随着互联网技术的高速发展,互联网与教育的融合愈加密切,在线学习与传统课堂教学深度结合,使得混合学习成为互联网时代学习新诉求。受此影响,职业学校教学方法也从传统单一的课堂教学逐步向线上线下混合教学方式转变。虽然职业学校开展混合教学过程中对线下课堂教学设计策略较为重视,但是与之对应的在线学习策略却少有关注,其中如何依据中职学生特征调整在线知识点学习顺序,对不同中职学生构建个性化在线学习路径是目前研究热点和难点。针对上述问题,本文主要做了以下工作:(1)分析梳理了国内外在线学习领域个性化服务技术的研究现状,从不同视角对在线学习路径构建研究进行了综述,为后续研究工作提供支持。(2)设计了混合学习视角下中职学生在线组学习路径构建模型(OGLPM),首先对构建问题及相关定义进行描述,其次在对中职学生特征分析基础上开展学习过程数据、中职学生特征及知识点信息参数化表示研究,最后结合多维信息融合思维提出OGLPM模型。(3)提出了混合学习视角下中职学生在线组学习路径构建策略(OGLPM-S),OGLPM中融入滞后序列分析法、数据挖掘方法、最小生成树算法等技术提出OGLPM-S策略,以此向中职学生提供在线个性化学习服务。为验证OGLPM-S策略的性能,利用Moodle收集而来的多维数据进行组学习路径构建实验,并与融入拓扑排序算法的路径构建策略进行对比,实验结果表明该策略是可行的且具有高效性和稳定性。(4)搭建在线智能学习平台进行组学习路径构建服务,并对平台的总体架构、功能流程、策略实现及构建结果进行了阐述,结果表明本文所提的OGLPM-S策略能依据中职学生的行为数据成功构建组学习路径,适合中职学生开展在线学习。结合行为分析、数据挖掘等个性化服务技术进行在线组学习路径研究可以有效利用潜在信息,给中职学生提供个性化在线服务,进而改善中职学生在线学习体验与学习效果。