语义Web强调对网络资源附加可供机器理解和处理的语义信息,使人与电脑之间更好地协同工作,同时也使资源的大规模重用和自动化处理成为可能。近年来,随着语义Web技术的不断发展,各种e-Learning平台(适应性学习系统、智能导师系统、语义化知识社区等)纷纷尝试引入语义技术,为用户提供更加个性化和智能化的学习服务。学习元平台(LCS)基于语义化组织的学习资源,应用语义Web体系框架中的本体技术和推理技术,构建了包含Ontology API层、语义层、标注层和推理层的语义技术框架。依托该框架,LCS分别在学习资源的有序进化控制、学习资源的动态语义关联、学习资源的动态语义聚合、学习资源的适应性推荐、学习资源的语义化检索以及社会认知网络的动态构建等方面进行探索性研究,实现从资源的语义化组织到具有更强智能性和个性化的高级应用服务。这些应用实践表明,将语义技术在e-Learning系统中推广应用,需要积极引入外部开放、成熟的本体和更多高级应用服务,集成具有较强针对性和运行效率的推理机,在人工标注和自动标注相结合的基础上,关注资源和用户的语义化表征,重视情境模型的设计和情境本体的构建。