网络和现代教育理论的发展为个性化的学习提出新的要求。一方面,信息社会以创新型人才的培养为目标,个性化、创造力的培养成为教育的重点。另一方面,现代远程教育在强调学习者个性发展的同时,也强调学习者社会性的培养,即对学习者学习的合理引导和控制。为了解决新形势下学习者个性发展和社会要求之间的矛盾,本文提出了个性化受控的学习模式。这种模式在发展学习者个性的同时也注重抑制网络对学习者的负面影响,使学习者在长期的远程学习过程中接受一种潜移默化的良性引导。结合个性化受控学习模式,本文设计并开发了相应的学习支持系统Pcon。为了使系统更具生命力,提出了以SCORM 规范为基准,以数据挖掘为核心的系统模型。其中,为了构建深层次的学习者个性模型,使用Web 使用挖掘和XML 技术生成学习者个性档案文件;为了实现对学习行为趋势的分析,使用了基于支撑向量机的混沌时间序列分析技术处理来自学习管理系统的数据;为了提供学习者良好的学习内容服务,使用XML 挖掘和UDDI 技术来发现内容对象,并在此基础上提出了基于CIT 对XSD 描述的XML 文档进行挖掘的算法。另外,为了配合SCORM 规范中的序列和导航建议实现课程导学,提出了对象构建和内容重组的方法来为学习者自动组织个性化内容。为了保证系统开发的质量和效率,采用了软件工程中螺旋模型进行系统开发,并最终实现了学习者个性信息收集、挖掘、整理以及学习内容重组等功能。个性化远程学习系统的研究涉及了大量的理论和技术,许多尚在发展中,还有大量的工作需要进一步的探索和研究。提高学习者行为预测精度、LCMS 支持以及代理的支持等都将成为下一步研究的主要目标。