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近年来随着Internet的发展，以及社会对高等教育的需求日趋强烈，现代远程教育成为越来越被人们认识、重视和利用起来的一种新的教育模式，也促进了新的教育革命，深刻改变着教与学的关系，网络教学迅速发展和普及，而网络考试作为网上教育的一个重要方面已经成为研究的热点，但在现阶段仍面临着许多诸如智能性、交互性以及安全性方面的问题。将WEB数据挖掘和多Agent技术应用到网络考试系统上来，能克服现阶段网络考试系统的局限和不足。 本文主要介绍和实现了一个基于WEB挖掘和移动Agent的网络考试系统。首先介绍了当前网络考试系统的研究现状;接着介绍了研究中所需的各种相关技术，并对目前已有的关于该方面研究工作做了全面而深入的分析，重点是介绍了WEB数据挖掘的相关理论和算法，以及当前多Agent技术和Agent系统的研究情况;最后，结合前面的研究工作，设计了一个基于WEB数据挖掘和移动Agent的智能网络考试系统模型.描述了网络考试系统的组成与结构，阐述了系统的设计方案、实现方法以及所采用的开发工具和相关技术，研究了WEB数据挖掘算法，在对考试数据信息挖掘中，提出了根据考生考前练习的数据，利用关联规则算法挖掘出考生数据信息特征，基于网络考试系统考试过程中数据的特点，提出了基于改进的关联规则算法，并举例验证该算法在网络考试系统中进行数据挖掘的有效性和可行性。