网络教育资源呈现爆发式增长，加快了教育领域数字化的步伐，其也呈现出无限的复杂性特征。用户使用搜索引擎工具可以找到所需的资源信息，目前主流的搜索方式都是以文本和关键字为基础的，这使得传统的检索方式在查询和检索的精确度上存在一定的不足，不能满足搜索用户特别是在线学习用户更为个性化的需求。　　论文在清华大学考试学习系统（TsingHua Exam Learning System，简称TS_EL）的研究基础上，着重研究在线考试学习系统的语义化与在线检索问题。系统语义化和在线检索主要是利用语义网相关技术来实现的。　　首先，根据所查阅文献，论文分析了网络教育资源领域建设现状和语义搜索的发展状况，阐述了在教育资源中语义网络的应用依据。并对语义网与搜索引擎相关理论、算法、使用优缺点进行了详细对比与分析。　　其次，详细分析了论文所研究的教育资源领域，针对《政治学》精品课程，使用一种半自动的本体构建方法，构建了《政治学》精品课程的本体模型，将《政治学》课程信息化，为语义检索实验系统提供本体知识库模型。　　再次，研究了语义查询的原理，并利用语义网技术对查询向量语义化，针对概念图的概念相似度计算忽略语义性等缺陷，论文改进完成了一种使用义原(Sememe)相似度方法与概念图(Conceptual Graph)相似度计算方法相综合的概念图义原方法CGS(Conceptual Graph-Sememe)去改善现有方法。　　最后，针对《政治学》课程本体模型，将论文所提出的CGS算法与不考虑语义关系的莱文史特距离算法进行对比实验，将构建的语义检索系统实现语义检索功能，并与国外较著名的教育资源检索系统TeAch-nolog(y)检索结果进行对比实验，结果表明本实验系统在多个方面有效可用，有一定应用价值。