目前网络教育学习环境存在的主要问题，在于缺乏个性化的学习支持，包括学习路径、学习目标、以及根据已有能力提供先导知识的补充学习等，而提供个性化支持的为数不多适应性教学系统则通常缺乏普遍适用性。为解决上述问题，本文提出了一个基于学习环境、学习资源与学习者本体描述的适应性学习系统(OBALS)，以及适应性学习环境匹配与学习资源匹配两个层次的适应性匹配策略。进而构建了系统的软件功能模型，并设计了一个基于开放源码的原型系统。在系统功能实现的关键技术方面，构建了本体描述的学习环境、学习资源与学习者语义信息模型，并设计了适应性学习环境与学习资源匹配的算法流程。全文包括如下四方面内容：绪论，理论基础与相关研究述评，适应性学习系统架构及其关键技术分析与设计，结论与进一步研究建议。 本研究在理论方面的创新有2点：提出知识组织的组块分层理论；提出基于学习环境与学习资源的双重匹配的宏观适应性学习模式。 本研究在应用方面的创新有3点：设计了在现有学习管理系统上增加适应性学习子系统的系统结构模型；设计了适应性学习系统的学习者模型、学习环境模型与学习资源模型；提出了基于规则推理与基于描述逻辑的推理的多重推理算法的适应性学习环境与学习资源的匹配策略。