在教育领域,如何对受测者的知识掌握情况进行准确高效地诊断测试是一个研究的热点问题。现代测试理论要求测试的结果不仅能给出一个测试分数或能力分数,而且要提供受测者的知识结构、认知缺陷等诊断信息。知识空间理论提供了一种表达知识结构的方法,可以对学生的知识水平和知识结构进行诊断测试,已经发展成为自适应教学和测试系统中最有效的知识表示语言。本文着重研究基于知识空间理论的学习诊断模型的设计与实现问题,主要工作包括以下几个方面:(1)当试题包含多个知识点组合时,通过分析试题间存在的前提关系,提出一种基于试题关系树的自适应诊断算法。考虑到每道试题可能存在多种解题方法,则试题的知识点结构可能包含多个知识点组合,讨论了这种情况下试题之间存在的三种关系:与关系,或关系及独立关系,并基于与关系和或关系将试题之间通过树结构关联起来,形成试题关系树。设计并实现了构建试题关系树的算法。在此基础上,提出一种基于试题关系树的诊断算法,其诊断策略为:从试题关系树的根结点开始、按广度优先的顺序选题,并根据受测者对父结点的答题情况推测其对子结点试题的答题结果,对能够推测出答题结果的试题不再进行测试。最后,给出生成诊断决策树的算法。该诊断算法不需要建立知识空间,可有效节省对受测者的测试时间,适用于在章节学习之后测试学生对各知识点的掌握情况。(2)针对实际测试过程中受测者可能出现的猜测答对和失误答错的问题,提出一种基于猜测概率和失误概率的学习诊断模型。该模型认为,受测者的答题结果并非一定是其知识能力的真实反应,受测者在答题过程中可能会猜测答对试题,或者失误答错试题。提出试题猜测概率和失误概率的概念,并详细分析了猜测概率和失误概率的计算方法。当受测者对一组试题的回答结果与试题间的前提关系相冲突时,可根据每道试题的猜测概率和失误概率,将这种不相容的答题状态以最大的概率转移到某相容的答题状态,并返回此相容答题状态对应的诊断结果。该模型反馈的诊断信息中不仅包含受测者的知识结构,也包含了其在测试过程中的猜测和失误信息。(3)设计并实现了一个学习诊断系统。该系统拥有两种诊断模式:自适应诊断模式和概率诊断模式,分别实现了基于试题关系树的诊断测试算法和基于猜测概率和失误概率的诊断算法。介绍了系统的工作流程和数据库设计。以初中数学中的一元二次方程章节为例,演示了系统在两种模式下对学生的知识状态进行诊断测试的过程。