본 연구는 초등학교 3~6학년 학생들의 읽기이해 능력을 보다 정밀하게 진단하기 위해 Fusion 모형을 활용한 평가의 타당성을 검증하는 것을 목적으로 한다. 이를 통해 개별 학생의 인지적 강점과 약점을 분석하여 맞춤형 교수학습 전략을 제안하고자 한다. 연구 대상은 초등학교 3~6학년 학생이며, BASA 읽기이해 검사를 시행하였다. Fusion 모형을 적용하여 학생들의 수행 데이터를 분석하고, Q-행렬(Q-matrix)의 타당성을 검증하였다. 연구 결과, Fusion 모형은 기존 평가 방식보다 학생 개개인의 읽기이해 수준을 더욱 정밀하게 진단할 수 있는 것으로 나타났다. 또한, Q-행렬 검증 결과, 평가 문항과 인지 요소들의 관계가 통계적으로 유의미함을 확인하였다. 본 연구는 Fusion 모형이 초등학생의 읽기이해 능력을 효과적으로 평가할 수 있는 도구임을 입증하였다. 이를 바탕으로, 학년별 맞춤형 교육 전략을 개발하고 CDM 기반의 개별화 평가 시스템 도입을 제안한다. 특히 Fusion 모형은 머신러닝 기법을 응용하여 문항 반응 패턴을 기반으로 학습자의 인지적 특성을 다차원적으로 분석하는 인공지능 기반 진단 모델로, 기존 평가 도구보다 높은 진단 정밀도와 적응성을 보장할 수 있을 것으로 기대한다.