随着信息技术的快速发展和网络技术的广泛应用,对传统的学习方式产生了很大的冲击基于网络环境的教与学已经成为一种重要的形式和学校教学的组成部分。作为一种新型的学习方式,网络学习有其独特的优势和发展潜力,网络学习包括四大要素：学习者要素、教师要素、网络课程内容要素及网络学习环境要素,每一种要素和之间的相互关系都会影响网络学习的有效性,随着网络学习普及性的提高,对网络学习有效性的关注尤为重要,日前对此问题所进行的思辨研究比较多,本文拟通过实证研究,应用数据挖掘方法探讨网络学习的有效性,数据挖掘是计算机智能科.学研究的一个重要分支,成为近儿年研究的热点领域,它是知识发现中的关键一步,是一个从数据中获取有效信息的过程。在网络学习中应用数据挖掘技术,可以有效探索网络学习机制,为网络环境下的学习者、教师、课程开发者和管理者提供服务,指导他们在网络环境下进行教与学的实践,以提高网络教学管理绩效和学习绩效。本研究以陕西师范大学《现代教育技术》网络课程为例,以陕两师范大学2007级的师范生和教育硕十为研究对象,从学习者的角度出发,以学习者的网络学习行为为切入点,从多个视角分析网络学习的有效性问题。研究过程中使用数据库设计工具Power Designer对数据库中记录的学习者信息、课程内容及资源信息、学习行为信息以及各种交互信息进行整理和选取,分析相关数据及数据之间的逻辑关系；借助Visio、Excel Chart及Sql Server Report Builder来实现数据整理和分析;采用SQL Server 2008 Analysis进行数据挖掘,并对挖掘结果做可视化展示,在对挖掘结果解释和评估的基础上提山结论。论文主要分为四个部分：第一部分：理论分析和概念界定主要分析了数据挖掘在网络学习中应用的研究背景和意义,以及研究的内容和目的,对研究的现状进行了详细的综述,对网络有效学习机制的相关概念进行界定,介绍了文章所使用的理论基础和方法,并且从数据挖掘的概念、方法、功能,数据挖掘的过程模型、数据挖掘软件发展和工具比较与选择等多个方面对数据挖掘的相关知识作以详细地介绍第二部分：系统介绍和要素及关系分析详细介绍了陕西师范大学《现代教育技术》网络课程系统的使用现状和各要素及要素之间的相互关系,分析并展示了数据库中与网络学习行为相关的数据表和各个数据表之间的关系。第三部分：应用数据挖掘方法分析网络有效学习机制首先进行数据挖掘问题定义,收集相关数据,对数据进行预处理和标准化,应用分类算法、聚类算法和关联算法等建立数据挖掘在网络学习中的应用模型。采用决策树分析方法分析网络学习中存在的群体差异性,并对挖掘的结果进行评价和解释,分析了学习者的相关因素对学习效果的影响及产生差异的原因,然后采用聚类分析的方法分析学习者在网络环境下的学习行为特征,最后采用关联规则方法分析网络学习行为和学习效果之间的关系,在此基础上探讨了网络学习的差异性和网络学习效果的影响因素,并对网络环境下有效的学习行为做出预测。通过研究发现,学习者的学习态度和习惯是影响学习有效性最关键的因素,网络环境下有效的学习行为包括学习的时间跨度适中、登录学习的次数多、学习频率适中,经常记学习笔记,经常复习以及积极地参与各种交互活动等。第四部分：构建网络学习行为机制,提出可行性建议对研究的结论进行提升,根据元认知理论,从过程论的角度出发,再结合信息加工的观点构建了网络学习行为机制,并且分别从学习者、教师、网络课程管理员和开发人员的角度提出相应的可行性建议。基于数据挖掘研究网络环境下的学习机制,是对当前网络学习有效性研究的突破。