教育是关系国家和民族前途命运的大事，和我们每个人都有着极为密切的关系。特别作为教育者，每一名教师更应当关注教育，关注教育改革。作为教师，如何适应课程改革，如何提高教学质量，如何有效地提高学生的学习成绩，这是我们应该面对的问题。 影响课程改革质量的两大因素为教师因素和学生因素，除去教师因素，学生因素对课程改革的质量取重要性的作用。因而对学生的准确、透彻、具体的分析就显得尤为重要。可是在学生学习过程中存在大量的不确定因素和不确定的信息；要对它们进行准确、透彻、具体的分析就必须用到贝叶斯网络。贝叶斯网络是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一，适用于不确定性和概率性的知识表达和推理。 本论文首先介绍了图模型及贝叶斯网络的基础知识，然后利用贝叶斯网络建立了学生模型，包括领域知识相关模型和与领域知识无关模型，描述了建立模型的详细过程，包括知识拓扑结构图的建立，条件概率表的学习算法及证据信息的获得，并对贝叶斯网络学生模型的知识表达方法进行了研究。应用模糊算法实现并建立学生评估模型，对学生学习行为和状态进行正确评价，根据评估结果使得贝叶斯网络获得证据信息。 论文最后用联合树算法来实现对建好的贝叶斯网络学生模型的推理更新。通过建立正图、三角化正图、确定小集团，最后建立最佳联合树，将学生模型转换为联合树结构，当有学生的反馈信息时，模型能通过贝叶斯网络的自学习能力，更新知识项之间的概率分布。从而能够实现对学生学习能力及学习状况的预测推理，并帮助教师有针对性的教学，最终达到提高教学质量的目的。