学业水平测试是验证学生是否达到既定教学口标的评价手段。然而当前的学业水平测试只是停留于纸笔化考试形式,缺乏精细化的评价反馈,测试过于强调考试的甄别和选拔作用,教师很难针对每个学生的评价结果进行详细的分析,因此难以有针对性的进行补偿教学。学生无法快速定位自己的知识点缺陷,盲目进行补偿学习。随着评价诊断体系的不断进步,学业诊断评价更加注重学生的学习过程,强调考试数据的深度挖掘,从而帮助教师了解学生整体的认知水平,及时发现教学的不足,并进行有针对性的补救教学。本研究主要内容包括三个方面:知识结构的表征、诊断模型的构建和学业诊断系统的设计开发。主要内容如下:(1)知识结构的表征。学科知识的组织化和结构化特点能通过知识结构进行表征,学业诊断可以视为学科知识结构与学生知识结构的差异性对比过程,主要体现在知识结构网络层级关系和知识点数量的差异。因此,要诊断学习者的认知水平首先要进行学科知识结构的表征。结合概念图的知识表征方法,本文采用多叉树的形式表征学科知识结构,同时利用试题诊断学生的内在知识结构,通过两者差异比对反映学习者知识点的薄弱环节,并精细化分析学习者的知识盲区。(2)诊断模型构建。本研究所构建知识点诊断模型,主要用于解决学科知识结构的表征问题和学生知识结构缺陷的判定问题。本模型的构建思路按照“知识点—试题—试卷”的诊断流程,首先对试题、元知识点和错题的认知属性进行标注,然后分析被测者回答状况所包含的隐性信息,如学生的未掌握知识点、自身知识结构,从而反映其认知水平和学习状态。(3)学业诊断系统的设计与开发。依据构建的知识点诊断模型,以初中数学为例,将初中数学学科知识的概念和层级结构关系显性地转化成计算机可存储的数据属性,使试题与知识点进行关联映射,再利用UML建模技术分析系统使用对象的操作流程,分析各模块的用例,完成系统的需求分析与总体设计。通过JavaEE开发语言,结合SSM框架实现基于知识点的学业诊断系统原型开发。最后对该原型进行了功能性和兼容性的用户测试,测试结果表明:本系统运行稳定,系统功能符合教学应用需求,能够达到预期的诊断效果。