测试是整个教学行为中的一个重要环节,也是评价教学效果、教学质量的主要途径。众多学者对经典测试理论(CTT)和项目反应理论(IRT)等测试理论应用的研究,却对测试后个人的评价问题却被淡忘。这并不能满足测试的本质目标。测试评价是整个教学行为中的一个重要环节,对于评价教学、评价学生甚至人才培养至关重要。本文是计算智能在测试评价中应用的研究,首先介绍了利用隶属度函数的量化方式来刻画学习者的认知程度,较详细地介绍了模糊评判优化知识点测试评价的演算过程,具体地说是利用模糊评判进行知识点的测试评价,以确定是否完成某个知识点的学习以及学习者对该知识点的认知程度等。将计算智能引入到测试评价中,给出某知识点的通过阀值,为实现E-learning中的知识点内容呈现自适应和导航自适应服务,这对于形成更人性化、个性化的智能测试评价具有十分重要的理论意义。