近年来,随着技术的持续进步,在线学习系统变得更加完善。教育行业逐渐进入了更加细分的领域,主要体现在表现方式多样化、资源更加开放以及所提供的内容更加智能等方面。与此同时,在线教育平台涌入了大量的用户,但这也伴随着学习者效率不高、信息过载、知识迷航等问题。鉴于此,通过分析学习者的行为和学习过程数据,研究了一种基于智能协同机制的学习路径推荐与评估方法,并以此为基础设计并开发了智能学习系统。具体内容如下:（1）为表示知识点之间的相互关系和提供逻辑性更强的学习顺序,该研究以初中数学为对象构建了领域知识图谱。通过数据采集技术获取一切与初中数学相关的知识信息,通过知识抽取和知识融合进行实体识别和图谱扩充更新,并经过领域专家鉴定后,使用图形化数据进行存储,作为后续研究的数据支撑。（2）针对学习者出现的知识迷航问题设计了一种多算法协同的个性化学习路径推荐方法。该方法通过分析在线学习平台中学习者的行为数据来构建学习者模型,并使用数据挖掘算法和群体智能算法相互协同的方式实现学习路径推荐,通过大量仿真实验表明,使用多算法协同的方式解决学习路径推荐问题是有效并且可行的。（3）针对学习者在学习过程中的状态变化,本文设计了一种基于多维特征分析的学习过程评估模型。该模型通过采集学习过程日志中的数据,利用特征提取方法获取特征数据并从不同维度进行分析,再将其输入神经网络模型得到最终评估结果。经过大量实验分析,考虑多个维度的特征并将其输入网络模型来评估学习过程相较于其他模型性能更优。基于以上的学习路径推荐与学习过程的评估,设计并实现了智能学习系统,验证了本文所提出的基于智能协同机制的学习路径推荐与评估方法的精确性、有效性和可解释性,为在线学习平台中个性化服务的提供开辟了新思路。