萊頓等人（Leighton，Gierl，& Hunka，2004）提出了對被試認知屬性進行診斷的屬性層級方法（attribute hierarchy method，AHM）。
一、屬性層級
AHM將被試的測驗項目作答模式對應到已定義好的結構化屬性模式（structured attribute patterns）中，結構化屬性也叫屬性層級（attribute hierarchy），定義了被試在問題解決中所需屬性的結構順序，也就是任務解決中的認知模型。屬性層級在AHM中起著基礎性的作用，它代表了被試在測驗作答過程中涉及的知識技能及其結構關係。鄰接矩陣說明了屬性之間的層級關係，因此，在AHM中也起著關鍵作用。吉爾等人認為，基於某個認知模型的測驗分數推論更加具有解釋力，對於理解和評估被試的表現也更具有實質意義。
屬性層級方法是一種表麵上與規則空間方法非常相近的方法。方法提出者認為AHM是規則空間方法的變化，但他堅持認為兩種方法之間有很大的不同。最本質的不同在於AHM認為測驗認知屬性之間是存在層級關係的，因此是相互依賴的；而規則空間方法則沒有重視測驗屬性之間的層級關係及其相互依賴性，也沒有在鄰接矩陣中刻意進行定義。另外，AHM認為，必須在測驗編製之前定義好屬性層級結構，並依此屬性層級結構編製測驗項目，這樣才能保證編製的項目能夠推導出唯一的鄰接矩陣；而規則空間方法總是先編製好測驗項目，然後再根據測試數據推導出屬性鄰接矩陣，這樣很難保證鄰接矩陣的唯一性。
二、基於屬性層級的被試屬性掌握模式診斷
AHM將被試的作答表現與認知模型結合在一起的診斷過程分為四個主要步驟。
第一，定義任務解決認知模型，也就是屬性層級，屬性層級關係一般有四種典型模式，已在前文中描述。
第二，命製題目測量認知模型所定義的認知成分，根據屬性層級結構來命製測驗項目，測驗開發者可以完全控製每個項目測量的屬性。