高等职业院校如何按照社会发展需要培养出适合不同企业需要的专门化人才,已成为职业教育亟待解决的问题。教育新基建强调“依托空间汇聚各类终端、应用和服务产生的数据,开发基于大数据的智能诊断、资源推送和学习辅导等应用,促进学生个性化发展”。通过云平台和网络学习空间,借助各类移动学习终端,实现规模化教育与个性化培养的有机结合,解决职业教育人才个性化培养问题已成共识。本研究针对如何构建高职院校智慧学习模型,才能够实时精准评测学生职业能力培养情况,动态调整和优化职业能力培养活动,使学生能够得到最适合的指导和帮助、得到有效的学习环境完成职业能力提升等问题。基于杜威“从做中学”教育理论、黄炎培职业教育理论、情境认知理论、建构主义理论,采用问卷调查法、统计分析法和准实验研究法,构建高职院校智慧学习模型。论文主要研究成果包括:（1）针对高职院校普遍存在的学生难以获得优秀教师、工程师或技师的实时指导和帮助,难以实时获得专业能力的学习情况,难以获取企业相应工作岗位对职业能力的动态需求等问题,在高职职业能力形成过程的特征、规律和有效培养途径等的现实情况调查和学理分析基础上,提出了由专业课程学习路网、智慧学习引擎、网络学习空间、学习者画像等方面构成的智慧学习模型总体结构及其运行流程和机制。（2）针对高职专业课程学习资源对个性化学习支持度不高、交互性与体验性差等问题,本研究提出了从高职院校学习路网总体结构、层次结构、学习路径与学习服务关联结构等方面构建学习路网的方法;在对DVD算法和PASLER算法的改进基础上,提出了能够建立学习路径及学习服务与不同类别学习者间适配关系的算法,实现了利用大数据,迭代改进和优化学习路径,提升学习服务与不同类别学习者间的适配性。（3）针对高职院校普遍存在的学生学习画像难以全面反映出学生职业能力形成情况的问题,本研究依据课程图谱,以职业能力结构为基础,提出了基于多因素推理的学习者个体职业能力画像刻画方法,以及基于集成聚类的学习者群体职业能力画像刻画方法;通过对学习结果和学习过程两方面数据的综合分析,建立个体学生和群体学生职业能力形成情况画像,实时精准评测学生职业能力培养情况;提出了能够满足不同类别高职学生学习需要,综合处理时态和不确定性信息的相似度计算方法,为高职学生提供了专业课程有效学习路径和最佳学习服务的个性化推荐算法。（4）以我国四所不同地区的高职院校大数据专业大学二年级的400多名学生作为研究对象,基于部署在华为云平台的智慧学习系统,搭建了支持学生职业能力提升的学习环境;针对20多门专业课程,开展了为期一年的迭代验证,通过应用验证数据对职业能力为导向的高职院校智慧学习模型中的学习行为以及学习效果进行了深入分析,为智慧学习模型的有效应用提供了相应的建议。