テスト解答データから解答者の学習要素の修得状態に関する情報を引き出す方法として，認知診断モデル(Cognitive Diagnostic Models, CDM)が注目されている．特に，多枝選択型のCDMは誤答時の情報も有効活用できると考えられ，実際にいくつかのモデルが提案されてきた．一方で，多枝選択型CDM をテストへ応用するためには，項目の各選択枝に対して，要求される学習要素を規定したQ行列を事前に設定する必要がある．その作成コストの問題と公開データの欠如から，先行研究でも数値シミュレーション研究にとどまっている例が多く，テスト開発にあたっての実証分析上の知見は乏しいのが現状である．そこで本研究では，Q 行列を付与した英語の多枝選択形式のテスト開発を行い，収集した実データに対してCDM を適用して，どのような診断結果が得られるのかを調べた．結果として，モデルがデータに対する一定の予測力を持つことが確認されたものの，今回検討した倹約的なモデルでは多枝選択形式特有の解答行動を十分反映できていない可能性が示され，さらなるモデル開発への示唆が得られた．
