中学语文微课堂公众号是为了适应中等教育新课改的需求而开发,将语文教学的“风雅·诵”、文言文阅读、“悦读荟”等中学语文特色活动融合其中,将现有的语文固定端网络教学功能迁移到安卓系统上来。微课堂作为教学手段有益的补充,是一种新型的教学尝试。但是,其价值却难以用简单的学习成绩来衡量。如何科学地判断微课堂对于中学语文教学的影响力成为一个新的课题。因此本文引入聚类算法来判断微课堂对教学效果的影响。与此同时,现有的基于K均值聚类的效果评价算法存在着适用范围小、收敛速度缓慢、种群适应度相对分散等问题。为此,本文对此算法进行了优化。本文的主要工作如下:第一,针对现有新课改效果评价K-means算法中的不足,引入遗传算法以增强聚类中心的全局搜索能力,从而现有聚类算法得到改进。新算法的优势在于:借助Pc和Pm来调整遗传算法中的种群适应度。当种群适应度被控制在一个合理范围之内时,新算法不仅可以加速淘汰交叉个体,而且还可以提高搜索最优个体的速度。优化后的算法可以有效规避初始聚类中心对聚类结果的负面影响。第二,在微课堂平台上,虽然平台已经收集到的大量学习行为数据,但是数据粒度粗,只能为宏观教学设计的改良提供支持。本文将新算法应用于微课堂教师专业发展模块下的中学生教学效果分析过程中,将现有的数据粒度进一步细化,通过GA迭代算法实现学期内和学期间的细粒度数据的迭代反馈机制,从而提取出微观层面微课堂教学问题和规律。第三,本文实现了新课改教学特色活动管理、微课堂教学资源管理、微课堂教师专业发展等教学特色活动。本文以微信公众号开发为技术背景,结合中学语文教学公众号的相关研究。将聚类推荐算法与系统功能模块相结合的开发应用还特别少见,具有一定的应用价值。与此同时,研究初中微课堂教学效果数据挖掘的文献还很少见。本文通过系统测试和算法对比实验证明了公众号系统运行的可靠性和算法的优势所在。