结合移动技术的在线教育已经成为当前学习系统研究的热点,移动技术使得在线学习可以随时、随地、随需的发生,当前APP市场中K12的学习产品正在呈爆炸性地增长。但是相对于K12的学习应用,职业教育的发展显得尤为缓慢。许多应用仅仅是将原有的网络教学资源迁移到移动平台,而忽视了学生在学习过程中的主体作用,冗长而没有弹性的学习形式降低了学生学习的兴趣,导致移动学习的效率不高,粘性不强,效果不明显。因此,本文主要以移动学习的相关理论作为指导,通过对数据挖掘技术的应用,开发基于移动平台的中职学习系统,主要做了以下方面的研究。首先通过对中职网络教学资源的有效梳理,构建与课堂同步的基于课程知识与技能结构的移动学习资源,对课堂教学形成了良好的支撑,可以较好地实现学生课前预习、课后复习、作业与知识的拓展;其次通过基于关联算法的课程推荐与基于决策树算法的学生认知能力分析的数据挖掘技术的应用,使系统在采集大量学生使用数据的基础上,从匹配学生能力与兴趣的角度出发,智能性地提供给学生合适的指导与课程安排,达到自适应学习的目的;最后对本系统进行了实验测试,结果表明有效地应用数据挖掘技术的移动学习系统能增强学生学习的动力,提升学习的效果。本文的研究将为移动学习模式的丰富提供有益的参考与借鉴。