El problema de la Secuenciación Curricular (CS) es una tarea desafiante en el campo del desarrollo de sistemas de enseñanza y aprendizaje en línea. Los métodos actuales de gestión educativa pueden aún presentar ciertos inconvenientes que causarían ineficacia e incompatibilidad en todo el sistema. Una solución para lograr una mejor satisfacción del usuario sería tratar a los usuarios de manera individual y ofrecer materiales educativos de forma personalizada. La Secuenciación Curricular Adaptativa (ACS) juega un papel importante en el sistema de gestión educativa, ya que ayuda a encontrar la secuencia óptima de un currículo entre varias soluciones posibles, lo cual es un típico problema de optimización combinatoria NP-difícil. Por lo tanto, este documento propone un nuevo algoritmo metaheurístico llamado Optimización por Enjambre de Partículas Teórica de Grupos (GT-PSO) para abordar el problema de ACS. GT-PSO reconstruiría el paradigma de búsqueda de manera adaptativa basado en la sólida base matemática del grupo simétrico a través de la codificación de los candidatos a solución, la descomposición del espacio de búsqueda, la guía de movimientos vecinales y la actualización de la topología del enjambre. La función objetivo es la meta de aprendizaje, con información adicional intrínseca y extrínseca de esos usuarios. Los resultados experimentales muestran que GT-PSO ha superado a la mayoría de los otros métodos en escenarios de la vida real, y los conocimientos proporcionados por nuestro método propuesto indican aún más el valor teórico y práctico de un sistema de gestión educativa efectivo y robusto.