随着人工智能技术在教育领域的广泛应用，个性化学习逐渐成为推动教育变革的重要方向。当前AI 个性化学习系统在认知状态识别、任务匹配与路径调控等方面仍存在诸多难点。本研究引入SOLO（Structure of the Observed Learning Outcome）分类理论，构建以认知复杂度为主线的分析框架，探讨其在AI辅助学习中的契合性与指导意义。研究从SOLO 层级结构出发，分析其对学习内容适配与任务分级的启示，继而剖析个性化学习过程中的核心障碍，并提出融合SOLO 理论的AI 干预优化路径，包括认知驱动评估模型构建、多模态行为识别与嵌入式反馈机制设计等，以期提升系统在深层认知引导与动态适应方面的能力。本研究为智能教育系统的优化提供了理论依据与实践思路。