2010年7月颁布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020年)》中提出:“信息技术对教育发展具有革命性影响,必须予以高度重视”。大数据、学习分析作为目前教育领域的研究热点,有望成为变革教育的突破口。通过学习分析能够更好的服务学生的学和教师的教,有望真正实现以学习者为中心的个性化教育。当前无论是课堂教学还是类似MOOC式的网络教学,对学习者学习效果的评估诊断都是其中的重要环节,也是急需解决的难题之一。国内外相关研究中,对学习者知识点掌握情况的诊断研究较多,而对学习者高级思维能力如问题解决能力的诊断却少之又少。本文借鉴IMMEX(Interactive Multim-edia Exercises)理论,尝试研究出一套高效快捷的对学习者问题解决能力进行诊断的方法及步骤,为实现问题解决能力的自动化诊断做铺垫。本研究主要包含以下几点内容:(1)设计并开发能力测评系统,该系统用于收集被测试者的数据。本文介绍系统中不同角色下的主要功能模块和工作流程。基于系统平台,以上海师范大学教育技术学本科阶段的专业必修课“ASP.NET”中”MVC编程”模块和“数据库设计与应用”中“E-R作图”模块为例,设计了两套用于测试的测试题,并介绍基于XML的测试题的设计与实现方式。(2)利用线性回归分析方法对收集的数据进行统计分析,尝试得出问题解决能力的诊断模型。基于两门课程的测试题,分别以教育技术系本科2012级全体学生和2013级全体学生为被试,进行了两轮迭代研究。对期末成绩优秀的测试者,分别就其成绩与其在测试题每个信息选项上停留的时间,成绩与做答点击的关键信息选项的停留时间,以及成绩与作答点击关键信息选项的停留时间之和与总用时的比值进行了线性回归分析。通过两轮的验证表明上述方法并不能得出有效的能够诊断学习者问题解决能力的方法。(3)得出基于时间序列数据的问题解决能力诊断方法。第二轮的迭代研究在发现问题并解决问题的过程中最终探究出能够诊断学习者问题解决能力的方法。首先通过测试题的关键信息选项数量进行初步区分,未点击全部关键信息选项则认为不具备问题解决能力。对于点击了全部关键信息选项的测试者,通过T检验等方法确定测试者的作答点击的关键信息选项时间之和与其总时间的比值,比值在0.8022218到1之间则确认其具备问题解决能力。(4)验证诊断结果的有效性。通过访谈等方法,寻找到两位确定具备数据库E-R作图能力的测试者和五位确定不具备相关知识的测试者。对他们进行测试,应用本研究得出的方法进行检验,最终符合率为71.42%。验证表明上述方法有较好的诊断效果,且诊断方法较为简单易行,能够通过信息技术自动化实现,并提炼绘制出问题解决能力自动化诊断系统的功能框架图。