O uso de sistemas de recomendação com a finalidade de melhorar a interação usuário-computador tem crescido em aplicações eletrônicas como e-commerce e e-learning. Sistemas de recomendação visam sugerir informações e serviços que possam ser atrativos baseando-se no uso automatizado de dados que descrevem as preferências do usuário. Na área educacional, a recomendação de conteúdos mais relevantes pode atrair a atenção do estudante, motivando-o durante o processo de ensino-aprendizagem. Uma das formas de se alcançar este objetivo se dá por meio do processamento computacional de dados que descrevem o estilo de aprendizagem do estudante. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é apresentar a metodologia e-LORS, uma abordagem para a recomendação de conteúdo eletrônico baseada no relacionamento entre perfis e objetos de aprendizagem. Na metodologia proposta, perfis de aprendizagem são descritos por dimensões discretas de maneira a atender diferentes perspectivas de preferência do estudante. Já a metodologia de recomendação usa estas dimensões para filtrar os objetos de aprendizagem–descritos pelo padrão IEEE LOM–mais adequados ao estudante.