摘要：本文立足大数据与教育深度融合的现实背景，以学生学习行为数据为核心研究对象，探索通过大数据技术识别学习行为模式并制定干预策略的路径。研究先整合多平台学习数据，经预处理后运用数据挖掘技术提取行为特征、划分模式类型；再结合学习理论与教学实践，设计适配不同模式的个性化干预方案。成果可完善学习行为研究体系，为教师精准教学、学生高效学习提供支持，推动教育数字化转型中学习行为管理的科学化，为个性化教育落地提供实践参考。

关键词：大数据分析；学生学习行为模式；模式识别；干预策略；个性化教育

引言

在数字化教育全面推进的当下，在线学习平台、智能教学终端的普及催生了海量学生学习行为数据，涵盖学习时长、资源点击频次、作业提交时间、考试错题分布等多维度信息。传统教学模式依赖经验判断，难以全面捕捉这些数据背后隐藏的学习规律，导致对学生学习困境的诊断滞后，干预措施缺乏针对性。而大数据技术具备处理海量、多类型数据的优势，为精准识别学习行为模式提供了新可能。因此，开展基于大数据分析的学生学习行为模式识别与干预策略研究，成为解决当前教育教学痛点、提升教学质量的关键，具有重要的现实与理论意义。

一、基于大数据的学生学习行为数据处理与模式识别

（一）学生学习行为数据的整合与预处理

从在线学习平台（如慕课平台、直播课堂系统）、学校教务管理系统（含选课信息、考试成绩）、学习辅助APP（作业提交、错题整理工具）等多渠道采集数据，确保覆盖课前预习、课中互动、课后复习全流程，包含学习行为（点击、停留时长）、学习成果（作业得分、考试排名）、资源使用（课件下载、视频观看）等类型。采用缺失值填充、异常值剔除（如极端学习时长数据）等清洗手段，通过数据标准化（统一时间、成绩等指标格式）消除平台间数据差异，最终形成结构完整、逻辑连贯的数据集，为后续模式识别扫清数据障碍。

（二）学生学习行为模式的特征提取与类型划分

运用聚类分析（如K-means 算法）、关联规则挖掘等数据挖掘技术，从预处理数据中提取核心行为特征，包括学习频率（每周学习次数）、时间分配（早晚学习时段占比）、资源偏好（理论类/实践类资源选择）、错题分布（知识点错误集中领域）等关键指标。结合建构主义学习理论、多元智能理论，依据特征差异划分模式类型：“高效自主型”表现为规律学习、资源主动筛选；“被动依赖型”依赖教师督促、缺乏自主规划；“碎片化学习型”学习时段分散、知识体系零散，同时明确各模式形成的潜在原因，构建系统化识别框架。

二、基于行为模式的学生学习干预策略设计

（一）分层干预策略的制定依据与原则

以识别的学习行为模式为核心依据，结合学生认知能力（注意力、思维能力）、学习目标（升学/技能提升）的个体差异，遵循三大原则：“精准匹配”，确保策略直击各模式短板，如针对“碎片化学习型”聚焦知识整合；“动态调整”，根据学生行为变化实时优化策略；“个性化适配”，避免统一方案，兼顾学生兴趣与需求。同时参考教育评价理论与一线教学实践经验，确保策略兼具科学性与可操作性，不陷入“一刀切”的传统误区。

（二）多维度干预策略的具体内容

针对“高效自主型”学生，结合其主动学习、能力较强的特点，推送跨学科拓展资源（如关联学科的学术论文、行业实践案例），打破单一学科知识边界，同时设计项目式学习课题（如基于真实场景的问题解决项目），引导其将知识应用于实践，进一步激发探究潜能与创新思维。对“被动依赖型”

学生，考虑到其缺乏自主规划能力的问题，制定阶梯式学习目标，从基础知识点掌握任务逐步过渡到综合应用任务，降低学习难度梯度；提供详细的引导性学习路径，明确每一步学习节点的任务要求与时间节点，并搭配教师定期线上督促（如每周学习进度沟通）与个性化反馈（如作业问题针对性解析），帮助其逐步建立自主学习意识与习惯。为“碎片化学习型”学生，依据其学习时间分散的特点，开发 15-20 分钟的知识点微课，将复杂知识拆解为简洁模块，适配碎片化学习场景；提供定制化时间管理工具，引导其合理分配零散时间，同时通过知识关联图谱帮助串联零散知识点，提升学习系统性。

三、学生学习行为模式识别与干预策略的应用价值与发展方向

（一）实践应用价值

对学校与在线教育平台而言，研究成果可优化教学服务流程，助力平台完善数据统计功能，学校借助模式识别快速掌握学生群体学习趋势；对教师来说，能通过识别结果精准定位学生问题，减少无效教学投入，提升教学针对性；对学生而言，可依据自身行为模式明确改进方向，调整学习方式，提高学习效率。同时，研究形成的数据结论可为教育管理部门制定数字化教育政策（如智慧校园建设标准）提供参考，推动区域教育教学质量整体提升。

（二）未来发展方向

后续可进一步拓展数据来源，纳入学生课堂互动（小组讨论参与度）、心理状态（学习焦虑水平）等非学业数据，丰富行为模式识别维度，让模式划分更全面；加强人工智能技术融合，利用AI 实现干预策略的自动生成（如根据实时行为数据推送定制任务）与实时推送，提升干预时效性；同时需建立严格的数据安全管理制度，明确数据收集、使用的权限与边界，通过加密技术保护学生隐私，在发挥数据价值的同时规避信息泄露风险，保障研究持续健康推进。

四、结论

本文围绕基于大数据分析的学生学习行为模式识别与干预策略展开系统研究，通过多渠道数据整合与预处理、数据挖掘技术应用，实现了学习行为模式的精准识别；结合学习理论与教学实践，设计出分层、多维度的个性化干预策略，并明确了成果的实践价值与未来发展方向。研究为大数据在教育领域的深度应用提供了清晰路径，有效解决了个性化教学中“识别难、干预散”的问题。后续需结合更多学校的教学实践，持续优化数据处理方法与干预策略，进一步释放大数据优势，为学生学习能力提升与教育高质量发展提供更坚实的支撑。

参考文献：

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