Attribute hierarchy method
एट्रिब्यूट हायरार्की मेथड (ए. एच. एम.), अल्बर्टा विश्वविद्यालय में सेंटर फॉर रिसर्च इन एप्लाइड मेजरमेंट एंड इवैल्यूएशन (सी. आर. ए. एम. ई.) में जैकलीन लाइटन, मार्क गिर्ल और स्टीव हुंका द्वारा विकसित एक संज्ञानात्मक रूप से आधारित साइकोमेट्रिक प्रक्रिया है। ए. एच. एम. संज्ञानात्मक नैदानिक मूल्यांकन का एक रूप है जिसका उद्देश्य निर्देश और छात्र सीखने को बढ़ाने के उद्देश्यों के लिए शैक्षिक माप के साथ संज्ञानात्मक मनोविज्ञान को एकीकृत करना है। एक संज्ञानात्मक नैदानिक मूल्यांकन (सी. डी. ए.), किसी दिए गए क्षेत्र में विशिष्ट ज्ञान स्थितियों और संज्ञानात्मक प्रसंस्करण कौशल को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है। सी. डी. ए. के परिणाम छात्र की संज्ञानात्मक ताकत और कमजोरियों के बारे में विस्तृत जानकारी के साथ अंकों की एक रूपरेखा प्रदान करते हैं। इस संज्ञानात्मक नैदानिक प्रतिक्रिया में प्रशिक्षकों, माता-पिता और छात्रों को उनकी शिक्षण और सीखने की प्रक्रियाओं में मार्गदर्शन करने की क्षमता है। एक नैदानिक कौशल प्रोफ़ाइल उत्पन्न करने के लिए, परीक्षकों की परीक्षण वस्तु प्रतिक्रियाओं को संरचित विशेषता पैटर्न के एक समूह में वर्गीकृत किया जाता है जो कार्य प्रदर्शन के संज्ञानात्मक मॉडल के घटकों से प्राप्त होते हैं। संज्ञानात्मक मॉडल में विशेषताएँ होती हैं, जिन्हें किसी दिए गए परीक्षण आइटम का सही उत्तर देने के लिए एक परीक्षक द्वारा आवश्यक प्रक्रियात्मक या घोषणात्मक ज्ञान के विवरण के रूप में परिभाषित किया जाता है। विशेषताओं के बीच अंतर-संबंधों को एक पदानुक्रमित संरचना का उपयोग करके दर्शाया जाता है ताकि संज्ञानात्मक कौशल का क्रम निर्दिष्ट किया जा सके। यह मॉडल विशेषताओं के आधार पर नैदानिक वस्तुओं को डिजाइन करने के लिए एक रूपरेखा प्रदान करता है, जो परीक्षकों के परीक्षण प्रदर्शन को परीक्षकों के ज्ञान और कौशल के बारे में विशिष्ट निष्कर्षों से जोड़ता है। ए. एच. एम. और नियम स्थान विधि के बीच अंतर ए. एच. एम. संज्ञानात्मक मॉडल के भीतर विशेषताओं के बीच निर्भरता की धारणा के साथ तात्सुओका की नियम स्थान विधि (आर. एस. एम.) से अलग है। दूसरे शब्दों में, ए. एच. एम. को आर. एस. एम. से यह मानते हुए प्राप्त किया गया था कि कुछ या सभी कौशल को पदानुक्रमित क्रम में दर्शाया जा सकता है। ए. एच. एम. का उपयोग करके संज्ञानात्मक विशेषताओं का प्रतिरूपण करने के लिए विशेषताओं के बीच निर्भरताओं को रेखांकित करने वाले पदानुक्रम के विनिर्देश की आवश्यकता होती है। इस प्रकार, विशेषता पदानुक्रम परीक्षण वस्तुओं को हल करने के लिए परीक्षकों द्वारा आवश्यक अंतर-संबंधित संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए डिज़ाइन किए गए कार्य प्रदर्शन के एक संज्ञानात्मक मॉडल के रूप में कार्य करता है। यह धारणा मानव संज्ञान की विशेषताओं को बेहतर ढंग से दर्शाती है क्योंकि संज्ञानात्मक प्रक्रियाएं आमतौर पर पृथक रूप से काम नहीं करती हैं, बल्कि परस्पर संबंधित दक्षताओं और कौशल के नेटवर्क के भीतर कार्य करती हैं। इसके विपरीत, आरएसएम विशेषताओं के बीच निर्भरता के बारे में कोई धारणा नहीं बनाता है। इस अंतर ने ए. एच. एम. का उपयोग करके परीक्षण वस्तु प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण करने के लिए आई. आर. टी. और गैर-आई. आर. टी. आधारित साइकोमेट्रिक प्रक्रियाओं दोनों का विकास किया है। ए. एच. एम. संज्ञानात्मक विशेषताओं की पहचान और सांख्यिकीय विश्लेषण से किए गए नैदानिक निष्कर्षों के अंतर्निहित तर्क के संबंध में आर. एस. एम. से भी अलग है। संज्ञानात्मक विशेषताओं की पहचान आरएसएम एक मौजूदा परीक्षण पर प्रत्येक वस्तु को सफलतापूर्वक हल करने के लिए आवश्यक विशेषताओं की पहचान के लिए एक पोस्ट-हॉक दृष्टिकोण का उपयोग करता है। इसके विपरीत, ए. एच. एम. विशेषताओं की पहचान करने और संज्ञानात्मक मॉडल में उनके अंतर्संबंधों को निर्दिष्ट करने के लिए एक प्राथमिक दृष्टिकोण का उपयोग करता है। सांख्यिकीय विश्लेषण से नैदानिक निष्कर्ष आर. एस. एम. सांख्यिकीय पैटर्न वर्गीकरण का उपयोग करते हुए जहां परीक्षकों के देखे गए प्रतिक्रिया पैटर्न का पूर्व निर्धारित प्रतिक्रिया पैटर्न से मिलान किया जाता है जो प्रत्येक एक विशेष संज्ञानात्मक या ज्ञान अवस्था के अनुरूप होता है। प्रत्येक राज्य परीक्षण वस्तुओं के उत्तर देने के लिए उपयोग किए जाने वाले सही और गलत नियमों के एक समूह का प्रतिनिधित्व करता है। आर. एस. एम. के साथ ध्यान गलत नियमों या गलत धारणाओं की पहचान है। दूसरी ओर, ए. एच. एम. सांख्यिकीय प्रतिमान पहचान का उपयोग करता है जहाँ परीक्षकों के देखे गए प्रतिक्रिया प्रतिमानों की तुलना प्रतिक्रिया प्रतिमानों से की जाती है जो विशेषता पदानुक्रम के अनुरूप होते हैं। सांख्यिकीय प्रतिमान पहचान का उद्देश्य उन विशेषता संयोजनों की पहचान करना है जो परीक्षक के पास होने की संभावना है। इसलिए, ए. एच. एम. आर. एस. एम. की तरह गलत नियमों या गलत धारणाओं की पहचान नहीं करता है। ए. एच. एम. परीक्षण विकास और विश्लेषण के लिए एक निर्माण-केंद्रित दृष्टिकोण का उपयोग करता है। निर्माण-केंद्रित परीक्षण विकास गतिविधियों और विश्लेषण को निर्देशित करने में निर्माण की केंद्रीय भूमिका पर जोर देता है। इस दृष्टिकोण का लाभ यह है कि छात्र के प्रदर्शन के बारे में किए गए निष्कर्ष निर्दिष्ट निर्माण में दृढ़ता से आधारित हैं। सैद्धांतिक परीक्षण डिजाइन में 3 व्यापक चरण शामिल हैंः संज्ञानात्मक मॉडल विकास परीक्षण विकास साइकोमेट्रिक विश्लेषण। संज्ञानात्मक मॉडल विकास में परीक्षण डिजाइन प्रक्रिया का पहला चरण शामिल है। इस चरण के दौरान, संज्ञानात्मक ज्ञान, प्रक्रियाओं और कौशल की पहचान की जाती है और उन्हें एक विशेषता पदानुक्रम या संज्ञानात्मक मॉडल में व्यवस्थित किया जाता है। इस चरण में परीक्षण विकास चरण से पहले संज्ञानात्मक मॉडल का सत्यापन भी शामिल है। परीक्षण विकास में परीक्षण डिजाइन प्रक्रिया का दूसरा चरण शामिल है। इस चरण के दौरान, संज्ञानात्मक मॉडल के भीतर प्रत्येक विशेषता को मापने के लिए आइटम बनाए जाते हैं, साथ ही विशेषताओं के बीच मॉडल की गई किसी भी निर्भरता को बनाए रखते हैं। साइकोमेट्रिक विश्लेषण में परीक्षण डिजाइन प्रक्रिया में तीसरा चरण शामिल है। इस चरण के दौरान, परीक्षण प्रदर्शन की व्याख्या करने के लिए मॉडल की उपयुक्तता का पता लगाने के लिए देखे गए परीक्षक प्रतिक्रियाओं के सापेक्ष संज्ञानात्मक मॉडल के फिट का मूल्यांकन किया जाता है। परीक्षक परीक्षण आइटम प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण किया जाता है और नैदानिक कौशल प्रोफाइल बनाए जाते हैं जो परीक्षक की संज्ञानात्मक ताकत और कमजोरियों को उजागर करते हैं। संज्ञानात्मक मॉडल विकास एक संज्ञानात्मक मॉडल क्या है? ए. एच. एम. विश्लेषण कार्य निष्पादन के संज्ञानात्मक मॉडल के विनिर्देश के साथ शुरू होना चाहिए। शैक्षिक मापन में एक संज्ञानात्मक मॉडल "मानकीकृत शैक्षिक कार्यों पर मानव समस्या समाधान के सरलीकृत विवरण को संदर्भित करता है, जो सीखने के विभिन्न स्तरों पर छात्रों द्वारा प्राप्त ज्ञान और कौशल को चिह्नित करने और छात्रों के प्रदर्शन की व्याख्या और भविष्यवाणी को सुविधाजनक बनाने में मदद करता है।" ए. एच. एम. ढांचे में एक विशेषता के रूप में परिकल्पित इन संज्ञानात्मक कौशल को परीक्षण प्रदर्शन में अंतर्निहित विशिष्ट नैदानिक निष्कर्ष उत्पन्न करने के लिए एक छोटे अनाज के आकार पर निर्दिष्ट किया जाता है। विशेषताओं में विभिन्न प्रक्रियाएं, कौशल और/या प्रक्रियाएं शामिल हैं जो एक परीक्षा आइटम को हल करने के लिए एक परीक्षक के पास होनी चाहिए। फिर, इन विशेषताओं को एक पदानुक्रम का उपयोग करके संरचित किया जाता है ताकि संज्ञानात्मक कौशल का क्रम निर्दिष्ट किया जा सके। संज्ञानात्मक मॉडल को विभिन्न पदानुक्रमित संरचनाओं द्वारा दर्शाया जा सकता है। आम तौर पर, पदानुक्रमित संरचनाओं के चार सामान्य रूप होते हैं जिन्हें आसानी से विस्तारित किया जा सकता है और पदानुक्रम के तेजी से जटिल नेटवर्क बनाने के लिए जोड़ा जा सकता है जहां संज्ञानात्मक जटिलता समस्या समाधान कार्य की प्रकृति से मेल खाती है। चार पदानुक्रमित रूपों में शामिल हैंः ए) रैखिक, बी) अभिसारी, सी) विचलन, और डी) असंरचित। संज्ञानात्मक मॉडल कैसे बनाए जाते हैं और मान्य किए जाते हैं? कार्य निष्पादन के सिद्धांतों का उपयोग किसी विषय क्षेत्र में कार्य निष्पादन के संज्ञानात्मक मॉडल प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है। हालांकि, शिक्षा में कार्य प्रदर्शन और संज्ञानात्मक मॉडल के इन सिद्धांतों की उपलब्धता सीमित है। इसलिए, संज्ञानात्मक मॉडल उत्पन्न करने के लिए अन्य साधनों का उपयोग किया जाता है। एक विधि एक विषय क्षेत्र से प्रतिनिधि परीक्षण वस्तुओं के कार्य विश्लेषण का उपयोग है। एक कार्य विश्लेषण कार्य प्रदर्शन के एक परिकल्पित संज्ञानात्मक मॉडल का प्रतिनिधित्व करता है, जहां परीक्षण वस्तु को हल करने के लिए उपयोग किए जाने वाले संभावित ज्ञान और प्रक्रियाओं को निर्दिष्ट किया जाता है। एक दूसरी विधि में प्रतिभागियों को कार्य द्वारा प्राप्त वास्तविक ज्ञान, प्रक्रियाओं और रणनीतियों की पहचान करने के लिए परीक्षण वस्तुओं को हल करते समय जोर से सोचना शामिल है। परीक्षक द्वारा जोर से बात करने के रूप में एकत्र की गई मौखिक रिपोर्ट में परीक्षण आइटम को हल करने के लिए उपयोग किए जाने वाले प्रासंगिक ज्ञान, कौशल और प्रक्रियाएं हो सकती हैं। ये ज्ञान, कौशल और प्रक्रियाएं संज्ञानात्मक मॉडल में विशेषताएँ बन जाती हैं, और मौखिक रिपोर्ट में प्रलेखित उनकी अस्थायी अनुक्रमण पदानुक्रमित क्रम प्रदान करती है। कार्य विश्लेषण का उपयोग करके प्राप्त एक संज्ञानात्मक मॉडल को मान्य किया जा सकता है और यदि आवश्यक हो, तो विचारशील अध्ययनों से एकत्र की गई परीक्षक मौखिक रिपोर्ट का उपयोग करके संशोधित किया जा सकता है। संज्ञानात्मक मॉडल की सटीकता क्यों महत्वपूर्ण है? एक सटीक संज्ञानात्मक मॉडल दो कारणों से महत्वपूर्ण है। सबसे पहले, एक संज्ञानात्मक मॉडल परीक्षण अंक व्याख्याओं को संज्ञानात्मक कौशल से जोड़ने के लिए व्याख्यात्मक ढांचा प्रदान करता है। अर्थात्, परीक्षण विकासकर्ता छात्र ज्ञान, कौशल और प्रक्रियाओं के बारे में रक्षात्मक दावे करने के लिए बेहतर स्थिति में होता है जो परीक्षण प्रदर्शन के लिए जिम्मेदार होते हैं। दूसरा, एक संज्ञानात्मक मॉडल निर्देश के साथ संज्ञानात्मक और सीखने के मनोविज्ञान के बीच एक कड़ी प्रदान करता है। एक परीक्षक के देखे गए प्रतिक्रिया पैटर्न के आधार पर, एक स्कोर रिपोर्ट के माध्यम से एक परीक्षक की संज्ञानात्मक ताकत और कमजोरियों के बारे में विस्तृत प्रतिक्रिया प्रदान की जा सकती है। इस नैदानिक जानकारी का उपयोग तब विशिष्ट संज्ञानात्मक कौशल में सुधार या सुधार के लक्ष्यों के साथ, परीक्षक के अनुरूप निर्देश को सूचित करने के लिए किया जा सकता है। संज्ञानात्मक मॉडल का एक उदाहरण निम्नलिखित पदानुक्रम अनुपात, गुणनखंडन, कार्य और प्रतिस्थापन (जिसे अनुपात और बीजगणित पदानुक्रम कहा जाता है) के क्षेत्रों में ज्ञान और कौशल के लिए एक संज्ञानात्मक मॉडल कार्य प्रदर्शन का एक उदाहरण है। यह पदानुक्रम अलग है और नौ विशेषताओं से बना है जो नीचे वर्णित हैं। यदि संज्ञानात्मक मॉडल को सही माना जाता है, तो एक परीक्षक जिसने ए3 विशेषता में महारत हासिल की है, माना जाता है कि उसने इसके नीचे की विशेषताओं, अर्थात् ए1 और ए2 विशेषताओं में महारत हासिल की है। इसके विपरीत, यदि किसी परीक्षक को ए2 विशेषता में महारत हासिल है, तो यह उम्मीद की जाती है कि परीक्षक को ए1 विशेषता में महारत हासिल है, लेकिन ए3 में नहीं। पदानुक्रम में दो स्वतंत्र शाखाएँ होती हैं जो एक सामान्य पूर्व शर्त साझा करती हैं-ए1 विशेषता। ए1 विशेषता के अलावा, पहली शाखा में दो अतिरिक्त विशेषताएँ, ए2 और ए3 शामिल हैं, और दूसरी शाखा में एक स्व-निहित उप-पदानुक्रम शामिल है जिसमें ए4 से ए9 विशेषताएँ शामिल हैं। तीन स्वतंत्र शाखाएँ उप-पदानुक्रम की रचना करती हैंः विशेषताएँ A4, A5, A6; विशेषताएँ A4, A7, A8; और विशेषताएँ A4, A9। एक पूर्व शर्त विशेषता के रूप में, विशेषता ए1 में सबसे बुनियादी अंकगणितीय संचालन कौशल शामिल हैं, जैसे कि जोड़, घटाव, गुणन और संख्याओं का विभाजन। ए2 और ए3 विशेषताएँ दोनों ही कारकों से संबंधित हैं। ए2 विशेषता में, परीक्षक को कारकों के गुणों के बारे में जानकारी होनी चाहिए। ए3 विशेषता में, परीक्षक को न केवल गुणनखंडन (यानी गुणनखंडन) के ज्ञान की आवश्यकता होती है, बल्कि गुणनखंडन के नियमों को लागू करने के कौशल की भी आवश्यकता होती है। इसलिए, ए3 विशेषता को ए2 की तुलना में अधिक उन्नत विशेषता माना जाता है। स्व-निहित उप-पदानुक्रम में छह विशेषताएँ होती हैं। इन विशेषताओं में, विशेषता ए4 उप-पदानुक्रम में अन्य सभी विशेषताओं के लिए पूर्व शर्त है। एट्रिब्यूट ए4 में ए1 को एक पूर्व शर्त के रूप में विशेषता दी गई है क्योंकि ए4 न केवल अंकगणितीय संचालन (यानी ए1 विशेषता) में बुनियादी कौशल का प्रतिनिधित्व करता है, बल्कि इसमें बीजगणितीय अभिव्यक्तियों में मूल्यों का प्रतिस्थापन भी शामिल है जो अधिक अमूर्त है और इसलिए, ए1 विशेषता की तुलना में अधिक कठिन है। उप-पदानुक्रम में पहली शाखा मुख्य रूप से कार्यात्मक ग्राफ रीडिंग से संबंधित है। ए5 विशेषता के लिए, परीक्षक को एक परिचित फलन के ग्राफ को उसके संबंधित फलन के साथ मानचित्रित करने में सक्षम होना चाहिए। एक वस्तु में जिसके लिए विशेषता ए5 (जैसे, वस्तु 4) की आवश्यकता होती है, विशेषता ए4 आमतौर पर आवश्यक है क्योंकि परीक्षक को ग्राफ में यादृच्छिक बिंदु ढूंढने चाहिए और ग्राफ और फ़ंक्शन के बीच एक मिलान खोजने के लिए फ़ंक्शन के समीकरण में बिंदुओं को प्रतिस्थापित करना चाहिए। दूसरी ओर, एट्रिब्यूट ए6, कार्यों के अमूर्त गुणों से संबंधित है, जैसे कि स्वतंत्र और आश्रित चर के बीच संबंध के चित्रमय प्रतिनिधित्व को पहचानना। कम परिचित कार्यों के लिए ग्राफ, जैसे कि उच्च-शक्ति बहुपदों का एक कार्य, शामिल हो सकता है। इसलिए, विशेषता A6 को विशेषता A5 की तुलना में अधिक कठिन माना जाता है और उप-पदानुक्रम में विशेषता A5 के नीचे रखा जाता है। उप-पदानुक्रम में दूसरी शाखा उन्नत प्रतिस्थापन से जुड़े कौशल पर विचार करती है। एट्रिब्यूट ए7 के लिए परीक्षक को संख्याओं को बीजगणितीय अभिव्यक्तियों में प्रतिस्थापित करने की आवश्यकता होती है। विशेषता A4 के सापेक्ष विशेषता A7 की जटिलता संख्याओं के कई जोड़े और कई समीकरणों के समवर्ती प्रबंधन में निहित है। एट्रिब्यूट ए8 उन्नत प्रतिस्थापन के कौशल का भी प्रतिनिधित्व करता है। हालाँकि, जो विशेषता A8 को विशेषता A7 की तुलना में अधिक कठिन बनाती है, वह यह है कि संख्याओं के बजाय बीजगणितीय अभिव्यक्तियों को किसी अन्य बीजगणितीय अभिव्यक्ति में प्रतिस्थापित करने की आवश्यकता है। उप-पदानुक्रम की अंतिम शाखा में केवल एक अतिरिक्त विशेषता, ए9 है, जो नियम की समझ और अनुप्रयोग से जुड़े कौशल से संबंधित है। यह संख्यात्मक मान या बीजगणितीय अभिव्यक्ति के बजाय नियम है जिसे समाधान तक पहुंचने के लिए वस्तु में प्रतिस्थापित करने की आवश्यकता होती है। संज्ञानात्मक मॉडल प्रतिनिधित्व अनुपात और बीजगणित विशेषता पदानुक्रम को मैट्रिक्स के रूप में भी व्यक्त किया जा सकता है। शुरू करने के लिए, विशेषताओं के बीच प्रत्यक्ष संबंध क्रम (के, के) के द्विआधारी निकटता मैट्रिक्स (ए) द्वारा निर्दिष्ट किया जाता है, जहां के विशेषताओं की संख्या है, जैसे कि ए मैट्रिक्स में प्रत्येक तत्व दो विशेषताओं के बीच प्रत्यक्ष संबंध की अनुपस्थिति (यानी, 0) या उपस्थिति (यानी, 1) का प्रतिनिधित्व करता है। अनुपात और बीजगणित पदानुक्रम के लिए प्रस्तुत ए मैट्रिक्स नीचे दिखाया गया है। प्रत्येक पंक्ति और स्तंभ ए मैट्रिक्स एक विशेषता का प्रतिनिधित्व करता है; पहली पंक्ति और स्तंभ ए 1 विशेषता का प्रतिनिधित्व करते हैं और अंतिम पंक्ति और स्तंभ ए 9 विशेषता का प्रतिनिधित्व करते हैं। किसी विशेष पंक्ति में 1 की उपस्थिति उस विशेषता और स्तंभ स्थिति के अनुरूप विशेषता के बीच एक सीधे संबंध को दर्शाती है। उदाहरण के लिए, विशेषता A1 सीधे विशेषता A2 से जुड़ा हुआ है क्योंकि पहली पंक्ति में 1 की उपस्थिति है (यानी। विशेषता A1) और दूसरा कॉलम (यानी, विशेषता A2)। पंक्ति 1 में 0 की स्थिति इंगित करती है कि A1 न तो सीधे खुद से जुड़ा हुआ है और न ही A3 और A5 को A9 से जोड़ता है। विशेषताओं के बीच प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष संबंधों को क्रम (के, के) के द्विआधारी पहुंच मैट्रिक्स (आर) द्वारा निर्दिष्ट किया जाता है, जहां के विशेषताओं की संख्या है। ए मैट्रिक्स से आर मैट्रिक्स प्राप्त करने के लिए, बूलियन जोड़ और गुणन संचालन आसन्नता मैट्रिक्स पर किए जाते हैं, जिसका अर्थ है कि n अपरिवर्तनीयता तक पहुंचने के लिए आवश्यक पूर्णांक है, और I पहचान मैट्रिक्स है। अनुपात और बीजगणित पदानुक्रम के लिए आर मैट्रिक्स आगे दिखाया गया है। ए मैट्रिक्स के समान, मैट्रिक्स में प्रत्येक पंक्ति और स्तंभ एक विशेषता का प्रतिनिधित्व करते हैं; पहली पंक्ति और स्तंभ विशेषता ए1 का प्रतिनिधित्व करते हैं और अंतिम पंक्ति और स्तंभ विशेषता ए9 का प्रतिनिधित्व करते हैं। पहली विशेषता या तो प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष रूप से सभी विशेषताओं A1 से A9 से जुड़ी होती है। यह पंक्ति 1 के सभी स्तंभों में 1 की उपस्थिति द्वारा दर्शाया जाता है (यानी, ए 1 विशेषता का प्रतिनिधित्व करता है)। आर मैट्रिक्स में, एक विशेषता को स्वयं से संबंधित माना जाता है जिसके परिणामस्वरूप मुख्य विकर्ण के साथ 1 होता है। पदानुक्रम का उल्लेख करते हुए, यह दिखाया गया है कि विशेषता A1 सीधे विशेषता A2 से जुड़ा हुआ है और अप्रत्यक्ष रूप से A2 के साथ इसके संबंध के माध्यम से A3 से जुड़ा हुआ है। एट्रिब्यूट ए1 अप्रत्यक्ष रूप से ए4 के साथ अपने संबंध के माध्यम से ए5 से ए9 विशेषताओं से जुड़ा हुआ है। वस्तुओं के संभावित पूल को क्रम (के, पी) के आपतन मैट्रिक्स (क्यू) द्वारा दर्शाया जाता है, जहाँ के विशेषताओं की संख्या है और पी संभावित वस्तुओं की संख्या है। वस्तुओं का यह पूल विशेषताओं के सभी संयोजनों का प्रतिनिधित्व करता है जब विशेषताएँ एक दूसरे से स्वतंत्र होती हैं। हालाँकि, वस्तुओं के इस समूह को आर मैट्रिक्स द्वारा परिभाषित विशेषता पदानुक्रम की बाधाओं को लागू करके कम घटना मैट्रिक्स (क्यू. आर.) बनाने के लिए कम किया जा सकता है। क्यू. आर. मैट्रिक्स उन वस्तुओं का प्रतिनिधित्व करता है जो विशेषता पदानुक्रम में परिभाषित विशेषताओं के बीच निर्भरता को पकड़ते हैं। क्यू. आर. मैट्रिक्स का गठन बूलियन समावेशन का उपयोग करके यह निर्धारित करके किया जाता है कि क्यू मैट्रिक्स के प्रत्येक कॉलम में आर मैट्रिक्स के कौन से कॉलम तार्किक रूप से शामिल हैं। क्यू आर मैट्रिक्स क्रम (के,) का है जहाँ के विशेषताओं की संख्या है और आई पदानुक्रम में बाधाओं के परिणामस्वरूप वस्तुओं की कम संख्या है। अनुपात और बीजगणित पदानुक्रम के लिए, क्यू आर मैट्रिक्स को आगे दिखाया गया है। क्यू. आर. मैट्रिक्स एक महत्वपूर्ण परीक्षण वस्तु विकास खाका प्रदान करता है जहाँ वस्तुओं को विशेषताओं के प्रत्येक विशिष्ट संयोजन को मापने के लिए बनाया जा सकता है। इस तरह, संज्ञानात्मक मॉडल के प्रत्येक घटक का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन किया जा सकता है। इस उदाहरण में, क्यू आर मैट्रिक्स में निर्दिष्ट सभी विशेषता संयोजनों को मापने के लिए कम से कम 9 वस्तुओं की आवश्यकता होती है। अपेक्षित परीक्षक प्रतिक्रिया पैटर्न अब क्यू. आर. मैट्रिक्स का उपयोग करके उत्पन्न किया जा सकता है। एक प्रत्याशित परीक्षक की अवधारणा एक काल्पनिक परीक्षक के रूप में की जाती है जो उन वस्तुओं का सही उत्तर देता है जिनके लिए संज्ञानात्मक विशेषताओं की आवश्यकता होती है जिनमें परीक्षक ने महारत हासिल की है। अपेक्षित प्रतिक्रिया मैट्रिक्स (ई) बूलियन समावेशन का उपयोग करके, एट्रिब्यूट पैटर्न मैट्रिक्स (जो कि क्यू. आर. मैट्रिक्स का ट्रांसपोज़ है) की प्रत्येक पंक्ति की तुलना क्यू. आर. मैट्रिक्स के स्तंभों से करके बनाया जाता है। प्रत्याशित प्रतिक्रिया मैट्रिक्स क्रम (जे, आई) का है, जहां जे परीक्षकों की संख्या है और आई पदानुक्रम द्वारा लगाए गए प्रतिबंधों के परिणामस्वरूप वस्तुओं की कम संख्या है। अनुपात और बीजगणित पदानुक्रम के लिए ई मैट्रिक्स नीचे दिखाया गया है। यदि संज्ञानात्मक मॉडल सही है, तो 58 अद्वितीय वस्तु प्रतिक्रिया पैटर्न परीक्षकों द्वारा तैयार किए जाने चाहिए जो इन संज्ञानात्मक-आधारित वस्तुओं को लिखते हैं। 0s की एक पंक्ति को आमतौर पर E मैट्रिक्स में जोड़ा जाता है जो एक ऐसे परीक्षक का प्रतिनिधित्व करता है जिसने किसी भी विशेषता में महारत हासिल नहीं की है। संक्षेप में, यदि परीक्षक के विशेषता स्वरूप में वस्तु के लिए आवश्यक विशेषताएँ हैं, तो परीक्षक से वस्तु का सही उत्तर देने की अपेक्षा की जाती है। हालाँकि, यदि परीक्षक के विशेषता पैटर्न में वस्तु के लिए आवश्यक एक या अधिक संज्ञानात्मक विशेषताएँ नहीं हैं, तो परीक्षक से वस्तु का सही उत्तर देने की अपेक्षा नहीं की जाती है। परीक्षण विकास वस्तु विकास में संज्ञानात्मक मॉडल की भूमिका एक विशेषता पदानुक्रम के रूप में संज्ञानात्मक मॉडल का वस्तु विकास के लिए सीधा प्रभाव पड़ता है। प्रत्येक विशेषता को मापने वाली वस्तुओं को संज्ञानात्मक मॉडल द्वारा निर्दिष्ट विशेषताओं के पदानुक्रमित क्रम को बनाए रखना चाहिए, जबकि तेजी से जटिल संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं को भी मापना चाहिए। ये वस्तु प्रकार या तो बहु विकल्प या निर्मित प्रतिक्रिया प्रारूप में हो सकते हैं। आज तक, ए. एच. एम. का उपयोग उन वस्तुओं के साथ किया गया है जिन्हें द्विगुणित रूप से प्राप्त किया जाता है जहां 1 सही उत्तर से मेल खाता है और 0 गलत उत्तर से मेल खाता है। इसलिए, एक छात्र के परीक्षण प्रदर्शन को 1 और 0 के रूप में सही और गलत प्रतिक्रियाओं के वेक्टर द्वारा संक्षेपित किया जा सकता है। यह वेक्टर तब साइकोमेट्रिक विश्लेषण के लिए इनपुट के रूप में कार्य करता है जहां परीक्षक की विशेषता निपुणता का अनुमान लगाया जाता है। वस्तु विकास के लिए दृष्टिकोण संज्ञानात्मक मॉडल में विशेषताओं को एक महीन अनाज के आकार पर निर्दिष्ट किया जाता है ताकि परीक्षक के परीक्षण प्रदर्शन के बारे में एक विस्तृत संज्ञानात्मक कौशल प्रोफ़ाइल प्राप्त की जा सके। इसके लिए कई वस्तुओं की आवश्यकता होती है जिन्हें पदानुक्रम में प्रत्येक विशेषता को मापने के लिए बनाया जाना चाहिए। कंप्यूटर-आधारित परीक्षणों के लिए, स्वचालित वस्तु उत्पादन (ए. आई. जी.) एक सामान्य टेम्पलेट का उपयोग करके कई वस्तुओं को "ऑन द फ्लाई" उत्पन्न करने के लिए एक आशाजनक विधि है जिसमें समान रूप और साइकोमेट्रिक गुण होते हैं। एक पदानुक्रम में विशेषताओं के साथ संरेखित वस्तुओं का उदाहरण अनुपात और बीजगणित पदानुक्रम के सचित्र प्रतिनिधित्व का उल्लेख करते हुए, प्रत्येक विशेषताओं में वर्णित कौशल को मापने के लिए एक वस्तु का निर्माण किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, ए1 विशेषता में सबसे बुनियादी अंकगणितीय संचालन कौशल शामिल हैं, जैसे कि जोड़, घटाव, गुणन और संख्याओं का विभाजन। इस कौशल को मापने वाली एक वस्तु निम्नलिखित हो सकती हैः परीक्षकों को बीजगणितीय अभिव्यक्ति के साथ प्रस्तुत किया जाता है, और (टी + यू) के लिए हल करने के लिए कहा जाता है। इस मद के लिए, परीक्षकों को 19 में से 3 को घटाना होगा और फिर 16 को 4 से विभाजित करना होगा। एट्रिब्यूट ए2 कारकों के गुण के बारे में ज्ञान का प्रतिनिधित्व करता है। इस विशेषता को मापने वाली वस्तु का एक उदाहरण है "यदि (पी + 1) (टी-3) = 0 और पी धनात्मक है, तो टी का मान क्या है?" परीक्षक को इस गुण को जानना चाहिए कि कम से कम एक कारक का मान शून्य होना चाहिए यदि कई कारकों का गुणनफल शून्य है। एक बार इस गुण को पहचान लेने के बाद, परीक्षक यह पहचानने में सक्षम होगा कि क्योंकि पी धनात्मक है, (टी-3) पूरी अभिव्यक्ति के मान को शून्य बनाने के लिए शून्य होना चाहिए, जो अंत में टी के लिए 3 का मान देगा। इस वस्तु का सही उत्तर देने के लिए, परीक्षक को ए1 और ए2 दोनों विशेषताओं में महारत हासिल होनी चाहिए थी। एट्रिब्यूट ए3 न केवल फैक्टरिंग के ज्ञान (यानी, ए2 विशेषता) का प्रतिनिधित्व करता है, बल्कि फैक्टरिंग के नियमों को लागू करने के कौशल का भी प्रतिनिधित्व करता है। इस विशेषता को मापने वाली वस्तु का एक उदाहरण है "। परीक्षक द्वारा पहली अभिव्यक्ति के गुणनफल में दूसरी अभिव्यक्ति को शामिल करने के बाद ही दूसरी अभिव्यक्ति के मूल्य की गणना स्पष्ट होगी। इस मद का सही उत्तर देने के लिए, परीक्षक को ए1, ए2 और ए3 विशेषताओं में महारत हासिल होनी चाहिए। साइकोमेट्रिक विश्लेषण इस चरण के दौरान, सांख्यिकीय पैटर्न मान्यता का उपयोग उन विशेषता संयोजनों की पहचान करने के लिए किया जाता है जो संज्ञानात्मक मॉडल से प्राप्त अपेक्षित प्रतिक्रिया पैटर्न के सापेक्ष देखी गई परीक्षक प्रतिक्रिया के आधार पर परीक्षक के पास होने की संभावना है। किसी भी आगे के विश्लेषण से पहले, निर्दिष्ट संज्ञानात्मक मॉडल को परीक्षकों द्वारा उपयोग की जाने वाली संज्ञानात्मक विशेषताओं को सटीक रूप से प्रतिबिंबित करना चाहिए। यह उम्मीद की जाती है कि अभ्यर्थियों के एक बड़े समूह द्वारा उत्पन्न देखे गए प्रतिक्रिया पैटर्न और अपेक्षित प्रतिक्रिया पैटर्न के बीच विसंगतियां या पर्ची होंगी। परीक्षकों से प्राप्त अवलोकन प्रतिक्रिया पैटर्न के सापेक्ष संज्ञानात्मक मॉडल के अनुरूपता का मूल्यांकन पदानुक्रमित स्थिरता सूचकांक का उपयोग करके किया जा सकता है। एच. सी. आई. उस डिग्री का मूल्यांकन करता है जिसके लिए देखे गए प्रतिक्रिया पैटर्न विशेषता पदानुक्रम के अनुरूप हैं। परीक्षक 'i' के लिए एच. सी. आई. इस प्रकार दिया जाता हैः जहां 'J' वस्तुओं की कुल संख्या है, 'Xij' वस्तु 'j' के लिए परीक्षक 'i' का अंक (यानी, 1 या 0) है, 'Sj' में ऐसी वस्तुएं शामिल हैं जिनके लिए वस्तु 'j' की विशेषताओं के उपसमुच्चय की आवश्यकता होती है, और एन. सी. आई. परीक्षक 'i' द्वारा सही उत्तर दी गई वस्तुओं की तुलना की कुल संख्या है। एच. सी. आई. के मान-1 से + 1 तक होते हैं। 1 के करीब के मान देखे गए प्रतिक्रिया पैटर्न और पदानुक्रम से उत्पन्न अपेक्षित परीक्षक प्रतिक्रिया पैटर्न के बीच एक अच्छे फिट का संकेत देते हैं। इसके विपरीत, कम एच. सी. आई. मान देखे गए परीक्षक प्रतिक्रिया पैटर्न और पदानुक्रम से उत्पन्न अपेक्षित परीक्षक प्रतिक्रिया पैटर्न के बीच एक बड़ी विसंगति का संकेत देते हैं। 0. 0 से ऊपर के एच. सी. आई. मान अच्छे मॉडल-डेटा फिट का संकेत देते हैं। मॉडल-डेटा फिट क्यों महत्वपूर्ण है? अच्छा मॉडल-डेटा फिट प्राप्त करना निर्दिष्ट विशेषता पदानुक्रम को मान्य करने के लिए अतिरिक्त साक्ष्य प्रदान करता है, जो एक परीक्षक की विशेषता निपुणता के निर्धारण के साथ आगे बढ़ने से पहले आवश्यक है। यदि डेटा को मॉडल में फिट नहीं दिखाया जाता है, तो विभिन्न कारण बड़ी संख्या में विसंगतियों के लिए जिम्मेदार हो सकते हैं जिनमें शामिल हैंः विशेषताओं का गलत निर्धारण, पदानुक्रम के भीतर विशेषताओं का गलत क्रम, निर्दिष्ट विशेषताओं को मापने वाली वस्तुएं नहीं, और/या मॉडल परीक्षकों के दिए गए नमूने द्वारा उपयोग की जाने वाली संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं को प्रतिबिंबित नहीं करता है। इसलिए, संज्ञानात्मक मॉडल को सही ढंग से परिभाषित किया जाना चाहिए और देखे गए प्रतिक्रिया पैटर्न के साथ निकटता से संरेखित किया जाना चाहिए ताकि परीक्षकों के ज्ञान और कौशल के एक विशिष्ट समूह के बारे में अनुमान लगाने के लिए एक ठोस ढांचा प्रदान किया जा सके। एक बार जब हम यह स्थापित कर लेते हैं कि मॉडल डेटा में फिट बैठता है, तो विशेषता संभावनाओं की गणना की जा सकती है। ए. एच. एम. के साइकोमेट्रिक विश्लेषण में विशेषता संभावनाओं का उपयोग महत्वपूर्ण है क्योंकि ये संभावनाएं नैदानिक रिपोर्टिंग प्रक्रिया के हिस्से के रूप में अपने विशेषता-स्तर के प्रदर्शन के बारे में विशिष्ट जानकारी प्रदान करती हैं। इस संभावना का अनुमान लगाने के लिए कि परीक्षकों में विशिष्ट विशेषताएँ होती हैं, उनके देखे गए आइटम प्रतिक्रिया पैटर्न को देखते हुए, एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क दृष्टिकोण का उपयोग किया जाता है। तंत्रिका नेटवर्क का संक्षिप्त विवरण तंत्रिका नेटवर्क एक प्रकार का समानांतर-प्रसंस्करण वास्तुकला है जो मध्य-स्तरीय छिपी हुई इकाइयों की एक श्रृंखला के माध्यम से इनपुट इकाई (यानी, उत्तेजना इकाइयों) द्वारा प्राप्त किसी भी उत्तेजना को आउटपुट इकाई (यानी, प्रतिक्रिया इकाइयों) के लिए एक संकेत में बदल देता है। इनपुट परत में प्रत्येक इकाई छिपी हुई परत में प्रत्येक इकाई से जुड़ी होती है और बदले में, आउटपुट परत में प्रत्येक इकाई से जुड़ी होती है। आम तौर पर, एक तंत्रिका नेटवर्क के लिए निम्नलिखित चरणों की आवश्यकता होती है। शुरू करने के लिए, इनपुट परत की प्रत्येक कोशिका उदाहरण वेक्टर में प्रतिक्रिया मूल्यों के अनुरूप एक मान (0 या 1) प्राप्त करती है। प्रत्येक इनपुट सेल तब प्राप्त मूल्य को प्रत्येक छिपी हुई सेल को भेजता है। प्रत्येक छिपी हुई कोशिका अपने निवेश का एक रैखिक रूप से भारित योग बनाती है और लॉजिस्टिक फ़ंक्शन का उपयोग करके योग को बदल देती है और परिणाम को प्रत्येक आउटपुट कोशिका में पारित करती है। प्रत्येक उत्पादन कोशिका, बदले में, छिपी हुई कोशिकाओं से अपने निवेश का एक रैखिक रूप से भारित योग बनाती है और लॉजिस्टिक फ़ंक्शन का उपयोग करके इसे बदल देती है, और परिणाम निकालती है। चूंकि परिणाम को लॉजिस्टिक परिवर्तन का उपयोग करके मापा जाता है, इसलिए आउटपुट मान 0 से 1 तक होते हैं। परिणाम की व्याख्या इस संभावना के रूप में की जा सकती है कि प्रत्येक उत्पादन के लिए सही या लक्ष्य मूल्य का मान 1 होगा। प्रतिक्रिया इकाइयों में उत्पादन लक्ष्यों (यानी, परीक्षक विशेषताओं) की तुलना प्रत्येक प्रोत्साहन इनपुट या उदाहरण (यानी, अपेक्षित प्रतिक्रिया पैटर्न) से जुड़े पैटर्न से की जाती है। शुरू में उत्तेजना और संबंध संबंध भार के साथ उत्पादित समाधान के असंगत होने की संभावना है जिसके परिणामस्वरूप अपेक्षाकृत बड़ी त्रुटि हो सकती है। हालांकि, इस असंगत परिणाम का उपयोग कनेक्शन भार को संशोधित करने के लिए किया जा सकता है जिससे अधिक सटीक समाधान और एक छोटी त्रुटि अवधि हो सकती है। भार को अनुमानित करने के लिए एक लोकप्रिय दृष्टिकोण ताकि त्रुटि शब्द को कम किया जा सके, एक सीखने के एल्गोरिदम के साथ है जिसे सामान्यीकृत डेल्टा नियम कहा जाता है जिसे एक प्रशिक्षण प्रक्रिया में शामिल किया जाता है जिसे त्रुटि का वापस प्रसार कहा जाता है। तंत्रिका नेटवर्क का विनिर्देशन विशेषता संभाव्यताओं की गणना तंत्रिका नेटवर्क को चरण 1 से उत्पन्न अपेक्षित परीक्षक प्रतिक्रिया पैटर्न दोनों के साथ प्रस्तुत करके शुरू होती है, उनके संबंधित विशेषता पैटर्न के साथ जो संज्ञानात्मक मॉडल (यानी, क्यू. आर. मैट्रिक्स का ट्रांसपोज़) से प्राप्त होता है, जब तक कि नेटवर्क प्रत्येक संबंध को नहीं सीखता। परिणाम वजन मैट्रिक्स का एक समूह है जिसका उपयोग इस संभावना की गणना करने के लिए किया जाएगा कि एक परीक्षक ने अपने देखे गए प्रतिक्रिया पैटर्न के आधार पर एक विशेष संज्ञानात्मक विशेषता में महारत हासिल कर ली है। 1 के करीब एक विशेषता संभावना इंगित करेगी कि परीक्षक ने संभवतः संज्ञानात्मक विशेषता में महारत हासिल कर ली है, जबकि 0 के करीब संभावना इंगित करेगी कि परीक्षक ने संभवतः संज्ञानात्मक विशेषता में महारत हासिल नहीं की है। परिणाम रिपोर्ट करना रिपोर्ट प्रक्रिया का महत्व स्कोर रिपोर्टिंग परीक्षण विकासकर्ता और परीक्षण उपयोगकर्ताओं के विविध दर्शकों के बीच इंटरफेस के रूप में एक महत्वपूर्ण कार्य करता है। एक स्कोर रिपोर्ट में उपयोगकर्ता द्वारा किए जा सकने वाले परिणामों के अर्थ और संभावित व्याख्याओं के बारे में विस्तृत जानकारी शामिल होनी चाहिए, जो अक्सर तकनीकी प्रकृति की होती है। शैक्षिक और मनोवैज्ञानिक परीक्षण के मानक रिपोर्टिंग प्रक्रिया में परीक्षण डेवलपर्स की भूमिका को स्पष्ट रूप से परिभाषित करते हैं। मानक 5.10 में कहा गया हैः जब छात्रों, माता-पिता, कानूनी प्रतिनिधियों, शिक्षकों, ग्राहकों या मीडिया को परीक्षण अंक की जानकारी जारी की जाती है, तो परीक्षण कार्यक्रमों के लिए जिम्मेदार लोगों को उचित व्याख्या प्रदान करनी चाहिए। व्याख्याओं में सरल भाषा में वर्णन किया जाना चाहिए कि परीक्षण में क्या शामिल है, अंकों का क्या अर्थ है और अंकों का उपयोग कैसे किया जाएगा। ए. एच. एम. का उपयोग करके संज्ञानात्मक नैदानिक परिणामों की रिपोर्ट करना ए. एच. एम. का एक प्रमुख लाभ यह है कि यह विशेषता संभाव्यता परिणामों का उपयोग करके व्यक्तिगत नैदानिक स्कोर रिपोर्टिंग का समर्थन करता है। ए. एच. एम. द्वारा उत्पादित अंक विवरण में न केवल कुल अंक होते हैं, बल्कि इस बारे में भी विस्तृत जानकारी होती है कि परीक्षण द्वारा किन संज्ञानात्मक विशेषताओं को मापा गया था और किस हद तक परीक्षकों ने इन संज्ञानात्मक विशेषताओं में महारत हासिल की है। यह नैदानिक जानकारी सीधे विशेषता विवरण से जुड़ी होती है, जो प्रत्येक छात्र के लिए व्यक्तिगत होती है और आसानी से प्रस्तुत की जाती है। इसलिए, ये रिपोर्ट विशिष्ट नैदानिक प्रतिक्रिया प्रदान करती हैं जो निर्देशात्मक निर्णयों को निर्देशित कर सकती हैं। यह प्रदर्शित करने के लिए कि ए. एच. एम. का उपयोग परीक्षण अंकों की रिपोर्ट करने और नैदानिक प्रतिक्रिया प्रदान करने के लिए कैसे किया जा सकता है, एक नमूना रिपोर्ट आगे प्रस्तुत की जाती है। दाहिनी ओर के उदाहरण में, परीक्षक ने ए1 और ए4 को ए6 के गुणों में महारत हासिल की। विशेषता निपुणता की रिपोर्ट करने के लिए तीन प्रदर्शन स्तरों का चयन किया गयाः गैर-निपुणता (0.00 और 0.35 के बीच विशेषता संभाव्यता मूल्य), आंशिक निपुणता (0.36 और 0.70 के बीच विशेषता संभाव्यता मूल्य), और निपुणता (0.71 और 1.00 के बीच विशेषता संभाव्यता मूल्य)। अंक विवरण के परिणामों से पता चलता है कि परीक्षक को चार विशेषताओं में स्पष्ट रूप से महारत हासिल है, ए1 (मूल अंकगणितीय संचालन), ए4 (बीजगणितीय अभिव्यक्तियों में मूल्यों को प्रतिस्थापित करने के लिए आवश्यक कौशल), ए5 (अपने संबंधित कार्य के साथ एक परिचित कार्य के ग्राफ को मानचित्रित करने का कौशल), और ए6 (कार्यों के अमूर्त गुण)। परीक्षक ने शेष पाँच विशेषताओं से जुड़े कौशल में महारत हासिल नहीं की है। संज्ञानात्मक नैदानिक मूल्यांकन के लिए ए. एच. एम. के प्रभाव मूल्यांकन, निर्देश और सीखने का एकीकरण संज्ञानात्मक नैदानिक मूल्यांकन की लोकप्रियता में वृद्धि का पता दो स्रोतों से लगाया जा सकता हैः मूल्यांकन विकासकर्ता और मूल्यांकन उपयोगकर्ता। मूल्यांकन विकासकर्ता वर्तमान मूल्यांकनों को तैयार करने के तरीके को बदलकर शिक्षण और सीखने को सूचित करने के लिए संज्ञानात्मक नैदानिक मूल्यांकनों के लिए बड़ी क्षमता देखते हैं। मूल्यांकन विकासकर्ताओं का यह भी तर्क है कि मूल्यांकन से शैक्षिक लाभों को अधिकतम करने के लिए, पाठ्यक्रम, निर्देश और मूल्यांकन डिजाइन को संरेखित और एकीकृत किया जाना चाहिए। शिक्षकों और अन्य शैक्षिक हितधारकों सहित मूल्यांकन उपयोगकर्ता, शैक्षिक मूल्यांकन से प्रासंगिक परिणामों की तेजी से मांग कर रहे हैं। इसके लिए मूल्यांकन को अधिकतम निर्देशात्मक मूल्य के लिए कक्षा अभ्यास के साथ संरेखित करने की आवश्यकता होती है। ए. एच. एम. आज तक, संज्ञानात्मक नैदानिक मूल्यांकन के एक रूप के रूप में, किसी दिए गए क्षेत्र में समस्याओं को हल करने के लिए परीक्षकों द्वारा वास्तव में उपयोग किए जाने वाले ज्ञान, कौशल और प्रक्रियाओं की पहचान करके पाठ्यक्रम और मूल्यांकन डिजाइन के बीच के मार्ग को संबोधित करता है। एक संज्ञानात्मक मॉडल में व्यवस्थित ये संज्ञानात्मक विशेषताएँ न केवल रुचि के निर्माण का प्रतिनिधित्व करती हैं, बल्कि संज्ञानात्मक परीक्षण खाका भी बन जाती हैं। इसके बाद संज्ञानात्मक मॉडल के भीतर प्रत्येक विशेषता संयोजन को व्यवस्थित रूप से मापने के लिए वस्तुओं का निर्माण किया जा सकता है। मूल्यांकन डिजाइन और निर्देश के बीच के मार्ग को संज्ञानात्मक विशेषताओं में महारत हासिल करने के संदर्भ में एक परीक्षक के प्रदर्शन के बारे में विशिष्ट, विस्तृत प्रतिक्रिया प्रदान करके भी संबोधित किया जाता है। यह संज्ञानात्मक नैदानिक प्रतिक्रिया छात्रों और शिक्षकों को एक अंक विवरण के रूप में प्रदान की जाती है। कौशल निपुणता प्रोफाइल, उदाहरण परीक्षण वस्तुओं जैसी सहायक जानकारी के साथ, शिक्षक द्वारा उन क्षेत्रों में निर्देशात्मक प्रयासों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है जहां छात्र को अतिरिक्त सहायता की आवश्यकता है। मूल्यांकन परिणाम सीखने के उद्देश्यों को बढ़ावा देने के लिए निर्देश की प्रभावशीलता पर शिक्षक को प्रतिक्रिया भी प्रदान कर सकते हैं। ए. एच. एम. संज्ञानात्मक नैदानिक मूल्यांकन के लिए एक आशाजनक विधि है। एक सैद्धांतिक परीक्षण डिजाइन दृष्टिकोण का उपयोग करना, परीक्षण विकास में संज्ञान को एकीकृत करना, इस बारे में मजबूत निष्कर्षों को बढ़ावा दे सकता है कि छात्र वास्तव में कैसे सोचते हैं और समस्याओं को हल करते हैं। इस ज्ञान के साथ, छात्रों को अतिरिक्त जानकारी प्रदान की जा सकती है जो उनके सीखने का मार्गदर्शन कर सकती है, जिससे भविष्य के शैक्षिक मूल्यांकन और समस्या समाधान कार्यों पर बेहतर प्रदर्शन हो सकता है। लीटन, जे. पी., और गिर्ल, एम. जे. को पढ़ने का सुझाव दिया। (एडस्.)। (2007)। शिक्षा के लिए संज्ञानात्मक नैदानिक मूल्यांकनः सिद्धांत और अनुप्रयोग। कैम्ब्रिज, यू. के.: कैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी प्रेस। बाहरी लिंक अनुप्रयुक्त मापन और मूल्यांकन संदर्भों में अनुसंधान केंद्र शैक्षिक अनुसंधान शैक्षिक मूल्यांकन विधियाँ मनोवैज्ञानिक परीक्षण और पैमाने