随着网络技术的发展并在各领域的广泛应用，基于网络的远程教学模式已成为教育领域研究的热点问题之一。本文通过分析在多数远程教学系统中对于个性化学习活动的支持、较强的系统动念交互功能和导航功能等方面的需求，提出了以适应性学习理论为指导，引用多Agent技术，构建基于多Agent远程智能教学系统的思想方法。在此基础上，作者设计、开发了体现该思想方法的远程教学系统。该系统在一定程度上实现了系统的智能性、个性化和交互性。作者希望通过本题目的研究，探索远程教学的一条新思路。 本文在研究Agent理论与技术的基础上，设计了基于多Agent的远程智能教学系统的模型，详细分析和设计了各个Agent及其之间的协作。在研究分析常见学生模型和学生心理因素的基础上，提出了建立包括心理模型的扩展的学生模型思想，分析了其中一些子模型的实现方法，如采用逐步逼近法实现认知型的学生模型。论文研究了系统的自适应策略，在练习题及测试题抽取模块设计并应用了自适应策略。论文提出了在J2EE平台下结合多Agent技术实现远程教学系统的方法，利用Ajax技术实现系统交互的即时性来满足协同教学和智能提醒等功能需要。 本文论述的基于多Agent的远程智能教学系统能够通过对学生认知能力、学习风格、学习兴趣等个性因素进行分析，判断学生的个性特征，提供个性化的教学空间。系统在智能性内容的呈现、智能帮助指导、智能导航、智能测试、智能评价及智能提醒方面，实现了一定程度的智能性。 本文是结合Agent技术在远程教学方面进行的一些探索和研究。在提高远程教学系统的智能性、人性化和真正实现因材施教等方面，还需不断深入研究和实践。