由于人们对远程教育学习模式的普遍关注,教育部分别启动了新世纪网络课程建设工程以及国家精品课程建设项目,高校也纷纷开发建立起了网络课程教学和学习平台。现如今应该是这些网络课程充分发挥效益的时候,然而现有网络课程评价标准过于依赖专家的知识水平,评价工作耗费大量的人力和物力,为评价工作者带来了许多不便。　　 互联网的产生,媒体技术的飞速发展,推动人类信息传播走向以数字技术、网络技术和多媒体技术为特征的网络传播时代。信息获取方式的便捷性促使教育工作者尝试采用信息化手段处理教学中各种问题。应教育部要求,作为一种共享资源,网络课程正逐步免费对所有学习者开放,数据挖掘和信息抽取技术的发展,使网络课程资源建设过程的各种信息提取成为了可能。　　 为了提高高校网络课程评价的客观性和效率,本文在原有网络课程评价研究的基础上,引入数据挖掘和信息抽取技术,从海量课程信息中迅速有效地提取能够体现资源建设和使用过程的相关信息,对资源实时跟踪监测,并加以统计处理,输出客观数据为网络课程评价者提供参考。具体包括以下几方面的研究:(1)制定网络课程资源量化评价指标体系。本文从促进网络课程资源持续建设和使用的目的出发,集合技术实现的可行性,筛选网络课程网站中能体现网络课程资源建设过程和使用效果的有效数据项,制定了网络课程量化评价标准指标体系。　　 (2)提出了一种新的领域词典构造方法。针对网络课程领域的文本特点,本文改进现有的LCS最大公共子串提取算法,并利用此算法构建网络课程领域的主题词库,结果表明利用该方法构建的词库具有更高的效率和可信度。　　 (3)设计并开发了网络课程量化评价系统通用模型。以制定的网络课程量化评价标准为依据,本文开发了自动提取所需评价指标的量化评价系统模型,该系统包括评价数据输入管理模块、数据采集模块、统计分析模块和评价数据输出模块。此系统运行效率高、操作简单,具有较强的通用性和可拓展性。　　 相关实验表明,该量化评价方案较为可行,用数据挖掘等计算机技术能有效的提高网络课程评价的效率和客观性,为网络课程的建设使用提供决策支持。