1) 用户
建设开放性学习环境，用户的统一授权、认证、用户容量成为关键问题，用户通过认证/授权服务管理用户，达到统一的管理，并通过后台负载均衡管理，实现访问用户分流、资源访问分流，实现大用户量的管理。
建设支持超过千万人访问的一站式远程学习支持系统平台。
2) 资源
随着学习环境的建设和发展，资源的海量存储、分类细化已成为关键课题，系统通过虚拟化技术进行存储和相关运算，实现资源存储和调度，用以支撑不同学习过程和教学资源的存储隔离和应用共享。
3) 数据服务
定义和完善接口和服务内容，搭建集成环境，同旪增加扩展业务的接入能力，数据和服务分为两个层面，系统内内部调用和对外围系统的数据服务。
构建教育需求变化的接口和服务定义，通过 ESB 集成一套覆盖教育全生命周期支持的服务系统，重点提供 SaaS、IaaS、BaaS 等方式的教育服务，设计数据服务的两个层面的服务。
项目的技术路线和特点
1) 技术路线
遵循“技术公关——开发集成——示范应用——产业化推广”的技术路线。
2) 平台特点
基于移动互联网云教育服务平台采用最新技术，以适应迖远程教育发展的现状和未来趋势。
采用的技术包括云计算技术、移动学习技术、跨终端的流媒体视频直播技术、大数据挖掘技术、基于开源技术的自主知识产权技术、积木式构件化开发技术、 断点续学技术、自主学习和互动学习技术、以文本和音频记录学习笔让的技术，以及在二十多年远程教育服务经验基础上形成的、适应常见业务现状的、有业务引导作用的规范化的业务流程设计。
采用这些技术的目的在于以更完美的用户体验、更灵活发展的业务模式、更快速响应速度为更多的机构、教师、学生提供远程教育服务。
项目平台整体技术特点和优势表：
自适应的智慧学习平台(个性化学习)
学习组织和实施者，通过预置存放在学习知识库的学习策略，运用大数据挖掘技术，用面向内容资源搜索的用户建模方法，解决搜索用户兴趣和认知水平的自劢获取问题；
在此基础上，通过研究如何采用内容过滤和协作过滤相结合的方法对对前期搜索到的资源目标进行过滤和重排序，从而为用户提供个性化资源构建，最后将现有的资源动态加工制作为个性化学习内容，推送给目标用户。
整个平台包括一个查询转换器、两个数据集合和一个知识库，通过架构在课件实时环境上(Run Time Environment) 的学习管理系统(Learning Management System LMS)提供学习服务。
主要包括：
- 用户数据模块：记录学习者的基本资料，记录在状态跟踪模型与LMS 系统交互时的相关信息；
- 学习活动知识库：利用 SN(Sequence & Navigation)规范定义来构建由教学组织者所设计的学习活和相关的学习顺序规则，以规范教学策略；
- 查询转换器：接受客户端发出的学习请求，依据学习者的能力和课程要求来提供个性化的学习内容。包拪一个简单的推导引擎，此引擎将依据学习者在用户数据模块的记录与学习活动库中的学习活动树来进行推导；根据推导结果，从资源集成和共享系统获取相关的积件化资源；再经过资源组装器的内容打包技术将素材封装合适的教学单元，通过分发网络传给客户端进行学习；
- 课件实时运行环境：对于移动或桌面客户端可在本地运行课件的实时运行环境，显示来自查询模块返回的 SCO(学习卑元)，并与 LMS 进行实时交互, 记录过程数据。对于浏览器访问，则由 LMS 端教学页面内嵌，推送给学习者, 可对访问癿用户界面进行有限的适配;
- 学习资源检索系统：对用户提交的关键词组合、元数据、知识元等形式的查询条件进行语义解析,根据多维关联索引定位出符合条件的学习资源，并通过用户数据模块对结果进行优化;
- 日志库：根据访问规律统计分析资源的访问频度和时间段，从而发现资源访问的热点特性和潮汐特性;
- 资源分发服务：按需定制、加密、进行个性化资源推送。根据用户模型和资源访问规律，在 INTERNET、4G 网等平台上实现主动、高效的学习资源推送服务;
- 数字版权保护：将数字保护技术整合进内容资源中，从技术上防止内容资源的非法复制，保证内容资源在整个生命周期内的合法使用，保护内容资源价值链中各个角色的利益和满足其具体的需求。
? 基于大数据驱动的学习资源推广平台(个性化营销)
平台面向千万级用户提供远程教育支持服务，统计目前用户对各种类型内容资源的使用情况，一方面能够定位用户兴趣点；另一方面可发现优秀内容资源，为资源提供方提供反馈；可作为分析运营新业务情冴的重要基础敥据。通过对业务数据的挖掘分析，依托平台提供的电子商务功能支持优货资源的进一步推广。
1)首先根据对远程教育运营数据的分析和可订制的计费策略，区分学员的受教育程度、专业、职业、兴趣、爱好，针对不同的学员量身定制个性化产品，并可以对不同的内容资源采用按时长、按内容、按次数、按流量等方式来进行产品定价，以完成数字资源的产品上架;
2)通过提供多维度的内容资源分类方式，易用的搜索工具，设计简便、高效的购买流程，支持在线支付等多种支付手段来搭建数字内容资源的营销环境;
3)支持用户对数字资源产品进行收藏，收藏结果保存在收藏夹中；建立推荐奖励体系，鼓励用户对购买的产品进行推荐；提供多种评价策略的制定和评价方式，评价结果供其他用户参照；用户对内容资源产品的使用心得、评价可分享到外部第三方的社交工具中,例如：微博、微信、QQ等，进一步营造一个客观、公正的交易互动社区。
对用户在交易过程的用户行为进行记录分析，可针对内容资源的搜索关键信息、浏览次数、收藏次数、购买次数、推荐次数、评论情况等进行全面分析，可分析出不同用户群体最感兴趣的内容资源，根据分析结果重新进行内容资源的出版、通过计费策略，调整产品的定价、针对特定的内容资源使用人群组织各种促销活动等；并可根据任一用户的浏览记录，个性化推送其感兴趣的数字内容资源，以促成个性化销售。