.

喻晓锋，罗照盛，高椿雷，李喻骏，王 睿，王钰彤.（2015）. 使用似然比D2统计量的题目属性定义方法. 心理学报，47（3），417-426.

汪大勋，高旭亮，韩雨婷，涂冬波.（2018）. 一种简单有效的Q矩阵估计方法开发：基于非参数化方法视角. 心理科学，41（1），180-188. q84oemqV1EkehRlCUJmz0sAYLcLgSPlUNRn/216vVlX03hiQA6FYypZk0hHcBuPM