随着网络技术的发展和学习社会化、终身化的要求,通过网络进行教学必将成为远程教育的时代发展趋势。但是,传统的网络学习系统往往以系统自身为中心,并没有充分考虑学生的学习兴趣和学习能力,要求人来适应系统而不是系统去适应用户,越来越不适合现代远程教育的需要。所以,如何充分考虑到学生的学习兴趣、学习能力,有效的提高学生的学习效率在网络学习过程中变得越来越重要。　　本文基于项目反应理论的Logistic模型,结合自适应测试的基本原理,构建了一个网络自适应学习的数学模型,分析了网络自适应学习的基本过程、系统结构以及其中关键的问题和相应的实现技术,着重讨论了该模型中的参数估计和学习材料难度的调整,并以Visual Studio.Net为开发工具,基于.NET框架初步生成了一个网络自适应学习系统。该系统一方面能根据学生的学习能力推荐最合适的学习材料供学生学习,另一方面还能根据学生的反馈信息,对学习材料的难度参数进行动态调整,使整个网络自适应学习系统越来越趋于最优。同时,本文还基于项目反应理论的测试特征曲线,对原有的自动组卷算法进行了改进,使得自动生成的试卷不仅在难度分布上能够进行控制,而且还能在区分度方面进行有效的控制,较好的提高了自动组卷的质量。