| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外个性化网络教学的发展现状 | 第9-11页 |
| ·国内网络教学系统的发展及不足 | 第9-10页 |
| ·国外因材施教的适应性网络教学 | 第10-11页 |
| ·论文的主要内容和结构 | 第11-12页 |
| ·论文主要内容 | 第11页 |
| ·论文整体结构 | 第11-12页 |
| 第二章 数据挖掘及网络教学相关理论 | 第12-34页 |
| ·数据挖掘 | 第12-25页 |
| ·数据挖掘的产生 | 第12页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘全过程 | 第13-15页 |
| ·常用的数据挖掘方法 | 第15-17页 |
| ·关联规则挖掘算法 | 第17-21页 |
| ·聚类算法 | 第21-24页 |
| ·k-means 聚类 | 第24-25页 |
| ·网络教学 | 第25-32页 |
| ·网络学习行为的内涵 | 第25-26页 |
| ·网络学习行为属性分析 | 第26-27页 |
| ·网络教学中学生的特征分析 | 第27-30页 |
| ·学习者个性不同导致网络教学特征不同 | 第30-31页 |
| ·个性化教学 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 网络教学环境下学生模型的研究 | 第34-50页 |
| ·学生模型概述 | 第34页 |
| ·学生模型研究 | 第34-35页 |
| ·网络教学中学生模型设计 | 第35-40页 |
| ·为什么要构建网络学生模型 | 第35-36页 |
| ·初步了解学习者特征 | 第36-37页 |
| ·网络教学环境下学习者的特征分析 | 第37-40页 |
| ·六个子学生模型设计 | 第40-49页 |
| ·学生知识模型设计 | 第40-41页 |
| ·学生认知水平模型设计 | 第41-43页 |
| ·学生媒体偏好模型设计 | 第43-45页 |
| ·学生学习情绪模型设计 | 第45-47页 |
| ·学生社会特征模型设计 | 第47-48页 |
| ·学生情感意动模型设计 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 系统架构设计与数据挖掘算法在学生模型构建中的应用 | 第50-67页 |
| ·系统整体架构 | 第50-52页 |
| ·具体模块划分及功能说明 | 第52-55页 |
| ·第一个模块——人机互动模块 | 第52-53页 |
| ·第二个模块——数据收集模块 | 第53页 |
| ·第三个模块——数据处理模块 | 第53-54页 |
| ·第四个模块——数据分析模块 | 第54页 |
| ·第五个模块——日志模块 | 第54-55页 |
| ·第六个模块——系统维护模块 | 第55页 |
| ·系统开发环境 | 第55-56页 |
| ·挖掘前的准备工作 | 第56-57页 |
| ·建构学生模型的仿真实验 | 第57-63页 |
| ·基于k-means 聚类算法的学生媒体偏好模型仿真实验 | 第58-61页 |
| ·基于k-means 聚类算法的学生社会特征模型仿真实验 | 第61-63页 |
| ·程序实现 | 第63-64页 |
| ·关联规则算法的应用 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第72-73页 |
