随着移动互联网的快速兴起与深入发展以及智能手机的高度普及,在线教学已经成为一种必然的趋势。各种网络教学平台如雨后春笋般涌现,然而当前许多平台仍采用了传统的单块架构模式。由于用户量的持续增长以及用户需求的不断增加,传统单块架构模式已经无法适应飞速发展的互联网时代。业界推出的可扩展系统架构弥补了传统单块架构的缺陷。本文借鉴AKF三维伸缩模型与微服务的理念,提出一种小规模在线教学平台开发模型。该模型利用傅里叶级数对函数进行正交分解的思想,根据不相关的属性集将传统在线教学平台的编程空间映射到多维正交空间,再将该空间基于多维正交维度分割组合形成颗粒度不同的功能模块,然后将模块代码导入至云平台的虚拟机中。通过这种分解映射与虚拟化的方式,使得在线教学平台的开发逻辑更易理解,复杂度更低、代码量更小、复用率更高。大规模用户同时访问系统时,服务器在短时间内需要处理大量的访问请求。在如此高的并发量下,系统响应时间会变长甚至容易出现崩溃的情况。本文针对在线考试系统中大量学生同时参加考试时高并发访问导致的负载不均衡问题,提出一种基于学习分析与预测模型的在线考试系统负载均衡方法。该方法首先根据用户在线考试数据分析数据库并发连接数与用户答题行为之间的关系,通过合理控制考试间隔来降低并发连接数。然后提取学生的答题总数、收藏题数、平均答题时间等学习特征,以考试平均答题时间为标签,通过卷积神经网络构建考生答题时间预测模型。最后根据考试平均答题时间的长短将所有学生分类并重定向至不同服务器。通过实验结果对比说明,本方法能够有效地降低数据库并发连接数,缓解了高并发访问导致系统不稳定的问题,使每个服务器的负载更加均衡。且该方法可以提前预知负载情况,为考试前购买服务器资源提供了参考。随着学习者对习题的个性化和实用性的要求越来越高,面对网络学习平台中海量的习题,如何选择具有针对性、能弥补知识漏洞的习题,已经成为当前教学资源个性化推荐研究领域的热点。鉴于网络学习者拥有各种各样的学习特征,而在线习题数量庞大、类型多样且难度不一,本文提出一种基于多维特征分析的习题精准推荐方法。该方法从习题自身热度、习题间知识点相关度以及学习者之间的风格相似度3个方面量化学习者和习题之间潜在的关联关系,分别利用线性组合与学习排序方法构建推荐模型,完成习题和学习者的精准匹配。通过实验表明,该方法在推荐5个候选习题时平均正确率均值达到36.8%,为学习者提供精准的习题推荐服务,最终提高学习效率。