当前,培养学生的科学素养已成为各国科学教育的核心目标,世界范围内对学生科学素养评测的方案也日臻完善。评测形式从单一化发展为多样化,如加入了动手操作任务、人机交互任务等。本研究采用眼动追踪技术研究初中生在多样化评测中的表现,既有助于全面深入了解学生的科学素养能力和差异,又为研究学生在多样化问题解决中的认知过程提供了更为客观精确的科学依据。本研究采集分析了27名初中生在科学素养评测中的眼动数据,根据学生评测表现分为高科学素养和低科学素养两组。眼动分析结果显示:（1）在概念评测的注视时间百分比上,高科学素养学生较高。（2）将动手操作问题解决过程分为选择器材、实验设计和搭建实验模型三个阶段:在选择器材阶段,高科学素养学生的平均瞳孔直径较低;在实验设计阶段,高科学素养学生注视时间百分比、平均注视时间、平均瞳孔直径较高;在搭建实验模型阶段,高科学素养学生的注视时间百分比、平均注视时间较高。在各阶段的关键区上高科学素养学生的注视时间百分比、平均注视时间均显著高于低科学素养学生。（3）纳入动手操作评测三阶段的平均注视时间和平均瞳孔直径的预测模型能较好的预测学生科学素养水平,总体预测成功率为81.5%,可以解释43%的学生评测表现的变异性;同时,兴趣区平均注视时间的预测模型能较好的预测学生科学素养水平,总体预测成功率为81.5%,可以解释61%的学生评测表现的变异性。上述结果反映出:（1）在较为简单的概念任务中,高科学素养学生的注意力更集中。（2）在动手操作任务中,高科学素养学生更集中注意力,对任务难易的敏感度更高,且更关注任务的关键区域并进行更深入的认知加工;而低科学素养学生易被外物分散注意力,对关键区的注意力分配较低、认知加工深度较浅。（3）学生在动手操作评测中的眼动指标可以成功预测其科学素养水平。兴趣区平均注视时间模型是检索学生表现的最佳预测模型,其次是各阶段的平均注视时间和平均瞳孔直径模型。基于眼动实验数据,本研究发现了不同科学素养学生在评测问题解决中的注意力分配和认知差异,并成功建立了眼动预测模型。本研究结果为科学素养评测提供了更客观的神经教育学数据,也对深入理解初中生评测问题解决的认知过程有重要意义。