测试信息中蕴含着大量的教育过程信息,运用数据挖掘技术分析测试信息能够将隐含于其中的教育过程信息明晰化。论文运用数据挖掘的方法,通过SPSSClementine数据挖掘工具对高中测试试题信息进行了分析,旨在分别对学习者与教师给予个性化指导与帮助。在学习者维度,从学习者测试试题答题情况入手,根据学习者答题情况在其存在学习障碍的试题上进行练习推荐,帮助学习者掌握知识点、达到教学目标。在教师维度,通过测试数据的分析帮助其从无序的测试数据中得到试卷、试题和学习者的信息与情况,为教师教学的改进提供有效的反馈信息。具体地说,笔者运用数据挖掘技术对测试信息的分析主要包括以下三个方面：一是对学习者进行试题推荐。通过对学习者试题答题数据的关联规则挖掘得到的试题间相关性,运用试题相关性分析对学习者进行个性化的试题推荐：根据学习者答错的试题进行同类型试题的推荐；根据试题间的关联规则对学习者可能出错的试题进行推荐。通过对学习者的个别化试题推荐帮助学习者更好地掌握知识单元、达到学习目标。二是根据试题的关联规则分析,辅助教师进行试题、试卷分析。通过关联规则挖掘得到的试题关联规则,可以得知学习者是由于哪些知识点或试题存在学习障碍而导致某个测试知识点或试题的学习失败,并且可以将试题的关联规则作为教师组卷的参考。三是辅助教师进行学习者-试题分析。以学习者的试题答题数据为依据对学习者进行聚类分析,使得答题情况相近的学习者聚为一类。之后对每一个聚类的学习者进行S-P表分析,使得教师对于学习者和试题的情况既有整体的了解,也能够进行个别分析,辅助教师对存在异质性的学习者或试题进行分析。