随着信息技术的发展和人们教育理念的转变,个性化学习、终身学习越来越受到人们的重视。传统课堂虽有较高的教学效率,但存在不能照顾到每一位学生的知识水平,难以实现个性化学习资源推荐的需要。因此,开展面向学生知识水平的学习资源推荐方法研究就显得迫在眉睫。本文在梳理国内外“认知诊断”和“资源推荐”相关文献的基础上,以有意义学习和掌握学习理论为指导,将认知诊断和协同过滤推荐算法相结合,提出了面向知识水平的学习资源推荐方法,该方法主要包括知识水平诊断和学习资源推荐两个阶段。知识水平诊断阶段,采用认知诊断技术,构建认知模型,编制测试题,生成期望答题模式和确定学习者的知识水平;学习资源推荐阶段,收集用户偏好,找到相似的用户,推荐学习资源。为验证面向知识水平的资源推荐方法的有效性,将该方法与传统课堂相结合开展教学实践。结果表明:该方法能够比较准确的诊断学生知识水平和推荐个性化的学习资源,学生的学习成绩显著提升。