【摘要】本文探讨了在网络智能教学系统中建立一个双层动态学生模型的方法,模型的初始层采用复合认知型学生模型,高级层利用Hopfield神经网络算法,在初始层数据的基础上加入兴趣、爱好、知识状态、学习历史等信息进行评价、分类。该模型克服了单一学生模型结构数据处理的障碍,能够灵活、全面地对学生的学习特征进行分析,有效改善了智能网络教学系统的教学决策过程。