هدف البحث الحالي إلى الكشف عن البنية العاملية لمقياس الإخفاقات المعرفية من خلال استخدام طريقة تحليل الرسم البياني الاستكشافي (EGA) والتي تعتمد على تطبيقات التحليل الشبكي العصبي السيكومتري، لتقدير أبعاد درجات مقياس الإخفاقات المعرفية، وتحديد استقرار الأبعاد والمفردات داخل كل بعد من الأبعاد المستخرجة، كما تم تحديد أهمية مفردات المقياس بحساب المؤشرات المركزية الأربعة (البينية، القرب، القوة، التأثير المتوقع)، بالإضافة إلى استخدام نموذج سلم التقدير (RSM) كأحد نماذج الاستجابة للمفردة لفحص مدي مطابقة مفردات المقياس لافتراضات النموذج وجودتها وحساب معلمات المفردة، وتكونت عينة البحث من (929) طالبًا وطالبة من كلية التربية جامعة بورسعيد بمتوسط عمر قدره (21.772) سنة وانحراف معياري قدره (4.152) سنة، وتم تطبيق مقياس الإخفاقات المعرفية إعداد Broadbent et al. (1982) ، وباستخدام المتوسطات والانحرافات المعيارية وتحليل العوامل الاستكشافية، ومؤشرات المطابقة وتقديرات المعلمات باستخدام (RSM)، وتحليل البيانات ببرنامج SPSS 25، وبرنامج JASP 18.1.0، وبرنامج (R)، خلصت النتائج إلى أن (17) مفردة بنسبة (68%) أظهرت مطابقة جيدة لنموذج سلم التقدير، بمعامل ثبات تقديرات للمفردات (0.885)، ومعامل ثبات تقديرات للأفراد (0.883)، كما أظهرت النتائج أن أفضل بناء عاملي لمقياس الإخفاقات المعرفية هو النموذج ثلاثي العوامل، بالإضافة إلى أن مؤشرات المركزية أظهرت أن المفردات A22، A17، A15، A21 هي المفردات الأكثر أهمية وجودة في الشبكة العصبية السيكومترية لمقياس الإخفاقات المعرفية.