Tóm tắt: Hiện nay vấn đề thích nghi trong môi trường giáo dục đang trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Các hệ thống học tập thích nghi ra đời nhằm mục đích tùy chỉnh nội dung và lộ trình học tập của sinh viên. Hệ thống này giúp hỗ trợ người học khắc phục các vấn đề liên quan đến việc mất phương hướng cũng như quá tải trong quá trình học tập; từ đó giúp tối ưu hóa hiệu suất nhằm nâng cao hiệu quả của quá trình học tập. Các hệ thống học tập hiện nay đang thiếu tính thích nghi xuất phát từ thực trạng các cơ sở đào tạo hiện nay cung cấp các tài nguyên học tập giống nhau cho tất cả các đối tượng học tập mà không căn cứu vào nhu cầu cũng như mong muốn của người học. Sinh viên nên được khuyến khích tham gia học tập theo phong cách học tập của mình và phải xem đây là bước quan trọng trong việc đang kí tham gia vào quá trình học trực tuyến hay quá trình học truyền thống. Để xác định được các hình thức học tập, đã có nhiều mô hình học tập đã được đề xuất, tuy nhiên hiện nay chưa có một công cụ phần mềm nào có thể thể hỗ trợ và cung cấp định hướng một cách linh hoạt giúp người học lựa chọn và đưa ra mô hình học tập phù hợp nhất cho mình. Để đáp ứng nhu cầu này, các tác giả trong nghiên cứu của mình đã đề xuất một công cụ cho phép đáp ứng được yêu cầu trên, công cụ này được xây dựng dựa trên nhiều mô hình học tập và các kĩ thuật trí tuệ nhân tạo giúp xác định các phong cách học tập cho sinh viên. Công cụ giúp cung cấp giải pháp cho phép so sánh các mô hình học tập nhằm đưa ra mô hình học tập phù hợp nhất cho người học trong một môi trường học tập cụ thể. Các tác giả đề xuất công cụ này nên được triển khai trong môi trường điện toán đám mây để cung cấp một giải pháp có thể mở rộng giúp xác định các phong cách học tập cho người học một cách dễ dàng và nhanh chóng nhất.
Từ khóa: giáo dục thông minh, giáo dục thích ứng, trí tuệ nhân tạo, mô hình lí thuyết học tập, hiệu suất học tập