数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。近十几年来,数据挖掘技术已经得到了广泛的研究,并在商业、金融、医疗等众多领域得到了成功地应用,但在教育领域中应用的还很少。随着信息技术的发展,信息技术在教学中的应用也越来越广泛,出现了各种各样的教育教学平台,在网络教育平台快速发展的同时,积累了很多数据,如用户的访问日志信息、注册信息、考试成绩信息、交流信息等,人们往往忽视了这些数据的重要性,造成了资源的极大浪费,这些缺点限制了网络教育平台的继续发展。本文针对这一问题提出了将数据挖掘技术运用于网络教育平台的观点,指出了数据挖掘技术能够很好的解决网络教学中的许多问题,数据挖掘在网络教育平台的应用大有前景。本文主要进行了以下几个方面的研究:1.数据挖掘基本知识的深入研究与探讨,为后面各章节的运用奠定基础。2.课程推荐模块中聚类规则的应用研究。首先分析了课程推荐在网络教育平台中的重要性,然后详细阐述了聚类规则挖掘在课程推荐模块的应用过程。3.成绩分析模块中分类规则的应用研究。分析了现有成绩分析的不足,指出考试系统中学习者基本信息与考试成绩间是存在某种联系的,通过决策树分类规则挖掘技术在成绩分析中的应用,实现对学习者成绩的预测。4.数据挖掘技术在辅助教师决策进行学习者信息分析方面的应用研究。