随着互联网在教育领域的深入发展，越来越多的专家学者参与到了数字资源的建设中，网络教学资源得到了极大地丰富，使得学习者对网络的依赖越来越多，网络教学系统对学习者的影响和帮助也越来越深刻。但同时，也使得进入同一个教学环境的学习者在文化、知识背景、认知状态及学习能力上的差异日益增大。认知科学研究中“先入之见”的发现为研究学习者的个性化提供了一个入手点，为适应在这种环境下的不同学习者可能存在的巨大个体差异，网络教学系统在提供教学服务时，需要能够依据学习者的不同知识背景和学习需求，因人而异地选择教学内容并提供教学活动，以满足更多学习者的个性化学习需求。本文从学习者学习行为入手，分析了当前网络教学系统中学习者知识模型构建和学习需求挖掘的现状及存在的问题，以认知主义教学理论、中国网络教育技术标准（CELTS）为理论指导，基于Java、XML、Web数据挖掘、网络嗅探、人工智能、知识模型自动化构建、Web Services等技术，提出一种基于知识模型的个性化学习需求智能挖掘方法，并将其作为一种服务进行算法设计与实现；然后，通过研究中搭建的个性化网络教学系统平台对研究成果的有效性和可靠性进行验证与分析，使其可以在各种知识领域、网络教学环境下的教学活动中推广，发挥出网络教学系统最大的功效。本文分六章来对基于知识模型的个性化学习需求智能挖掘技术进行论述：第一章，首先探讨本文的研究背景和意义，然后对关键概念进行界定，阐述相关概念间的逻辑关系，最后具体介绍本文的研究目标和研究内容，以及研究方法。第二章，引入相关理论和规范标准，分析其对本研究的指导作用，简要介绍了本研究所采用的关键技术，最后阐述了研究相关指导性原则。第三章，作为本研究一个重点，对学习者知识模型自动化构建方法的设计与实现进行阐述。通过分析学习者网络学习行为和学习风格，结合Web数据挖掘、网络嗅探和知识模型自动化构建等技术，设计并实现了学习者网络学习行为的挖掘和学习者知识模型的构建。第四章，作为本研究另一个重点，阐述了基于学习者知识概念的领域知识模型的构建，引入概念图思想，设计并实现了基于图匹配算法的知识模型智能匹配算法。第五章，在前面研究的基础上构建了个性化网络教学系统平台原型。第六章，作为研究的最后阶段，进行研究成果的验证和评价，及研究的总结和展望。笔者基于第五章构建的个性化网络教学系统平台，设计了一个教学实践活动，用于验证本研究技术成果的有效性，分析和评估知识模型智能匹配算法的性能，对整个研究进行总结和反思，提出进一步的研究工作。