C4.5算法在网络教学资源建设中的研究

全民学习和终身学习推动网络教育的迅猛发展,网络教学资源的合理建设和有效性研究已成为重要研究课题,本文基于远程教学理论和人工智能技术,在充分利用数据挖掘的基础上,分析、汇总、提炼了学生网络自主学习的资源行为数据,采用基于决策树的C4.5算法进行科学分类,形成资源类型应用决策树,获取网络资源利用规律,以预测和指导远程教学资源的科学建设和高效使用,对构建远程网络教学模式,提高教育机构、教师、学生网络教育实施和研究能力,进而提升教学质量给予理论导向和探索前景。