网络教育是现代教育发展的重要途径,也是改变传统教育模式、提高学校教学质量和效率的有效手段。网络教学作为一种新的教学方式,与传统课堂教学方式相比,有着巨大的优势,但同时也存在一些不足,突出表现为学习者缺乏自主性、独立性和自我控制能力,导致网络学习质量不高。在网络教学中引入和加强网络教学监控,以提高网络教育质量已成为目前网络教育研究的热点问题之一。对于国内的网络教学平台,绝大部分网络学习平台已具备较为完善的学习模块和教学管理模块,但是大部分网络学习平台没有学习监控模块。有少数网络学习平台有简单的学习监控和反馈,但也缺乏相关数据分析和挖掘,无法为教学提供更好的反馈,无法帮助教务管理人员和教师调整教学策略以达到更好的教学效果。针对已有网络教学监控系统的不足和实际的网络教学应用,本文依托西南交通大学网络教育学院自主研发的远程教育平台,基于先进的J2EE框架,开发了网络教学监控系统,并在该监控系统中采用了数据挖掘技术,实现了对学生网络学习数据的智能分析。本文的研究工作包括以下两个部分：(1)基于J2EE架构,采用Struts+Hibernate+Spring轻量级框架,实现和设计了对西南交通大学网络教育学院远程教育平台的登陆、网上课件、在线作业、在线答疑、学习资料下载和毕业设计等多个教学模块的监控,记录学生的学习轨迹,根据预先设定的评价规则评判或教师人工评判,将结果实时通过多种形式(如表格、统计和短信通知等)反馈给学生、教师和各级管理员。(2)采用决策树(decision tree)挖掘模型,实现对网络教学监控数据的数据挖掘。结合学生的基本信息、课程学习监控数据、期末考试数据和统考数据,对学生进行分类和预测,发现有价值的学习规律,提供给教师和教学管理员,改进网络教学水平。