随着时代的发展,人们越来越重视以人为本的教育理念,关注学生个体发展。习近平在全国教育大会^[1]中要求坚持优先发展教育事业,坚持深化教育改革创新。教育部印发的“教育部关于加快建设高水平本科教育全面提高人才培养能力的意见”^[2]中指出,完善学生学习过程监测、评估与反馈机制。在传统课堂教学中,由于时间和反馈信息的有限,针对学生的个体差异,教师很难实现个性化教学。通过因材施教和个性化教学,提高学习者的学习效率和质量是教育信息化和教育改革面临的一项挑战。本课题以MOOC平台为依托,结合我校《大学计算机基础》课程教学,探讨基于知识空间理论（简称KST）的学习诊断模型在《大学计算机基础》课程中的实践研究。本课题共有五章内容。第1章阐述课题研究背景、研究意义与内容,分析教学评价与认知诊断在教育领域的研究现状,并论述整篇论文的框架结构。第2章主要解释了本课题所涉及到的相关概念及理论基础。第3章介绍了学习评价策略的设计过程。在我校《大学计算机基础》课程的教学模式基础上,结合发展性评价,分析知识点关系,构建试题关系树。分析可能出现的所有答题情况,并基于猜测概率与失误概率判断出每一个答题状态的真实知识状态。根据学生的答题状态,反馈其真实的知识状态,学生根据个人认知诊断报告进行针对性的学习,教师根据整体知识状态进行整体辅导,采取适当的教学补救措施。第4章对基于KST的学习诊断模型在《大学计算机基础》课程中的实践研究进行案例分析,并对学生的测试成绩以及问卷调查结果进行分析与总结。第5章总结研究成果,对未来研究方向进行了规划。实践研究表明:一方面,基于KST的学习诊断模型能够针对学生学习情况及时提供反馈信息,学生根据评价反馈进行针对性学习,进而提高学习效果;另一方面,本研究为《大学计算机基础》课程的学习评价和教学优化工作提供了一定的理论依据和指导。