随着信息技术的飞速发展和互联网应用的普及，e-Learning教育学习系统正逐渐地被越来越多的人们认识和接受，给学习方式带来了深刻的影响。IEEE在2003年发布了e-Learning学习技术系统结构（Learning Technology SystemArchitecture，LTSA）参考标准。该标准确立了一个五层的结构，LTSA即为对其第三层的规范化标准。由于早期的LTSA标准较少涉及学习者的情感、认知等心理因素对学习过程的影响，LTSA系统结构中缺乏对于学习者情感因素的表达，导致设计出来的e-Learning学习系统无法满足学习者典型的个性化需求。因此一些研究者开始致力于将情感计算应用于e-Learning学习系统。“情感计算”这一概念是由MIT实验室里的Rosalind Pichard教授在1997年提出来的，它作为人工智能的一个分支，目的在于使设计的系统和设备能够识别、理解和处理人类的情感。当前情感计算的研究主要集中在情感语音识别、人脸表情识别、身体姿势和运动的识别等涉及人们理解和认知的技术应用领域。在现有的基于情感计算的e-Learning学习系统的研究工作中，对学习者的心理研究涉及较少。针对以上问题，本文的做了如下主要工作：在LTSA的基础上添加了人格库，弥补了原有系统结构中情感模块的缺失。形成了ELTSA（emotional learning technology system architecture）。提出一种新的情感算法，基于气质类型的情感计算算法。该算法根据气质类型学说生成情绪感受性矩阵，并根据在学习中可能产生的情绪提取了5种情绪，通过学习者不同的气质类型向量得出个性化的情感向量，更真实地体现了学习者的情感状态，以此作为推荐学习的依据，使得学习更人性化。基于多Agent理论，对扩展后的系统结构进行建模，并用Unity3D对系统和算法进行验证性的仿真实验。