规则空间模型是知识状态诊断的有效方法之一,通常需要大量样本进行参数估计以获取准确的诊断结果,适用于周期长、知识结构复杂、题量大、学生多的大型考试。然而,在个性化教学中往往需要在较短周期内开展小样本诊断测验,以及时修补学生个体的知识漏洞,从而避免问题积攒。为此,文章提出基于BP神经网络的认知诊断方法,以降低规则空间模型对样本数量的要求。本文介绍了该方法的相关概念和原理,描述了其小样本、实时性、智能化、个性化的特征,围绕准备认知诊断、开展认知诊断、完成补救学习三个方面设计了个性化教学流程。最后,以《Java语言程序设计》课程为例,将该方法应用于教学实践。结果表明:该方法在小样本诊断中能准确得出学生知识状态,为个性化补救教学提供依据,从而有效改善学生学习效果;学生对该方法在个性化教学中应用的满意度较高。