A recomendação de OAs é convenientemente tratada pelos sistemas de recomendação de recursos educacionais por meio de técnicas de filtragem. Atualmente, essas técnicas são combinadas para melhorar a recomendação de OAs, contudo, ainda há gargalos nesses sistemas, que são os problemas cold-start, esparsidade de ratings e o fato de eles não considerarem durante a recomendação os múltiplos conceitos que o estudante precisa aprender. Neste trabalho, visa-se amenizar esses problemas por meio de um sistema de recomendação personalizada.