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随着网络技术与传统教育模式的深度融合,计算机辅助教学有了飞速发展,MOOC (Massive Open Online Courses)平台应运而生。现有的MOOC平台主要为学生提供教学视频和相关习题等资源,没有考虑程序设计类课程动手实践多、逻辑思维要求高和学生编程水平差异大的特点,不能针对性地为学生提供辅助教学。借鉴MOOC平台的相关特点,本文提出了面向MOOC的程序设计辅助教学系统,本文主要研究内容包括：(1)面向MOOC的教学资源和内容的结构化。针对MOOC平台没有其教学资源和内容有效组织,本文通过建立知识点结构模型、基于知识点标签的教学资源组织和基于知识点关联的层次化课程体系等方法,完成了教学资源和内容的结构化。(2)面向MOOC平台的学生群聚类。针对MOOC平台中没有按照学生的特点对其分组的不足,本文通过基于基本信息、学习程度和错误知识点的学生群聚类方法,完成了学生的群聚类工作,为面向不同群体的个性化推荐打好基础。(3)面向MOOC的个性化教学资源推荐。针对MOOC平台不能依据不同学生群体特征实施个性化教学的问题,本文通过机器学习的方法个性化地为学生推荐相关教学资源。(4)面向MOOC的程序设计辅助教学手段。鉴于程序设计类课程动手实践多、逻辑思维要求高的特点,本文通过程序在线评测、流程图辅助教学和错误数据库辅助教学功能,为学生提供了相应的辅助教学手段。本文提出的系统对不同特性的学生群体推荐不同的教学资源,很好地满足了不同层次学生的学习需求。基于数据挖掘的程序设计辅助教学,更好地挖掘出学生对于隐含知识点掌握情况,为教师的授课提供精准的导向。解决了网络教学过程中教师和学生之间沟通不畅、教学资源组织无序和不能“因材施教”等问题。