Trong mô hình nội dung học mô tả nội dung môn học cụ thể. Mô hình nội dung học được cấu thành bởi: nội dung là tập hợp các đơn vị kiến thức và kiến trúc thể hiện mối quan hệ của các nội dung [35]. Tùy thuộc vào nội dung môn học, quan điểm người thiết kế, mô hình nội dung học được xây dựng dưới các kiến trúc khác nhau, chúng có thể là tập khái niệm, tập đơn vị kiến thức, tập chủ đề, mục tiêu học tập,... Nghiên cứu của E.Millán [35] đã tổng kết một số mô hình nội dung học được sử dụng phổ biến trong các hệ thống học thích nghi.
1.3.2.1 Mô hình véc-tơ
Mô hình véc-tơ biểu diễn nội dung học gồm một tập các khái niệm độc lập với nhau. Do vậy, hạn chế của mô hình là không xem xét mối quan hệ giữa các khái niệm. Khi thể hiện trong mô hình người học, mô hình véc-tơ chỉ xác định kiến thức của người học đối với khái niệm cụ thể, mà không thể xác định kiến thức của người học đối với các khái niệm khác trong mô hình nội dung. Vì vậy, khi tập khái niệm của mô hình nội dung lớn và không đề cập đến từng khái niệm, mô hình này không thể giúp hệ thống đánh giá mức độ hiểu biết của người học đối với toàn bộ nội dung môn học. Mô hình véc-tơ đã được sử dụng trong một số hệ thống [36, 37, 38].
1.3.2.2 Mô hình mạng
Mô hình mạng biểu diễn nội dung học gồm tập các khái niệm và các mối quan hệ giữa chúng, hình thành nên một mạng, trong đó các nút mạng là các khái niệm, các cạnh nối các nút trong mạng biểu diễn mối quan hệ giữa các khái niệm. Thông qua mối quan hệ
giữa các khái niệm, mô hình mạng khắc phục được nhược điểm của mô hình véc-tơ là xác định được kiến thức của người học đối với một tập các khái niệm. Các mối quan hệ giữa các khái niệm được xét trong mô hình mạng gồm: quan hệ thành phần [9, 39], quan hệ tiên quyết [24, 40]. Mô hình này được dùng để biểu diễn mô hình nội dung học trong một số hệ thống [41, 42, 43].
1.3.2.3 Mô hình phủ
Mô hình phủ biểu diễn nội dung học gồm tập các khái niệm và các mối quan hệ giữa chúng. Đối với mỗi khái niệm được thể hiện trong mô hình người học có giá trị dữ liệu tương ứng xác định mức độ hiểu biết của người học về khái niệm đó [23]. Mô hình phủ hiệu quả và linh hoạt trong việc định lượng mức độ hiểu biết các khái niệm của người học một cách độc lập. Mô hình phủ được các hệ thống [9, 25, 44, 45] sử dụng để biểu diễn mô hình nội dung học. Các kiểu giá trị dữ liệu thường được sử dụng để định lượng trong mô hình phủ gồm có: giá trị nhị phân, miền giá trị, giá trị xác suất. Giá trị nhị phân định lượng mức độ hiểu biết của người học đối với khái niệm qua hai trạng thái: biết/không biết. Ưu điểm của việc sử dụng giá trị nhị phân là đơn giản, tuy nhiên việc sử dụng giá trị nhị phân cho kết quả định lượng có độ chính xác không cao. Để lựa chọn được khái niệm phù hợp với từng người học cần phải đánh giá được người học hiểu biết khái niệm ở mức độ nào. Để cải tiến, miền giá trị rời rạc (trong một số hệ thống sử dụng giá trị số nguyên trong phạm vi [0..100]) được sử dụng để định lượng mức độ hiểu biết khái niệm của người học ở mức độ nào đó trong miền giá trị. Giá trị xác suất được sử dụng nhằm mục đích tăng độ chính xác trong việc định lượng mức độ hiểu biết của người học đối với các khái niệm, và xem xét việc định lượng các khái niệm dựa trên mối quan hệ giữa chúng.