《表1 分数减法数据的Q矩阵与模型选择结果》

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《认知诊断评价在个性化学习中的功能与价值》

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注:“—”表示该题目仅包含一个属性，不需要模型选择。

选择恰当的具体模型以及模型—数据整体拟合良好，是使用认知诊断模型解释作答数据的前提，也是认知诊断评价在个性化学习中功能与价值实现的基础。因此，首先要进行模型选择与整体拟合检验。表1第6列呈现了题目的模型选择结果。除题目1适用饱和的LCDM外，其余题目适用C-RUM或DINA模型。这说明，在分数减法测验中，没有任何单一的具体模型可以有效拟合数据。其次要进行模型—数据拟合优度检验。结果显示:M2=39.47，df=21，p=0.009；RMSEA2=0.041。也就是说，尽管模型选择后的模型—数据绝对拟合优度统计量M2的p值小于0.01，但近似拟合优度统计量RMSEA2小于0.045，说明新选择的具体模型有较好的近似拟合[7]。综合而言，不同的测验题目需要不同的认知诊断模型。