微学习是一种新型学习方式,是在线学习适应碎片化时代的一种发展形式。微学习最主要的特点是,其学习单元包含的知识内容相对精简,构成包括文本、音频/视频和图像等多种形式,使学习过程中学习者在时间和空间上受到的限制较少。短小精悍的学习单元,灵活多变的组织方式,自由开放的学习环境使得微学习一经提出,便受到了广泛关注。与其他在线学习方式一样,由于学习资源的激增,使微学习也面临着“信息过载”问题。学习者不得不在寻找适合的学习单元时花费大量的时间,从而影响学习效率。以上问题的存在,促使我们寻找一种方法来为学习者提供适合的微学习单元。本文在充分调查研究在线学习相关技术的基础上,结合微学习的特征,提出了一种蚁群信息素优化算法来推荐微学习单元,并通过逐步适应的方式实现对微学习路径的推荐。该方法将微学习特征与蚁群算法有机结合,以有效提高学习者在微学习中的学习效率。在介绍学习路径推荐的相关概念,和分析微学习概念与特性的基础上,本文对学习单元属性、学习者特征和学习路径进行分析建模,并对其表示方式进行定义,进而提出了微学习中学习路径推荐模型。本文提出的微学习路径推荐方法的核心是蚁群信息素优化算法,结合微学习路径推荐方法的整体设计框架,以及对框架中的各个模块的功能描述,详细介绍了该算法实时监测学习者的学习情况变化,并使用信息素浓度系数自适应函数调节信息素浓度,及时优化调整微学习路径推荐策略的处理流程。其后,通过MATLAB环境,得到适用于微学习环境的蚁群算法参数组合。最后通过实验验证了该方法可以为微学习中学习者推荐适合的学习路径,有效提高学习效率。在充分分析微学习和在线学习共同面临问题的基础上,本文结合微学习的特点,提出一种基于蚁群信息素优化算法的微学习路径推荐方法。该方法的主要创新点如下:1.分析微学习的特点,借助蚁群算法反馈性的优势,将学习路径推荐粒度细化为更小的学习单元,进一步提高了推荐的精度。2.分析学习过程和学习要素,借助蚁群算法中的蚂蚁属性分类,监测学习过程,根据学习者学习状态的变化,逐步调整推荐策略,优化学习路径,以适应学习者的需求变化。3.深入分析学习流程,引入信息素浓度系数自适应调节函数,对全局和局部信息素浓度进行调节,优化推荐结果。