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尊重每一位学习者的个体差异性，让其获得个性化的学习体验以及能力得到充分发展是当前教育者关注的焦点。然而学习者在传统教育体制下忽略个体差异的知识传授中获得的仍然是孤立的、不具实际效用的浅层知识，其思维和能力得不到相应的培养。落实到大学编程类课程的教学中，普遍存在的编程环境复杂性、学习者浅层学习状态，讲授式和填鸭式教学等问题使得学习者无法获得深度思考和问题解决的能力，其深度学习能力得不到培养。 个性化深度学习是指学习者根据自己的个性特点和需要，通过个性化学习内容和学习环境支持的学习、反馈和评价，主动地、批判性地学习新思想和知识，运用多样化的学习策略来深度加工知识信息，建构个人知识体系并有效迁移应用到真实情景中来解决复杂问题的学习。它是以提升学习者的问题解决等高阶能力即以深度学习能力培养为目标的学习。 因此，本研究在个性化学习理论、建构主义理论、认知灵活性理论和元认知理论的指导下，针对编程类语言课程教学现状，围绕智能编程环境下大学生个性化深度学习过程模型的构建和该过程模型的教学设计和应用展开，以期为大学生深度学习能力培养提供借鉴。首先，通过厘清个性化深度学习的内涵和实现过程，明确个性化深度学习过程的内涵，接着分析了智能编程环境对个性化深度学习过程的支持作用，进而提出智能编程环境下大学生个性化深度学习过程模型。之后提出了基于过程模型的教学设计原则及选取了Visual Basic课程的循环结构教学单元进行了详细的教学设计，并基于Visual Basic编程课程开展了实验研究，从而验证智能编程环境下大学生个性化深度学习过程模型的效果。 通过理论与实践探索，形成以下结论: 一是构建了智能编程环境下大学生个性化深度学习过程模型。该过程模型包括三阶段:知识主动建构阶段自主选择学习内容，知识迁移与应用阶段个性化学习任务的选择、评价和反馈，评价与创造阶段个性化表达学习观点与成果;共九个环节:预备与激活先期知识，初级知识和高级知识的获得，层级任务或者问题情境的选择，问题解决方法程序的选择/协商，解题方案的执行，多元学习评价，优秀学生作品展示，反思内化再创造。其中智能编程环境的支持作用体现在:人性化代码界面，程序代码自动对齐;代码智能提示，减少语法错误;控件名称实时修改，提高程序编写效率;编译执行时反馈报错，提供实时帮助。 二是验证了智能编程环境下大学生个性化深度学习的过程模型对促进学习者的深层知识性目标达成、高阶思维能力以及作品成绩三个方面的有效性，即可以有效地促进深度学习能力的培养。