《认知诊断理论方法与应用》较系统地阐述了认知诊断的基本理论和方法（如：第一章至第三章），并对相关理论、方法如何在实践中应用进行了翔实的介绍（如：第四章、第十章）。本书紧跟国际研究前沿，结合作者最新研究成果，对当前国际上较前沿的多级评分认知诊断模型（第五章）、认知诊断CAT（第七章）、群体水平认知诊断（第六章）以及认知诊断相关新技术（第八章、第九章和第十一章）进行了介绍。

第一章  新一代测验理论与认知诊断
第一节  新一代测验理论的产生
第二节  认知诊断概述

第二章  认知诊断测验编制的理论与方法
第一节  认知诊断测验与传统测验的异同
第二节  认知诊断测验编制的相关理论与方法
第三节  认知诊断测验编制的基本原则与过程

第三章  常用的认知诊断模型
第一节  线性Logistic模型（LLTM）
第二节  规则空间模型（RSM）
第三节  属性层级模型
第四节  融合模型（Fusion model）
第五节  DINA及HO-DINA模型
第六节  多维项目反应理论模型
第七节  认知诊断模型的认知假设与模型选择
第八节  小结

第四章  认知诊断运作示例：小学生分数加减法的认知诊断
第一节  认知属性及属性阶层关系确立
第二节  认知诊断测验的编制
第三节  认知诊断结果分析
第四节  诊断效度验证
第五节  小结

第五章  多级评分认知诊断模型的开发
第一节  基于DINA模型的多级评分认知诊断模型开发
第二节  基于AHM的多级评分认知诊断模型的开发

第六章  群体水平的认知诊断方法与实践
第一节  矩阵抽样设计与群体水平项目反应理论
第二节  群体水平认知诊断模型开发
第三节  英语阅读问题解决的群体水平认知诊断

第七章  计算机化自适应认知诊断测验
第一节  计算机化自适应认知诊断测验简介
第二节  CD-CAT选题策略及初始题选取方法
第三节  CD-CAT开发实例

第八章  Tatsuoka的Q矩阵理论修正及拓展
第一节  如何认定属性层级关系
第二节  认知诊断中几类矩阵及其计算
第三节  如何计算期望反应模式
第四节  如何提高认知诊断的构念效度
第五节  Q矩阵理论的评注

第九章  认知诊断的技术探索
第一节  CD-CAT中原始题属性的自动标定
第二节  Bayes网络在认知诊断中的应用
第三节  HCI指标及其扩展
第四节  人工神经网络在认知诊断分类中的应用
第五节  CD-CAT中题目参数的在线标定及其设计

第十章  认知诊断的实践探索
第一节  小学儿童数学问题解决认知诊断
第二节  中学生图形推理的认知诊断

第十一章  认知诊断新进展
第一节  基于DINA模型测验Q矩阵修正方法
第二节  一种多策略认知诊断方法

第十二章  展望
参考文献