随着移动互联网的飞速发展、移动设备相关技术的不断成熟以及硬件成本的降低,移动学习逐渐从理论研究进入人们的生活中。移动学习能够满足学习者随时随地进行学习的需求,是未来不可或缺的学习模式之一。学习资源是移动学习中的一个重要组成部分,直接影响着学习效果的好坏。以往的移动学习系统中的学习资源都照搬Web在线学习系统,将学习资源按章节或知识点进行划分,每个学习者只能按照既定的学习路线访问相同的学习资源,学习者难以得到个性化的发展。与此同时,这些系统大多需要学习者主动进入系统进行学习,而不能根据学习者所处的学习环境和学习者的学习习惯"提醒"学习者学习,从而不能充分发挥移动学习的特性。因此,开发一款具有个性化学习资源推送功能的系统,并在实际学习中加以应用和验证具有重要意义。本论文主要包括如下三个方面:首先,对国内外相关研究资料进行了收集、整理和分析,梳理了相关的概念和学习理论,为系统的设计和实现提供理论支撑。在此基础之上,结合移动学习的特点,从四个角度概括个性化学习的影响因素,即:学习者因素、教师因素、学习环境因素以及学习资源因素。根据这些影响因素,设计了三种个性化学习资源的推送策略,即:系统智能推送、教师推送以及学习者定制推送。其次,根据研究需要,对部分国际学校和培训机构的教师和学生进行了调查和研究,确定了他们对个性化学习资源推送系统的需求,并对系统的架构、功能、数据库以及个性化推送算法进行了设计。在此基础上,结合服务端和Android开发的相关技术,实现了个性化学习资源推送系统。最后,选取多所国际学校和培训机构的217名SAT考生作为研究对象,将该系统应用到实际教学中,并通过问卷调查的形式分析应用效果,通过访谈的形式了解教师和学生对推送系统的反馈。对搜集到的数据进行处理,结果发现本系统能够较好的向学习者推送个性化的学习资源,促进学生的个性化学习。