Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / The course in distance learning can be customized taking in to account the specific characteristic of each student. This means that the learning environment has adaptativity. So, in order to develop adaptative systems of distance learning, it is necessary to consider the problems: instructional planning and the student model. The first problem allows to generate a specific sequence of content for each student and the second one provides the necessary information to cope with adaptativity. Planning techniques in Artificial Intelligence have been successfully used for determining the sequence of instructional actions. The Workflow technology has been used for the management of these systems. Then, this work presents an adaptative instructional planning and a student model based on Taxonomy of Educational Objectives and learning styles. / Muitos sistemas de educação à distância não levam em consideração características particulares do estudante, utilizam as mesmas estratégias pedagógicas e seqüencias de conteúdo para todos os estudante. No entanto, ambiente de educação à distância devem introduzir adaptatividade como uma das suas principais características. Para que isto seja possível, deve-se considerar os problemas de planejamento instrucional e definição modelo do estudante. O primeiro problema permite gerar uma sequência de conteúdo específica para cada estudante e o segundo problema prove informações necessárias para lidar com adaptatividade. Técnicas de planejamento em Inteligência Artificial têm sido utilizada para determinar a sequência de ações instrucionais. A tecnologia de Workflow têm sido utilizada para gerenciar estes sistemas. Por tanto, este trabalho apresentar um sequenciador de conteúdo adaptativo, que utiliza algoritmos genéticos e um modelo do estudante baseado taxionomia do objetivos educacionais e em estilos de aprendizagem. / Mestre em Ciência da Computação