近年来,教育技术的快速发展尤其是人工智能技术使得人们对教育智能化的需求不断增加,为更好的辅助教学,学习者们致力于研究智能导学系统。构建智能导学系统涉及方方面面,但是,针对题目的考点自动分类研究较少,因此,为提高系统使用率和用户解题效率,进行考点分类研究是有意义且必不可少的。本硕士论文从初中数学平面几何题目出发,研究平面几何证明题和解答题的考点分类。在中考试题中,平面几何占据着重要的地位,通过平面几何的学习可以提高学生的逻辑思考能力。初中平面几何题目的考点包含多种知识点,传统的文本分类技术只是简单地将样本归类为预先设定好的标签集中的某一个标签,但实际场景中的数据比较复杂,类似于数学题目,大多数样本都与多个类别相关联。而且,传统的文本分类技术需要提取文本特征,但是对于平面几何题目来说,提取出能代表数学题目的文本特征比较困难,因为几何题目中存在很多的数学符号、特殊字母和定理公式。本论文主要对上述问题展开了研究,主要贡献如下所述:（1）多标签问题的转化。首先,因获取的初中数学平面几何题目考点种类较多且杂,参考数学模块和考点出现次数将标签划分为六个,从而获得多标签数据集。根据本文数据情况,通过互信息计算,获得两两标签间的互信息值,并选择合适的多标签转化策略,由于各标签间的互信息值较低,本文选择二值相关策略,将多标签数据集转化为若干个单标签数据集,简单高效且计算复杂度低。（2）选择BERT模型进行数学考点分类。BERT模型经过Transformer的双向编码器,从而得到文本的向量表示,训练好的BERT模型可以表示与上下文相关的强大的句子特征,适用于广泛的自然语言任务,比如问答推理和文本分类等,后期做具体任务时无需做大幅架构的修改,只需微调即可。而且,经研究证明,BERT模型在文本分类效果上远超于其他分类算法。本文实验证明,BERT模型能够很好的表示平面几何题目的语义信息,在数学考点分类的问题上有很好的解决效果。（3）拓展几何题目考点分类的应用。在智能导学系统和个性化推荐中引入考点分类模块,在用户解题遇到困难的时候,可提示考点,提高教育系统的智能化,且分析统计用户错题情况,不仅可以及时反馈学习情况,还可以推荐相同考点或类似考点的题目,促进和支持学生者发展。