本论文的主要内容是，将在DNA数据分析、金融数据分析等领域中广泛应用的数据挖掘技术应用到远程教学领域中，用以提高网络学习系统的智能性，提供给学习者一个具有个性化教学特性的网络学习环境。本文首先对远程教育系统的现状做出全面概括，指出当前网络学习环境的特点和不足之处，分析如何才能构建一个良好的个性化的网络学习环境，然后提出将数据挖掘技术应用于远程教育领域中想法。为了使我们对于数据挖掘技术有个全面地认识，接下来本文对于数据挖掘技术进行了全面详细地介绍，内容包括数据挖掘的定义、知识的发现、数据仓库的构造以及数据挖掘的分类和方法。如何在远程教育领域中运用数据挖掘技术是本论文的重点。本文从三个方面介绍了数据挖掘技术在远程教育系统中的应用。首先，本文提出在远程教育诊断与评价系统中应用OLAP分析技术，其主要作用是及时分析学生的学习状态，用以帮助教师制定教学策略，而且以可以帮助学生进行自主学习。随后，本文针对网络学习中的“信息迷航”现象提出运用Web挖掘技术分析学习者经常访问的页面路径的解决方法，将其分析结果可以反馈给课件制作者去改善其课件组织结构或提供给教学系统用以自动生成智能导航信息。最后，由于中文信息处理和自然语义理解对于提高远程教学系统中信息检索的准确性方面至关重要，因此文章讨论了基于决策树的数据挖掘方法在中文词性分析中的应用，基于决策树的词性分析方法相对于以往的分析方法的优势在于能在仅有小规模训练语料库的情况下能够提高词性标注的准确程度。经过实践证明，将数据挖掘技术引入到远程教育领域是一个有益的尝试。数据挖掘技术是一个涵盖面极广的研究领域，本文仅从上述三个方面讨论了数据挖掘在远程教学系统中的应用，随着数据挖掘技术和远程教育技术的发展，相信将会有更多、更新的技术应用到远程教育领域中。