当今世界，迅速发展的信息技术在教学中的应用已经成为满足学生自主学习、分散学习的主要途径，特别是在高等学校学生逐年增加的今天，基于网络的学习指导系统已逐渐显现出不可替代的作用。首先通过学习指导系统，可以随时解决学生在学习中出现的难题，而且也不需要老师在线一一解答，这样既可以满足学生自主学习的需要，也可以节省教师资源。其次通过该系统还可以针对学生学习中出现的问题，给予相关的学习指导，提供相关资料(包括论文、期刊、书籍等)参考，使学生及时了解各门学科的研究动态及热点，并能根据自己的喜好，根据各门学科的特点，正确把握研究方向，获得更深入的学习。 由于学习指导系统后台数据库中杂乱存储着大量的、各个类别的文本信息，如果不加以整理，将会大大增加用户等待信息反馈的时间，大大降低系统效率，而单纯的依靠人工整理将会是一个艰巨的工程，所以本课题将文本分类算法应用于学习指导系统中，提出了一套基于文本分类的学习指导系统的方案，并对相关算法进行了改进，不仅能对原有数据库中的信息进行快速分类，而且当有新的文本信息导入补充数据库时，也可以自动分类，不需要人工操作，最主要的是当用户发出问题请求时，该系统能迅速对问题进行分类，锁定搜索范围，高效、准确的返回相关信息。 该方案的设计思想是: 第一，从教学平台的后台数据库中充分收集问题、答案及讨论等相关信息；从电子图书馆中收集各门学科点击率高的、具有代表性的、适应当前研究热点的相关论文、期刊等信息资料。 第二，收集的每个问题都对应着很多答案和相关的参考资料，将基于