对于测验技术的发展，国内外许多学者都提出了测量科学要与认知心理学相结合的原则，他们认为以往的测量技术只注重作答结果，忽视了被试的认知加工过程，因而无法提供有效信息对被试的认知过程进行评价和诊断。在此背景下，认知诊断理论（cognitively diagnostic theory，CDT）孕育而生。

从广义的角度看，无论经典测量理论还是项目反应理论，其实质都是根据精心筛选的测验题目，将被试按顺序排列在特定能力（或特质）的连续体上。因此传统的测验结果只能报告一个测验的最终得分或被试的能力值，但是对于具有相同的测验得分而具有不同的认知能力或具有相同的认知能力却有不同的测验得分的现象无法做出合理的解释。CDT在这方面取得了突破。认知诊断测验最大的特点就是其测验结果包含两部分的内容：第一部分是被试的能力水平结果（测验分数）；第二部分是被试对所考查内容的详细掌握情况描述，这是CDT与其他测验的根本区别。

1.基本模型

认知诊断模型是指一种对认知结构具有诊断功能的计量模型。该模型通过评价被试的能力水平，模式化其认知结构，对其进行诊断，从而可以定量地考查被试的个体差异和认知结构。

目前，已开发的认知诊断模型有40余种，各有其适用范围和优缺点。从这些已经开发的模型中可以看出，认知诊断模型主要以其中两个作为基础：分别是线性逻辑斯蒂克特质模型（linear logistic trait model，LLTM）和规则空间模型（rule space methodology，RSM）。其他模型都是在这两个模型的基础上发展起来的，其中有代表性的有：统一模型（unified model）、融合模型（fusion model）、DINA模型（deterministic input，noisy and gate model）、NIDA模型（noisy inputs，deterministic and gate model）。不同的模型是针对不同的测验而开发的，应用于不同的测验研究。

LLTM和RSM作为认知诊断模型的基础模型，具有其开创性，是经典代表。LLTM将测量学和认知科学相结合，开创了认知诊断研究；RSM将诊断被试的认知结构变成了现实，并创造性地提出了Q矩阵，为随后的大多数认知诊断模型的建立提供了基础。统一模型、融合模型、DINA模型以及NIDA模型都是针对之前模型的不足而提出的，各有其优点，其中融合模型被认为是一个很成功的认知诊断模型。

2.优越性^[6]

第一，传统测验有测量广泛的能力，而诊断测验有测量特定的特质。传统测验将测量对象视为“统计结构”，而诊断测验试图将这一“统计结构”进行分解，更深入地探测内部的心理特质。(www.daowen.com)

第二，传统测验假设不同水平的技能连续性变化，认知诊断测验测量的特质可能是“全或无”。在传统测验中，所测量的能力在一个连续性的量尺上变化，测验的目的是为了将所测能力在连续性量尺上定位。在认知诊断测验中，所测量的特定的特质，如策略、技能等，可能会呈现有或无的状态。

第三，传统测验中技能是单维的或多维的，认知诊断测验中技能的组成部分可以以任何模式联系起来。不同的被试或在不同的情境下可用不同的策略，技能的组成部分存在时间的或逻辑的相依。

第四，传统测验结果只报告一个笼统的总分数或能力分数，但分数相同的考生，往往具有不同的知识水平及不同的认知结构。认知诊断测验不仅能对考生的整体水平做出评估，还可以将考生的认知结构模式化，利用合适的测量模型对不同的认知结构模式进行诊断。认知诊断所测量的特质之间不仅存在量的差异，还存在质的差异，因此，需用上离散性特征模型。

3.在教育实践中的应用^[7]

第一，实施教学评价。在学业评价领域，研究人员运用测量理论与技术建立了一套规范化的学业评价体系，并借助认知诊断理论充分挖掘考试信息，帮助教师改进教学，从而实现教学与评价的结合。它一方面能帮助教师客观了解学生动态的认知历程与认知能力变化；另一方面能促使评价者与被评价者产生有效的互动，从而实施个体化的教学补救。

第二，诊断学习障碍。认知诊断理论不仅适用于正常发展的学生，而且特别适用于存在学习障碍的学生，可作为对学习障碍学生进行诊断和干预的重要工具。

第三，进行动态评价。根据认知诊断理论所设计出的认知诊断测验可以代替以往的自我报告等研究方法，克服通过以实验为主的方法进行认知评价所形成的缺陷。