本文针对远程教育中存在的教学质量问题和个性化服务需求，结合胜利油田远程教学系统，探讨了采用数据挖掘的方法，通过对远程教育过程中积累的历史数据的分析和挖掘，产生出有利于改进远程教学质量和服务水平的知识，为教师、学生和远程教学管理人员服务。 文章首先分析了远程教育的发展现状,针对改进教学质量和提高个性化服务水平的需求,提出了本课题的主要研究任务。 接着介绍了数据挖掘的相关概念、主要方法、常用算法、主要过程，及常用软件，为我们进行数据挖掘的实践，起到理论的指导作用。 然后介绍了胜利油田远程教育系统设计的背景，简要描述了该系统的主要功能需求和功能结构，提出了增加数据挖掘功能模块的设想。 文章接下来从三个方面着重探讨了数据挖掘技术在远程教学系统中的应用：一是个性化的学习推荐系统。二是个性化远程教学辅助系统。三是远程教学网站挖掘系统。 在研究与开发过程中，本文采用了多种数据挖掘算法,包括关联规则、分类、聚类、最近邻居发现等，并提出了基于内容过滤和协同过滤的个性化推荐算法，探讨并总结了用户学习某课程的难度的分类规则。