许多认知诊断模型都是在Q矩阵基础上发展起来的,而Q矩阵是由预先构建的认知属性层次结构唯一决定的。使用这样的模型对被试进行认知诊断,必须要确保认知属性层次结构的正确性,因为这是模型结果解释的基础。认知属性层次结构的构建需要专家和教师对特定内容的属性及属性间的逻辑层次关系进行深入的理论分析,在此基础上科学的划定认知属性层次结构。在认知属性层次结构构建中有三个问题要考虑,一是每个属性本身的科学性、二是属性全体的完整性、三是属性间相互关系派位的准确性。属性本身的科学性需要专业领域的专家进行深入研究。专家在理论基础上划定特定内容的认知属性层次结构后,层次一致性指标(The Hierarchy Consistency Index,HCI)可作为检验属性全体的完整性以及属性间相互关系派位的准确性的辅助方法,它把学生的实际反应模式与由属性层次结构得到的Qr矩阵相比较,来评估认知属性层次结构是否是学生解答测验项目的认知过程的真实表征。换句话说,HCI指标分别计算参加测验的每个被试的HCI,并用结果来说明每个被试解题时是否使用了与认知属性层次结构不同的认知规律。全体被试的HCI平均值和标准差可作为总体模型--数据拟合的指标。高的平均值及低的标准差说明项目反应向量与模型拟合良好。本研究使用全体被试的HCI均值和标准差对属性间相互关系派位的准确性及属性全体的完整性进行初步研究,对有着不同属性关系派位错误的认知属性层次结构及属性缺失结构进行分析,比较HCI对各种错误结构的敏感性,为教育工作者在教育认知诊断测验中及教学实践中如何检验在理论基础上已构建的认知属性层次结构给出操作性建议。