随着信息技术的迅速发展,数字化学习环境在现代教育体系中发挥着重要的作用,自适应学习系统作为一种智能的数字化学习环境,可以实现人类教育的智能化模拟,因此自适应学习的研究已经成为教育界的一个热点。从现有的自适应学习系统来看,最大的区别在于学习者特征模型的构建上,都各有侧重点。这也引起了我们的思考:众多学习者特征模型中,考察的学习者特征都是影响学习者学习和发展的关键因素吗?对于自适应学习系统来说,无法考虑全部的学习者特征因素,因此我们只有考虑那些影响学习的关键因素,才能让系统更好的去适应学习者的学习,从而达到因材施教和个性化的目的。鉴于上述目的,本研究试图探究影响学习者学习的关键因素以及这些因素对学业水平的预测性,为构建学习者特征模型提供参考依据。本文依据CHC理论和基于该理论编制的WJ-III COG测验,结合初中英语学业水平的考核内容,选择了六个认知能力因素,并设计了相关的测验量表。通过测验初中生的认知能力和英语学业水平,采用相关分析和多元回归分析法,证明了认知能力是影响学习的一个关键因素,并且建立了认知能力预测初中英语学业水平的回归模型。具体的结论如下:(1)本研究揭示了学习者的认知能力发展具有显著的差异性。从CHC理论中选择的六个广泛认知能力因素,除了长时记忆搜索(Glr)的差异性不显著外,其他五个认知能力的发展都表现出显著的差异性,尤其是短时记忆(Gsm)和认知加工速度(Gs)这两个认知能力的差异性最为显著。(2)六个认知能力的测试结果与英语学业水平都呈现出正向的相关性。从彼此之间的相关系数来看,对于英语学业水平的不同方面,与其相关显著的认知能力因素各不相同。这也说明了,对于不同的学习,影响其发展的关键认知因素是不同的。(3)从认知能力预测英语学业水平的回归模型来看,虽然所有的认知能力因素与学业水平都表现出正向的相关性,但是对于学业水平的每一方面,只有少数的认知能力因素起到预测作用。通过回归分析,本研究最终建立了认知能力预测初中英语学业水平的回归模型,并探讨了此模型在自适应学习中的应用。