Adaptyviose sistemose prisitaikymas prie besimokančiojo yra paremtas duomenų apie besimokantįjį rinkimu, analizavimu ir mokymosi aplinkos pritaikymu besimokančiojo poreikiams. Tam būtina parinkti tokius „sekimo“ duomenis, pagal kuriuos būtų galima daryti išvadas sistemos lygmenyje. Šie duomenys turi būti suprantami sistemai, nuolat atnaujinami, lengvai surenkami. Jie gali būti įvairūs, pradedant nuorodų paspaudimo laiku, baigiant akies žvilgsnio nukreipimo vieta. Pagal tai sistema gali transformuoti duomenis ir – priklausomai nuo savo paskirties – duoti patarimus ar tam tikromis priemonėmis pavaizduoti naudingą informaciją, tuo pačiu atsižvelgdama į rezultatus. Tačiau daugelis šių sistemų yra tik prototipo stadijoje arba naudojamos nesudėtingiems procesams vykdyti. Mums žinomos adaptyvios sistemos yra skirtos vieno dalyko probleminei sričiai. Šiame darbe tirsime besimokančiojo modelio perteikimo galimybę virtualioje mokymo(si) aplinkoje (VMA), kai besimokantysis dalyvauja viename arba keliuose nuotoliniuose kursuose. / In adaptive systems adaptation to learner is defined by collection of data about learner, collected data analysis and learning environment adaptation to learners needs. Looking forward to this goal it is necessary to select such logging data, which can be used to make conclusions in a system level. Such data should be acceptable to system, interactive and easy to collect. Data used can be various, starting from click time of the link ending with eye look direction angle. Such system can provide data transformations and depending on purpose, give suggestions. Using necessary tools depict useful information, reacting to results. Most of currently build systems are only in prototype stage or are used for unsophisticated process. Most of them are one subject systems. In this work we address a possibility of student model’s depiction in a VLE, when student participate in one or more than one distance course.