随着现代信息技术的飞速发展和互联网的普及,网络教育作为信息技术应用的重要课题而受到全球各国的高度重视。网络教育是远程教育发展的趋势。网络教育与传统教育相比具有许多明显的优势,学习者可以不受时间和空间的限制,随时、随地完成双向交互式的教学活动,共享优秀的教学资源,突破了教育的时空限制,为学习者提供了新的学习空间和时间,大大提高学习者的学习主动性和积极性,并推进了教育的大众化和终身化。然而,网络教育也存在许多不足之处,最为突出的是其模式单一,学生只能被动地接受完全相同的学习内容;直接、生硬地将既定的教学活动施加于学习者身上,即以教为主,而忽视了学习者的自身需要和他们的之间的个体差异。教师与学习者之间处于网络中,就失去了传统课堂教学中师生面对面交流的优势。对教师来说,无法及时、准确地捕获学习者学习情况的信息,便难以针对具有不同特征的学习者实施不同的教学策略;对学习者来说,难以得到来自于普通课堂中的教师或优秀学习者个性化的帮助。 各国研究学者提出采用智能授导系统来解决这一难题。利用智能授导系统让计算机系统承担学习者的引导者和帮助者角色,即赋予计算机系统以智能,由计算机系统在一定程度上模拟人类教师的行为,指导学习者实现针对其个性特征的最佳学习。利用智能授导系统来实现个性化教学,首要的条件就是要获得学习者特征,依据学习者特征才能安排不同的教学内容、教学策略,实现因材施教。学习者特征分析是智能授导系统中重要的部分。本文从学习者特征分析理论研究和学习者特征分析系统实现两方面分析了目前国内外研究的现状,给出了智能授导系统的框架结构,重点研究了智能授导系统中的学习者特征分析模型,采用数据挖掘和 Web 日志挖掘方法从学习者个性特征和学习者共性特征两个维度挖掘学习者特征,并系统实现了学习者特征分析模型。最后总结了全文并展望的今后的进一步工作。