移动计算(Mobile Computing)是在移动通信、互联网、数据库、分布式计算等技术发展的基础上随之产生的新兴的技术。人们通过移动设备,通过无线网络实现信息的访问和事务的处理,移动计算服务可以给人们带来不受时间和地理限制的方便的服务。随着移动计算技术的发展人们应用需求的推动,移动计算技术必将成为研究中的热点领域。由于移动环境比固定网络的环境更复杂、多样,而在移动计算环境下,低带宽、长延迟、可靠性低等问题,随着移动计算研究的逐步深入,越受到人们的重视。本文针对目前通用的移动Web服务器上未实现有效的QoS控制的现状以及Web QoS控制灵活性不够、通用性不强、可扩展性不好等缺点,提出了一种基于请求目标分类的移动服务计算模型。在模型中,针对Web QoS的适应性管理,采用以控制响应时间和移动服务器性能为中心的动态控制策略,对HTTP请求进行基于目标分类和动态控制,在提供具有QoS分类策略的基础上保证了移动环境中用户感受的响应时间和移动Web服务器的吞吐量。同时,在模型中,采用Web服务技术,为移动用户提供大数据量多计算的操作,并针对Web服务调用中的安全问题,设计了基于WSE3.0的安全机制,采用消息加密签名技术结合双时间戳技术来保证Web服务的安全的模型。基于上述关键技术的研究,设计并实现一个B/S、C/S模型相结合的移动学习系统。论文详细介绍了系统体系结构,系统实现的关键技术,基于IRT理论(试题反应理论)的学习推荐方法以及系统典型模型的实现过程,包括移动感知学习、学习推荐、学习总结、学习预设、信息交流等模块。