随着互联网的发展,网络学习已成为一种重要的学习方式。越来越多的企业和组织都构建了自己网络资源库,给人们学习带来了丰富的信息和极大的便利。但是,随着网络学习资源数量的剧烈增加,如何从海量的网络学习资源中高效的获取用户所需的资源,已经成为目前网络学习领域最迫切解决的问题之一。目前大部分的支持网络学习的系统都是采用的基于关键词匹配的检索技术,这样查询的效率不高,甚至会导致检索不到用户真正所需的资源。导致上面问题出现的本质的原因是：在不同的学习者、不同的学习资源提供者之间,对学习内容的语义理解存在大量的不一致。本体技术的出现为这一问题提供了一个有效的解决途径。本文引入了学科本体,学科本体是人们对某个学科领域中词汇以及词汇间语义联系的共同认知的形式化描述。在本文中学科本体被应用到下面两个方面：1)基于学科本体定义推理规则,应用Jena的推理机制,实现对用户查询关键字的语义扩展,从而更好地理解和描述用户的查询需求；2)以学习对象元数据标准和学科本体为基础,构造学习资源元数据库,实现对学习资源的语义标注。本文以学科本体为基础,主要完成了以下几个方面的工作。首先,分析了语义检索及其相关技术,包括本体、本体描述语言及其本体的开发工具包Jena等。其次,通过对本体技术的研究提出一种基于学科本体的语义扩展的方法,该方法从直接扩展和推理扩展两方面,对用户提交的查询关键字进行语义扩展,利用改进的相似度计算公式对语义扩展后生成的关键字集合进行排序,从而获取与用户需求匹配度高的一组查询关键字。接着,以学科本体和学习对象元数据标准为基础构建了学习资源的元数据模式。最后,以上面的工作为基础,提出了基于学科本体的学习资源语义检索框架,并设计和实现基于该框架的学习资源的语义检索算法。本文的研究工作表明：将本体技术引入到学习资源的检索中,可以从语义层上支持对学习资源的共享和交换,并且在一定的程度上提高学习资源检索的查全率和查准率。本文的研究工作对学习资源检索提供了一种途径,为实现对网络学习资源的有效访问提供了支持。