在《基于数据挖掘的个性化网络教学系统的设计》一文中，作者探讨了如何将数据挖掘技术应用于网络教学领域，以实现更加个性化和高效的教学模式。文章主要围绕以下几个方面展开知识点介绍：
1. 网络教学的重要性及其发展现状
文中首先分析了网络教学相较于传统教学模式的优势，指出其能够打破时间和空间的限制，利用网络和多媒体技术丰富教学手段，提高教学资源的共享性。网络教学适应现代教育技术的发展需求，正逐步成为重要的教学补充方式。然而，现有的网络教学系统存在互动性不足、缺乏针对性教学策略和评价反馈系统等问题。
2. 数据挖掘技术在教育领域的应用
数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息和知识的过程。文章中提到，数据挖掘是一个跨学科领域，涉及数据库、人工智能、神经网络、统计学等多个学科。数据挖掘的类型很多，包括关联规则、分类和预测、聚类分析、孤立点分析等。其过程通常包括数据预处理、模式发现和模式分析三个阶段。数据预处理是为了清洗和准备数据，模式发现阶段建立模型并挖掘数据模式，模式分析阶段则对挖掘结果进行评估和解释。
3. 个性化网络教学系统的设计原理
作者提出了一种基于B/S三层模式的网络教学系统的设计方案，包括表示层、业务层和数据层三个部分。表示层负责用户界面的展示，业务层完成系统的主功能，如系统管理、教学管理和个性化处理引擎，而数据层则作为整个系统的数据基础。作者还详细描述了系统功能模块，包括系统管理模块、教学管理模块和个性化处理引擎模块，每一模块下都有其具体功能。
4. 系统功能模块的设计细节
系统管理模块让系统管理员可以进行信息管理、用户权限管理和安全维护等工作；教学管理模块允许教师进行教学资源、作业、测试和答疑的管理；个性化处理引擎模块则根据学生的基本信息、学习习惯和成绩等信息进行分析，提出个性化的教学建议和指导。
5. 数据挖掘在个性化网络教学中的应用实例
文章中具体举例了数据挖掘中的关联规则和决策树挖掘技术在个性化网络教学系统中的应用。通过这些技术，系统能够根据学生的历史数据挖掘出潜在的学习模式和关联性，从而为教师的教学决策提供参考，帮助学生实现更有效的学习。
6. 系统设计的创新点和预期效果
该个性化网络教学系统的设计创新在于将数据挖掘技术应用于教学策略的制定，通过分析学生的个人信息和学习行为，能够实现更为精准的教学目标定位和学生指导。系统设计预期的效果是提高教学质量，实现因材施教，为每个学生提供符合其个性和学习需求的教学内容和方法。
7. 研究的学术贡献和实践意义
文章总结了个性化网络教学系统的研究贡献，它为教育领域引入了数据挖掘的新思路，使得教学活动更加智能化和个性化。实践意义在于为教师提供了更为高效的教学工具，也为学生的学习提供了更加个性化的支持，最终达到提升教育质量的目的。
