伴随着大数据、人工智能、云计算等新技术在教育领域中的应用,促进教育信息化的深度融合,助力个性化学习、精准管理和智能化服务的实现,强化以能力为先的人才培养理念,推动智慧教育创新不仅在获取学生的学习过程数据方面提供强有力的技术支撑,并且为分析学生过程数据,预测危机学生提供了可能。学习预警其核心在于依据科学的理论,采用学习分析技术,对学习者的多个维度进行综合评估学习者,如知识、学习行为、情感和心理等,并按照一定的标准对其未来的学习表现进行预警,发送预警信息或提供干预措施,反馈于学习者、教师和教育管理者,助力学习者个性化学习,教师精准化教学和管理者科学化决策。因此,如何运用大数据技术进行学习预警成为必然趋势。近些年来,越来越多的研究者致力于学习预警的研究。然而,现有的学习预警研究仍然存在一定的缺陷:（1）现有学习预警研究大多应用于在线学习和高等院校环境,面向高校学习者,在基础教育环境中并不适用且与基础教育的场景并不符合,但在基础教育环境中的学习预警研究较少;（2）现有的学习预警模型大多针对学生的学习成绩,忽视了学生的认知状态对学业的影响,如知识状态、能力水平等;（3）现有的学习预警系统仅仅停留在浅层面的应用,而对于如何影响学生的学习效果的研究尚少。因此,如何扎根基础教育,针对传统课堂教学特点,综合评估学习者,实现对学习者多维度、深层次的学习预警是学习预警领域研究中有待加强的地方,也是本文的研究重点。因此,本研究的主要内容包括以下几个方面:首先,本研究通过调研学习预警的相关文献,发现学习预警研究中仍存在的问题,缺少面向基础教育和传统课堂的学习预警,并提出新的解决思路与方法。构建了基于双通道认知诊断方法的学习预警模型。依据认知诊断理论,利用学习者测验成绩等外部数据,结合DINA和Rasch模型,联合建模学习者的潜在特质、认知结构,构建面向知识与能力的双通道诊断模型;基于学习者的成绩、排名等外部表现与综合能力、认知结构等内在特征,提出包含知识点预警、波动预警、错题预警和学习干预的学习预警新思路,建模基于潜在特质与认知结构的学习预警模型;并以其它预警模型为基线,对比与分析本研究的基于认知诊断的学习预警模型的效果与性能。其次,本研究开发与实现了学习预警系统。针对上面构建的基于认知诊断方法的学习预警模型,基于用户和系统的需求,围绕基于认知诊断的学习预警模型,介绍学习预警系统所具有的登录、测试、诊断、预警以及学习干预五个功能模块,阐述了该系统的总体结构和体系结构,并开发与实现了学习预警系统。最后,本研究借助学习预警系统,选取江苏省苏州市某中学学生为实验对象,设置实验班和对照班,跟踪学生的学业表现和变化趋势,开展为期两个月的实证研究。研究表明:（1）学习预警系统有助于提升学习者的学业表现,其中,与高、中水平学习者相比,对低水平学习者学业的提升效果更佳;（2）不同学业水平学习者对该系统的感知情况不同,如高水平学生在认知诊断上比中、低水平学生更愿意表达积极的态度;低水平学生在知识点预警上比中、高水平学生更愿意表达积极的态度;（3）学习者对学习预警系统的感知与学习策略、学习策略与学业成绩存在正相关性,意味着该系统可以通过影响学习者的学习策略,进一步提升学习者学业表现。