E-Learning是信息时代重要的学习方式,它旨在打破时间和空间的限制,支持大规模范围的资源共享和学习协作,提供个性化和自适应的学习环境,已经成为构建全民学习、终身学习的学习型社会的重要基础。　　 随着技术的进步和学习者需求的提高,网络教育也正在向着更深、更广的方向发展。而网络教学系统也不再仅仅是一个只进行信息发布和共享的演示网络平台,它正在成为一个能够为学习者提供所需要的各种服务的智能平台,各种学习背景和学习风格的学习者都能在这个平台上得到所需要的服务。在这种形势下,学习者对网络学习的应用需求正在发生较大的变化。学习者对网络学习的要求越来越个性化、智能化,他们希望网络教学系统不再对所有学习者提供千遍一律、固定的、一成不变的学习内容,而是要求系统所提供的服务能根据学习者的个性特征和个性需求的变化而变化。目前,常见的一些网络教学平台如Blackboard、WebCT以及一些开源系统Moodle、Sakai等都已经成功地应用于教育领域中,然而,这些平台的共性问题是更注重课程管理和教师教学管理,少有考虑到学习者具有不同的学习风格、学习水平和知识背景等去主动引导学习者进行个性化学习。因此,网络教学系统缺乏智能性和适应性,这是目前网络教育领域需要研究和解决的问题。　　 本研究拟从网络教育最迫切的问题入手,以建构主义理论、教学交互理论和学习风格理论基础,以个性化服务和主动服务为指导思想,利用个性化服务技术、主动服务技术和语义技术对个性化网络学习系统进行研究,提出了一个基于语义Web的个性化主动学习服务系统.该服务以学习者、课程、学习对象和学习行为语义建模为基础,从学习者的学习风格、学习目标、学习水平和知识背景等方面出发,分别与学习对象的相应特征进行语义匹配和语义推理,并提出相关的语义推荐和排序算法,以实现学习资源和学习路径的个性化主动学习服务,改善传统的网络学习系统中学习者被动的学习状态。　　 本论文的主要研究工作如下:　　 1.知识建模.根据个性化学习的需求,建立四个本体模型,分别为学习者本体、课程本体、学习对象本体和学习行为本体。　　 2.个性化主动服务实现策略研究。探究网络环境下个性化主动学习服务、经验知识的提取和共享策略,主要包括五个方面的服务:个性化学习路径引导服务,个性化学习资源推荐服务,个性化学习经验匹配服务,相似知识点扩散服务和个性化学习过程主动服务支持。　　 3.智能化应用策略研究。探讨语义推理、语义匹配和资源推荐的相关方法和技术,提出面向学习对象的语义推荐和排序算法。通过对知识点之间的语义相似度进行计算以实现语义匹配和语义推理,并根据学习者的个性特征、学习目标、知识背景和学习行为等为其提供个性化的学习路径。在学习完成之后,系统将会对学习者的学习路径进行评价,优秀的学习路径将被标记以供后来的学习者借鉴学习。　　 4.应用系统设计与开发。在相关理论和技术的支撑下,设计了一个智能化、个性化的主动学习服务系统。　　 在上述研究的基础上,我们设计并实施了一系列实验来检验该系统的性能。选取注册组和费注册组两组学生在该网络学习系统中进行学习,其中,注册组的学生注册了详细的个人资料,能够获得个性化的主动学习服务支持；而非注册组的学生只能完全按照自己的方式进行学习,系统仅仅通过记录学生的学习行为而为其提供学习服务。实验结果表明,该系统可以有效地改善学习者的学习效率和学习效果。