随着互联网技术的高速发展和计算机的大范围普及使用,人们的日常生活越来越离不开信息技术的支持。智能教学系统在信息检索、数据挖掘、机器学习等前沿计算机技术的支撑下有了很大的进步。作为智能教学系统的一个重要分支,个性化学习系统要收集分析学习者的学习兴趣、学习风格、认知水平、学习动机等个性特征,再从学习资源库中寻找符合学习者个性特征的学习资源并推荐给学习者学习,从而较好的提高学习者的学习效率和学习质量。教育学研究表明,解决学习者在学习过程中出现的问题能够有效的提高学习者的学习效果。传统的教学活动中教师在课堂上解决学习者的问题,在网络教学上则需要智能答疑系统来解决学习者的问题。而大部分的个性化学习系统对于学习者的答疑讨论在时间和空间上存在一定的局限性,忽略了智能答疑的重要性和智能性。本文在已掌握的个性化学习系统的基础上,深入分析智能答疑的相关理论和技术,尝试构建一个基于HowNet的个性化学习系统。本系统可以分为五个模块:系统管理模块、相似度计算模块、学习者管理模块、学习资源管理模块和答疑模块。系统管理模块主要是用户信息管理、用户权限设置、系统备份维护等功能;相似度计算模块主要基于HowNet对词语进行相似度计算,在深入分析HowNet结构的基础上,提出了一种改进的基于HowNet的词语语义相似度计算方法,对词语的相似度计算充分考虑了词语所包含的义原信息和义项信息;学习者管理模块主要是对学习者兴趣模型的构建和更新,同时对学习者进行个性化推荐学习;学习资源管理模块主要功能是学习资源的存储维护和学习资源特征向量模型的构建;答疑模块分为智能答疑和人工答疑,智能答疑模块根据学习者提出的问题构建问题向量模型,再通过相似度计算模块从问题解答库中寻找相似度高于某一阈值的已知问题的答案作为最佳答案推送给学习者,如果问题解答库中不存在能够解决学生问题的答案,则由教师进行人工答疑,待教师回答后系统将该问题和答案作为新知识存入问题解答库中,从而实现个性化学习系统智能答疑的功能。最后,本文通过实验验证改进的基于HowNet词语语义相似度计算能够更好的分析词语间的相似性,同时个性化学习系统的智能答疑能够较好的为学习者解决问题。