在网络技术与信息技术高度发展、普及的如今,远程教学(下文中简称为E-Learning)已经成为培养人才、促进科研和教育事业发展的重要途径。然而要使网络和信息技术真正为教学服务,实现教学过程和教学资源的优化,就必须得到丰富教学资源的支持,所以我们发展远程教学的先决条件就是构建完善而充实的网络教学资源体系。当前多数的教学资源库系统只提供教学资源上传、查询和下载等功能,还停留在“以物为主”的层面上,未能体现出“以人为本”的思想,尤其突出的一个问题是当前多数的教学资源库系统尚不具备个性化和智能化等特性,从而导致了海量教学资源与用户个性化需求之间的矛盾,成为了“信息爆炸时代下的知识匮乏”的一个缩影。这个矛盾的长期存在,不仅大大降低了教学资源的有效利用率,也为用户查找和使用所需教学资源造成了巨大的因难,直接阻碍了教学资源在教学中作用的发挥。本文的研究目的就是设计并实现一套可行的个性化资源推荐方案,提高教学资源库系统的个性化与智能化,从一定程度上解决用户寻找所需教学资源困难,教学资源利用率低下的问题。本文的主要工作如下:1)针对目前教学资源服务中普遍存在的海量教学资源与用户个性化需求之间的矛盾,论文开发并搭建了一个教学资源知识库系统作为基础平台,并在其中建立了一个个性化资源推荐服务的原型模型,该模型把基于WEB的个性化信息服务引入教学资源体系,重视不同用户间存在的差异性,追踪、记录用户的个性化信息和行为,并根据其体现出来的用户个性化特征对教学资源进行过滤,为不同用户推荐更符合其个性化需求的教学资源。2)分析研究了现有的推荐算法和推荐模型普遍存在的不足,提出了一种混合推荐技术。该推荐技术基于协同过滤算法,引入人口统计信息的分析技术,对系统使用者进行聚类,解决了新用户推荐问题和用户评价信息稀疏等的问题,与传统推荐算法相比,显著提高了资源推荐的精度与质量。3)设计并实施了基于教学资源知识库系统和个性化资源推荐原型模型的研究实验,包括与传统推荐算法的对照实验,获得了一定的实验数据,并在此基础上进行数据分析,结果显示基于混合推荐技术的个性化资源推荐模型具有更高的推荐精度,明显提高了推荐质量。上述研究已在国内的核心期刊上发表论文3篇。