“因材施教”的基本前提是要对学生现有的学习状况（如知识掌握情况和学习动机）及其在不同时间点上的发展（变化）情况（如知识掌握程度是否增加？学习动机是否增强？）有一个相对客观和准确的了解。基于“为学习而测评”理念，以促进学生学习为目的，客观量化学习现状并提供诊断反馈的学习诊断测评(learning diagnostic assessment, LDA)日益受到重视。然而，由于当前绝大多数LDA并未关注学生的发展问题而采用了横断测验设计，所以对于学习诊断模型(learning diagnosis model, LDM)的研究与应用也主要集中在对横断数据的分析。

为合理分析纵向LDA数据，本团队从工具开发、模型构建和诊断反馈及补救教学有效性检验三方面入手开展了一系列研究。首先，从工具开发入手，基于锚题设计和平行测验设计分别实践了两种纵向LDA工具的开发流程。其次，为实现对纵向诊断数据的分析，构建了高阶纵向LDM；并基于此拓展出基于概率态属性的纵向LDM和考虑属性层级结构的纵向LDM。然后，为了探究诊断反馈及补救教学是否能有效促进学习，基于纵向LDA采用准实验设计开展了实证研究。

本报告将围绕上述研究内容展开阐述，并对未来可行的研究方向进行展望。