本发明公开一种基于模糊逻辑和教学计划的MOOC课程混合推荐方法，包括以下步骤：步骤1.依据MOOC公开课程数据，将中介模糊逻辑引入ML_BPNN神经网络，对损失函数进行优化，最终得到包含MOOC课程与在线学生特征的混合得分矩阵；步骤2.将在线学生之间的全局相似度引入点态用户分解混合相似性模型，在线学生与MOOC课程的交互关系混合相似度是由采用皮尔逊相似度计算得到的预定义相似度和依据潜在向量内积计算得到的学习相似度组成；步骤3.将PoiU‑FHSM混合相似度计算结果与按照大专院校教学大纲的课程安排计划建立的课程映射关系相结合，最终输出Top推荐MOOC课程及与其关联的先修与后修推荐MOOC课程。本发明主实现了对MOOC课程及与其关联的前修与后修MOOC课程的同时推荐。