目前对差异教学研究大多集中在差异教学的理论研究、差异教学实施必要性的论证、差异教学实施过程以及保障差异教学落实措施等方面，而差异教学的前提是差异的测查诊断。学生差异性的测量主要采用观察、记录、测验和调查等方法，测查结果的分析是通过人工方式对数据进行量化。采用人工测量的定性方法不仅浪费人力，而且具有较强的主观性，盲目地凭借个人主观来判断学生的优势和兴趣，有失准确性、科学性。差异教学的理论研究和实践教学是建立在学生差异性分类基础上，通过对学生个体进行差异测查诊断，全方面的分析学生在个性和学习上的差异，为教师的差异教学提供预设性与生成性的教学目标、教育方法与策略，并使学生了解自己的优势与不足，从而在学习中进行扬长避短，更好的促进自身的全面发展，实现自己的人生价值。因此，亟需对学生的差异测查诊断进行可操作性的分类方法的研究。　　本文以《计算机基础》课程为例，主要从朴素贝叶斯分类算法、学生的差异性表现、差异教学三个方面进行了文献研究，结合相关的理论提出了基于朴素贝叶斯算法的学生分类方法，构建了基于朴素贝叶斯算法的差异性分类系统，设计了其相对应的差异性分类教学模式。基于朴素贝叶斯算法的差异性分类教学是根据学生的类别属性值，以样本为基础，采用朴素贝叶斯分类器，对学生的差异测查结果进行科学的差异性分类，实现了一次建立分类器，后期自动对学生进行分类的效果。该方法可对学生进行有效分类，并且分类准确性会随着学生数量增加而增大。本方法可以有效的、科学的实现对学生的类别划分，克服在对学生类别划分时的主观因素的影响，避免单一性的以学习成绩为标准的划分，避免在对学生不了解的情况下的盲目分组。　　基于朴素贝叶斯算法的差异性分类教学是以学生主体需要为出发点，通过合理的分析，对学生进行因材施教。本文结合某高职高专院校学生自身的特征，建立多维分类属性，将朴素贝叶斯分类算法应用到部分班级进行分类教学实验。通过对教学效果的分析，基于朴素贝叶斯算法的差异性分类教学的应用取得了一定的成效，有效的解决了目前教学中“吃不饱”、“吃不了”、不达标等问题，同时有效的激发了学习的学习兴趣、提高了学生的协作能力。这为今后差异教学的理论研究和实践教学提供了数据支持。