在讲座的第一部分，林老师为大家详细地解释了什么是“诊断性语言测评”。

首先，林老师从“诊断”的词源“diagignoskein”（希腊语）分析了诊断的含义，并引出了目前老师们在测评方面关注的三大类测评：proficiency test（水平测评）, achievement test （学业测评）和 diagnostic test（诊断性测评）。其中，诊断性测评是指，教师要对学生过去一阶段的学习进行评估，发现学生的优势和劣势，对学生提出诊断性的反馈，同时指导学生进一步学习。

接下来，林老师为我们阐释了诊断性测评的三大关键要素，即diagnosis，feedback和remedial learning。

Diagnosis（精准诊断）的目标是找出学习者学习过程中的优点和薄弱环节，更需要探究出薄弱的原因。通过诊断性测评工具实施测试，收集学生的学习表现特征数据，必要的时候需要进行多轮测评，从而对学习者进行准确诊断和长期追踪。

然而，诊断性测评工具的研发是一项对专业度和成本投入要求都非常高的工作，通常可以利用现有的专业工具来进行，而不是从零开始自主研发。

Feedback （详尽反馈）是指需要把诊断结果以反馈报告的形式反馈给学习者和教师。一份有效的反馈报告也是需要设计和开发的，主要包含两类数据：第一类，量化数据。用来反映学习者在多个维度上的表现。第二类，质性数据。用言语来精准表达反馈，对分数进行解释，给出学习/教学的策略和方向建议。

Remedial learning （补救性学习/教学）旨在帮助学习者改进薄弱环节，以达到下一阶段的学习目标，这也是形成性评价的特征体现。这一阶段可以通过专业诊断测评研发人员开发的工具，分析错误答案，找到薄弱的根源，推荐对补救性教学有作用的材料及练习，展开聚焦性的教学活动以掌握某个技能或语言点。

讲座进入到第三部分，林老师结合iTEST诊断模块以及院校案例为我们生动地阐释了诊断性测评在教学中的有效、高效运用。

iTEST诊断模块是由英语测试领域的权威专家引领设计、外研社自主研发的大学生英语能力诊断系统（优诊学），为高校师生打造“诊断测试-诊后训练-能力提升”的闭环，既帮助学生了解自身英语能力的优势和劣势，确定学习的起点和目标，又助力教师精准教学，为高校英语教师的学术研究和专业提升提供支持，推动高校“教-学-评-研”一体化模式的构建。

iTEST诊断模块包括听力、阅读、语法等多项技能，为“量表”四级至七级水平的大学生提供在线诊断测评。其操作简单，同时系统会根据学生水平自动推送试题，帮助学生明确学习改进方向，能够有效反映教与学的成效，并为形成性评价和增值评价提供丰富的数据依据和参考。

系统基于测评结果为教师和学生即时提供翔实的反馈报告，包括反映班级学生整体情况的班级报告和反映学生个体能力情况的个人报告，为师生改善教与学提供依据和建议。

系统基于诊断结果为学生智能推送个性化试题，针对学生弱项微技能提供学习型训练，并由学生自主设定训练计划，提高学生学习积极性，帮助学生有效改进学习和提升能力。

最后，关于“诊断性测评”，林老师总结道：诊断性语言测评是与教学联系最紧密的测试；iTEST 诊断模块是一项高质量的诊断性测评，在高校英语教学中对教师的精准教学、学生的高效学习均能提供重要的帮助。