1、隨著網(wǎng)絡對各個領域的滲透，基于Web的網(wǎng)絡教學正在日益發(fā)展，它作為傳統(tǒng)的集中式教學方式的一種補充有著其不可替代的優(yōu)勢。學生的學習方式發(fā)生了改變，不拘泥于地點和時間的限制，隨時可以進行網(wǎng)上學習。但目前的網(wǎng)絡教學存在其不足之處，不能充分考慮學生的各自特點，制定有個性化的教學內容和教學策略，于是本文基于數(shù)據(jù)挖掘技術和學生模型理論對網(wǎng)絡教學系統(tǒng)進行了研究。使用了關聯(lián)規(guī)則算法和聚類算法，關聯(lián)規(guī)則挖掘就是從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的、描述數(shù)據(jù)項之間

2、相互聯(lián)系的有關知識。聚類挖掘是將一群物理的或抽象的對象，根據(jù)它們之間的相似程度，分為若干組，其中相似的對象構成一組。
　　本文首先分析了國內外個性化網(wǎng)絡教學的發(fā)展現(xiàn)狀與存在問題，進而得出進行個性化網(wǎng)絡教學的必要性，只有進行個性化教學，才能更好地學生服務，提高學生的學習效率，激發(fā)學生的學習興趣，以達到更好的教學效果；接著分別介紹了網(wǎng)絡教學與數(shù)據(jù)挖掘技術的相關知識；然后提出了網(wǎng)絡教學中學生模型的設計，并對學生模型進行細化成學生的知識模

3、型、認知模型、媒體偏好模型、學習情緒模型、社會特征模型、以及情感意動模型這六個子模型；最后在個性化網(wǎng)絡教學系統(tǒng)學生模型中，采用聚類技術和關聯(lián)規(guī)則算法來對學生的學習特征進行分析挖掘，按照學生層次、學習能力、學習偏好和興趣等對學生進行分類，發(fā)現(xiàn)一定的有用的學習模式，并據(jù)此確定不同類型學生的知識需求，教師根據(jù)系統(tǒng)提供信息調整相應的教學內容和教學策略，為學生提供更適合的學習方法，從而達到提高個性化教學系統(tǒng)智能性、更好地為各種學生群體提供有針對性