随着互联网与移动通讯的迅速发展,信息技术的应用变得愈加广泛。互联网改变人们的生活方式同时也对教育带来了变革,以数字化、媒体化等为特点的信息技术在教育领域得到广泛应用,网络已然成为人们获取知识和信息的重要途径之一,学习资源推荐正是在这种互联网高速发展,网络资源越来越庞大丰富,人们却越来越难以找到适合自己的个性化资源的背景下产生。学习资源的推荐离不开学习资源的构建。同时,新建构主义学习理论也是在21世纪知识超载与知识碎片化的信息时代,学习者越来越依赖于网络学习,却也越来越难以找到适合自己的个性化学习资源的大背景下产生。因此,笔者在查阅了学习资源、学习资源推荐与新建构主义的相关理论与研究成果,且将三者进行认真对比思考后,在文中主要内容中第一部分先介绍了新建构主义与学习资源推荐基本理论;第二部分则提出基于新建构主义的学习资源构建,进行案例模拟;第三部分提出了基于新建构主义的学习资源推荐模型,并分别介绍了模型中的学习者模型与推荐算法等;最后结合第二部分的学习资源构建完成了整个模型,且在详细介绍的基础上对模型进行了部分实现。综上所述,该研究在学习资源构建、学习资源推荐、新建构主义的基础上分别从学习资源推荐模型的“学习者”“学习资源”“推荐算法”与新建构主义的“我”“知识”“学习策略”三者间进行对比分析构建了基于新建构主义的学习资源模型及其推荐模型,并对其各个部分进行详细介绍,且对该模型的实现过程及运用到的基于内容的推荐算法、基于用户和资源的协同过滤算法、K-mean聚类与Apriori关联算法进行分析,最后以谭浩强《C语言程序设计》为例进行了模拟。其次,学者们对学习资源推荐多是基于学习者、学习资源、推荐算法中某一点进行侧重研究,而该研究则提出基于新建构主义的学习资源推荐,将新建构主义贯穿于整个推荐理论中。从新建构主义理论观点出发将学习者、学习资源、推荐算法三者有机融合,研究讨论了整个学习资源推荐模型;再者,在讨论基于新建构主义的学习资源推荐时,比较了新建构主义理论与学习资源推荐中学习者、学习资源与推荐算法,将机器学习部分算法运用其中,如k-means算法与Apriori关联算法等,且进行了实现。