目前,汉语水平考试(以下简称HSK)使用实际施测的方法来得到语法题的难度参数。如果不进行预测而只从题目语句的角度分析,我们很难判断一道语法题的难易,这是因为我们不知道题目的哪些特征影响了语法题的难度;我们也不知道,如果不实际施测,是否有其他方法可以较准确地预测语法题的难度。本文选取了HSK的初中等语法题作为研究语法题难度的基本语料,在《汉语水平等级标准与语法等级大纲》语法等级划分的基础上对题目语句进行细致的分析,寻找影响题目难度的特征。在找到显著影响语法题难度的特征之后,运用相关分析、显著性检验和聚类分析三种方法一步一步地筛选出最有代表性的特征,然后,用这些特征作为输入特征,利用人工神经网络训练汉语语法题难度模型(the Model of Difficulty of Chinese Sentence Pattern,以下简称MDCSP),对特征进行检验,并在此基础上尝试预测题目的难度。本研究最终训练了MDCSP1和MDCSP2两个模型,预测难度与实际难度的相关分别为0.496和0.633。