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本研究在传统0-1属性的基础上,拓展出可以处理属性多级化的认知诊断模型——PA-rRUM和PA-DINA模型。Monte Carlo模拟研究表明:拓展模型具有较高的属性诊断正确率和参数估计精度,且参数估计的稳定性较强,说明拓展模型基本可行,可以用于实现多级化属性的认知诊断。这弥补了传统0-1化属性认知诊断模型的不足,具有较好的发展和应用前景;同时本研究还探讨了拓展模型性能及属性多级化下测验Q矩阵的设计。总之,本研究对于进一步拓展认知诊断在实践中的应用提供了重要的方法和技术支持。