当今科学技术的突飞猛进促使远程教育逐渐成为信息化教育行业一个重要的分支。随着国民生活水平的提高及网络教学资源的不断丰富,个性化教学系统逐渐成为众多不同文化背景、不同年龄层次的学习者开展学习活动的场所。然而当前远程教育面临的一个实际问题是：进入同一网络教学环境的学习者在文化知识背景、原有认知结构及学习能力上的偏差日益增大。为适应不同学习者可能产生的巨大个体学习需求的差异,个性化教学系统结合人工智能技术和自然语言处理方法进行学科领域知识模型的自动化构建,并将该建模方法用于构建学习者概念知识模型。通过使用认知建模、语义分析等方法比较领域专业知识模型和学习者知识模型之间的差异来确定学习者的个性化学习需求,并由此开展相应的教学设计和教学策略,以求达到更佳的学习效果。本文在分析当前个性化教学系统中领域知识模型构建的现状及存在问题的基础上,以三论、认知主义教学理论及知识工程学等作为理论指导,提出基于概念图的领域知识模型的自动化构建方法,依据该方法进行算法设计与实现,并对实现效果进行验证及分析,旨使该建模方法能够自动化提取各学科的领域知识模型,使其可以在不同知识领域和网络学习环境的教学活动中推广,更大发挥个性化教学系统的功效。主要内容如下：第一章首先探讨本文的研究背景和意义,并着重界定关键概念及其之间的逻辑关联。最后详细介绍本文的研究目标和研究内容。第二章引入相关理论的基础上分析其对本文研究的指导作用,并介绍本研究中的关键技术支持和相关指导原则。第三章着重阐述基于概念图的领域知识模型自动化构建的方法。提出结合文本挖掘技术及语义分析等方法进行领域概念术语提取、概念关系的挖掘,并贯穿着笔者的算法设计思路及其理论依据。第四章是领域知识模型自动化构建的算法实现。该实现过程分为四部分：领域文本资源获取、领域概念术语抽取、概念关系挖掘及概念图自动生成。其中笔者结合应用案例对各阶段算法实现效果进行深入分析和探讨。最后,为搜集更多的实验数据,笔者基于该研究方法进行构建不同学科的领域知识模型,并分析应用情况以及过程中出现的问题,总结出算法设计与实现当中存在不足,提出进一步的研究工作。