南阳医学高等专科学校 王 博

在线学习已在教育领域广泛应用，并成为未来教育发展趋势。在线教育具有门槛成本更低、不受时空限制、每位学生学习情况都有数据记录的优势，具有平衡教育资源和对学生因材施教的可能性。目前在线教育与传统教育相比，存在自我约束能力较差的学生学习效果不佳，教学资源非标准性，教学过程的安排与辅导答疑延时，受教育者的层次与学习习惯不同等问题。在这样的态势下，建立一个针对学生在线学习行为，具有良性干预功能的教育平台显得尤为重要。本文通过在线学习行为分析归纳量化，对干预系统的功能及实现进行研究，希望可以对在线教育教学起到一定推动作用。

信息化教学的不断升级发展使我们进入了社会化学习时代，知识的获取不再单纯来源于教师传授，在线教学和混合式教学正成为教育新常态，并在今后一段时间不停推广建设。学生在学习过程中的状态起伏不定，知识获得主要源于主动参与学习活动，自主构建知识体系，被动学习效果很差。教师只有了解和明白学生学习行为背后隐藏信息，才能在学习干预中取得良好效果。教育心理学和教育学的发展，云计算和大数据技术的出现，使个性化教学可以成为现实，因材施教不再是一句空话。

1 在线学习平台学生学习行为分析研究现状

通过对知网大量期刊与学位论文研究分析发现：从2012年开始，对学习动机、学习风格、学习表现、教育数据挖掘、用户画像、个性化推荐等研究日臻成熟，但应用成果和成功案例较少，学生学习能力与学习平台对接存在一定问题，容易令学习者学习动机不停减退，导致弃学、网课通过率较低。……