认知科学和人工智能技术已经逐渐深入在远程教育之中，并逐步被人们所重视，网络环境下学习者的个体差异对网络学习结果的影响已经成为当前教育领域的研究核心，研究者们正在努力探索信息技术支持下因材施教的途径和方法。适应性学习系统通过对学习者学习风格、知识水平和认知能力等因素进行综合测量和分析，为其营造个性化的学习环境。笔者通过对适应性学习系统的相关文献进行综述，得出适应性学习系统现存的一些问题，并从其中的两个方面入手进行研究。其一，部分研究成果重复性较高，且大部分集中在学生模型上，而忽视了关于认知能力的研究；其二，与中小学具体课程相结合的适应性学习系统偏少。基于以上两点思考，笔者认为在研究适应性学习系统的学习诊断时，不应该仅仅重视学习风格的诊断，还要重视认知能力的诊断，特别是基于特定学科的认知能力的诊断应给与足够重视。本文立足于结合特定的学科，来研究学生的认知能力，并将它更好的服务于适应性学习系统。首先提出了认知能力诊断模型，要想诊断出学生的认知能力，必须具备科学的诊断方法以及完善的诊断工具。在诊断方法方面借鉴现已成熟的“逐步逼近法”进行本课题研究。为了验证该方法的有效性，笔者对小学数学课程进行了本体分析，结合小学数学一年级的某一节具体课程对此方法进行实证调研，对获得的第一手数据资料，进行分析，验证。并构建了理想状态下的适应性学习系统理论模型，该模型的重点在于能够诊断学生的认知能力，较好地将此方法应用到适应性学习系统之中。