学习风格是学习者在学习环境中个体表现出来的比较稳定的学习方式以及学习策略偏好。教育研究者以及学者通过大量实践证明了把学习风格融入到教学当中可以更好的促进学习者个性化学习，提高学习者学习效率。随着信息技术和人工智能的发展，越来越多的智能学习系统通过使用学习风格模型能更好的、更准确的实现学习者个性化判断以及个性化资源的推送。本文通过对相关文献的智能学习系统架构进行了深入研究，发现目前很多智能学习系统尤其是自适应教育超媒体系统（AEHS）由于使用的开发环境以及技术不同，导致了系统功能模块之间存在着耦合性低、重用性差、不同系统之间不能实现数据交换以及资源不能共享等问题。本文设计了一个基于SOA的学习风格判别组件（SOALS_pre），该组件可以为各种学习系统或者门户网站提供学习者群体在不同学习环境下学习风格主导维度偏向识别，通过SOA架构系统可以解决系统功能模块之间耦合性低、可重用差以及资源不能共享等问题。本文分五个章节来阐述研究内容：第一章介绍了本文研究背景、国内外研究现状以及本文研究目标和意义；第二章介绍了学习风格理论、SOA架构技术理论；第三章介绍了本文设计的基于SOA自适应学习系统架构的基本组成、SOALS_pre组件的设计以及服务的实现，并通过具体的实例来演示服务的运行过程；第四章主要通过具体的实验数据来验证服务的有效性。第五章对本研究进行总结，并提出了下一步研究工作。