认知诊断评估是基于认知诊断模型对个体的属性掌握情况进行的评估诊断,那么,用于评估诊断的模型能否准确、合理地反映测验数据至关重要。近年来,关于认知诊断模型合理性验证的指标多针对测验拟合和项目拟合,而缺乏个人拟合研究,即对异常反应被试的鉴别与分析。事实上,如果不能正确侦察出失拟反应被试则会导致对被试属性掌握模式的错估,进而采取错误的补救措施。据此,本研究将IRT中常用的个人拟合检验统计量zl引入认知诊断领域,并提出了新的个人拟合指标:广义距离指标(GDI),并深入讨论了这两个指标在认知诊断个人拟合检验中的稳定性和准确性。研究分为三个子研究。研究一提出了新的个人拟合指标GDI,并通过模拟研究探讨GDI和zl在认知诊断领域中的可行性及侦察效果。研究二通过模拟研究探讨区分度、测验长度和属性个数对GDI和zl的影响。研究三采用GDI和zl鉴别分析Tatsuoka分数减法实证数据中的失拟被试,以说明GDI和zl在教育实践中的可行性。通过三个研究,得出以下结论:(1)本研究对GDI指标的扩展是可行的、合理的。GDI和zl对不同失拟比例和失拟类型情况下的异常反应被试可以检测出来,可以用于个人拟合检验。(2)GDI和zl对异常反应的灵敏性各有优势。区分度、测验长度和属性个数三者交互影响GDI和zl的侦察率。在区分度低时,GDI对创造性反应和随机反应的检出率更高,zl对作弊反应的检出率更高。在区分度高时,GDI对随机反应的检出率更高;此时随着测验长度的增加,GDI和zl对创造性反应和作弊反应的检出率均达到100%。另外,属性个数的增加也会提高GDI和zl的检出率。(3)实证研究中,GDI的临界值波动范围较小,更稳定。GDI和zl对异常反应的检测结果是存在一致性的。当删除异常反应被试后,整体的数据-模型拟合度提高了。