摘 要: 本文提出应用Web使用挖掘技术对在线教学系统中学生访问行为、频度、内容、停留时间等进行分析,得到学生访问行为和方式的一般模式来指导教学,进行资源推荐、改善教学服务,可以提高学习效率、增强教学效果,提高在线教学系统的个性化服务水平,为系统的决策分析提供智能的辅助手段。 全文查看链接 　　3.利用聚类算法从Web访问数据中聚类出具有相似性的网页或学生。聚类即将物理或者抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程。属于同一个类的对象可以作为一个整体来对待。个性化在线教学中,主要有两类聚类,页面(资源)聚类和学生聚类。如果通过聚类发现若干个网页属于同一网页(资源)聚类,当学生访问其中一页(资源)时,可推荐类中其它页面(资源)。学生聚类中的学生具有相似的学习习惯或学习兴趣,可以据此对他们提供相同的个性化服务。比如,当我们发现学习《计算机网络》这门课的学生80%是二年级的学生后,我们就可以把这门课推荐给所有的二年级学生,而且可以定时发送一些课程信息邮件给这些学生。另外,我们可以根据对该课程的聚类结果来指导学生建立网上课程学习小组和学习网站等。 全文查看链接