Web数据挖掘技术是指从Web上的海量数据中抽取有用信息和知识的过程，它利用数据挖掘的方法，对网站日志、网页内容、用户行为等数据进行分析，以发现用户的行为模式、网页之间的关联性以及用户兴趣等。个性化网络教学是指基于学习者的个人特性、学习风格和知识水平来调整教学内容和教学策略，以实现更有效的学习。
文章提出了将Web数据挖掘技术应用于个性化网络教学的概念，旨在通过个性化服务来优化网络教学的效果。其中，网络教学的现状以及存在的问题被详细分析。网络教学虽然突破了传统教学的时空限制，并且具有多媒体、信息量大、交互性强、覆盖面广等特点，但是目前的网络教学系统存在动态交互功能不强、系统智能性较低、测试和评价功能不足、缺乏有效引导等问题。
针对这些问题，文章指出Web数据挖掘技术可以在个性化网络教学中发挥重要作用。通过Web数据挖掘，可以实现以下几个方面的改进：
1. 改进网络教学系统性能：通过对Web系统的特性数据进行分析，比如Web流量行为，来处理Web缓存、存取平衡等问题，提升远程教育系统的性能。同时，Web使用挖掘可以提供检测远程教育站点入侵、欺诈等行为的有用模式，增强系统的安全性。
2. 完善网络教学站点结构：通过挖掘所有学生的浏览路径，发现页面之间的逻辑关联，并将频繁访问的页面直接链接，从而改善远程教育站点的结构。
3. 提供智能化服务：通过对学生行为和所选课程等数据的挖掘，发现学生群的学习特征和趋势，为远程教育提供者提供决策依据。
4. 个性化需求设计：通过分析单个学生的浏览信息，发现学生的兴趣，并向每位学生提供符合其兴趣要求的个性化界面，从而实现个性化教学。
在实现个性化网络教学系统的过程中，关键是要对个体进行差异化的分析处理和协助学习。需要对学习者的个体情况进行分类，并安排相应的教学内容和进程。知识表示的内容需要根据学习者的个人情况具有不同的形式。需要对每个阶段的学习进行考核评估和反馈。
文章还提出了一个基于Web数据挖掘的个性化网络教学系统模型，该模型引入了闭环反馈环节，让系统根据不同的信息自动调整以适应用户的学习需求。个性化处理引擎包括用户信息收集中心、个性化分析中心和信息处理中心三个主要组成部分。
文章的研究成果有助于形成一个主动的、协作的、开放的网络教育教学系统，实现个性化、协作性的教育教学，最大程度地发挥学习者的主动性和积极性，最大程度地利用优质教育资源。此外，文章的研究对于推动我国高等教育大众化进程、实现现代远程教育和高校教学方法改革具有重要的指导意义和参考价值。
由于文章是通过OCR扫描转换而来的，其中可能存在个别文字识别错误或遗漏，但文章的核心思想和研究内容已经完整表述，不影响对Web数据挖掘技术应用于个性化网络教学这一主题的理解。
