关键词之三：认知诊断

近几年，认知诊断（Cognitive Diagnosis，CD）是教育研究领域中的一个热门话题，大量的博士、硕士研究生的学位论文将认知诊断作为研究课题。

传统的考试仅仅报告一个总分。获得相同总分的人，可能具有不同的认知结构和过程。认知诊断研究将认知心理学和心理测量学结合，借助现代的统计方法和计算机技术，对学生的认知结构和认知过程进行个性化的诊断分析，向学生、教师和家长提供更丰富的反馈信息，对进一步的学习和教学提出更具体、更有针对性的建议。认知诊断过程可以发现每个学习者的知识掌握状况，发现每个学习者的认知结构，并提出补救建议。

只有借助现代的统计工具、高速计算机和网络环境，才可能根据每个考生在考试中的反应做出认知诊断。今天，已经发展出多种认知诊断的数学模型，包括规则空间模型、统一模型、融合模型、DINA模型、属性层级模型等。

根据认知诊断的观点，考试不应仅仅提供一个笼统的“总分”，而应该进行描述性计分（descriptive scoring）。例如，美国教育测验服务中心（ETS）在美国的“高考”——《学术评估测试》（Scholastic Assessment Test，SAT）中，在《初级学术评估测验》（Preliminary Scholastic Assessment Test，PSAT）中，都采用了描述性计分系统。这一系统不是仅仅报告总分，而是力图向考生、教师、家长提供关于考生的优点和不足的更丰富的诊断信息。

描述性计分的关键步骤是对测验所要测量的能力进行特征（feature）定义，定义这种能力所具有的属性（attribute），详细描述学习的进程，界定不同的认知模式和不同的问题解决路径。

借助网络、测量技术和计算技术向学生、教师和家长提供及时的、有针对性的认知诊断服务，才能够算“学习革命”。