当前，网络的发展已使我们学习、工作与生活发生了难以想象的变化，应该说计算机与网络是人类迄今为止发明的最重要、最有力的学习工具。我们更是愿意相信方法技术的变革会为传统的教学带来更大的创新机会，智能化与人性化无疑将是计算机辅助教学发展的重要方向。这一概念使数字化技术的教育领域应用充满了创新，如果一种创新有生命力，那么它就必然有用。 在上述背景所提出的内在动因驱使下，如何把握以分布式学习理论为基础的智能教学系统研究的发展取向；如何运用先进的智能方法，在理念与技术应用之间寻找一个恰当的突破口，从功能层面优化完善ITS的系统构建；如何从具体技术实现的角度提高系统的自适应能力，并最终到达促进学习者知识获取的目的，是本研究试图探究与解决的主要问题。 本文首先回顾了ITS研究的起源、发展与主要的内容框架。在问题反思的基础上，结合智能化软件应用的主流趋势，探讨与总结了分布式学习环境中“智能”教学的应用取向，并随后在此基础上分析了分布式认知理论对ITS的影响与启示；承继对问题的理论分析，对于分布式学习环境中的ITS建模而言，笔者提出了以“自适应”为特征的建模概念。其主要观点在于系统自身知识获取的主动性与持续性，主要途径在于人机协同进化中的反馈性与自组织性。并进一步在抽象分析的基础上将自适应的概念具体到反馈式知识获取、群体协作的教学决策、进化系统的开发策略以及动态学生建模等几个方面；与自适应的思路相一致，基于案例的推理，作为从应用角度支持分布式自适应建模的一种技术，是对专家经验知识与产生式推理智慧最直接的补充与拓展。为此，笔者简要介绍了这项技术的工作原理，研究了CBR技术的对于分布式教学应用的意涵，提出了结合规则与案例集成应用的观点，并针对两个具体案例进行了分析。除此之外，为了验证理论方法在实践应用中的可行性与合理性，以“数据结构”的学科知识为基础，设计与实现了DS-Tutor的原型系统。通过对实践过程的总结与反思，进一步加深了对智能方法辅助教学的认识。