随着网络技术和多媒体技术的飞速发展,数字化学习环境下的在线学习在“互联网+教育”的理念影响下已经成为人们主要的学习方式之一。随着教育信息化进一步的深入,教学场景、教学方式、学习方式以及学习工具都发生了重大转变,特别是新冠疫情的出现,使人们参与并思考在非传统教学环境中如何更有效的使用在线学习平台,如何保证学生的学习质量。高中阶段的数学文化教育教学作为中国教育的组成部分,在发展和完善人的教育实践活动中、在形成人们认识世界的态度和思想研究方法方面、在推动经济社会不断进步和发展的进程中起着非常重要的作用。然而,由于数学学科具有较强的实践操作性,所以高中阶段数学课程的在线学习行为分析和干预对于判断学习者的学习是否存在危机与促进学习者学习效果具有重要作用。本研究拟将基于学习行为分析的学习干预引入高中数学在线课程的教学之中,首先构建基于AHP层次分析法的学习危机评价指体系,对学习者的学习行为特征维度进行划分后,在专家、学者的共同打分下确定学习危机评价指标,借助指标体系的权重值运用基于遗传算法优化的RBF算法对学习者进行学习危机风险分类,过程包括在对层次分析法得到的指标体系所包含的学习行为数据进行釆集之后对学习行为数据进行预处理,利用RBF算法对学习者进行风险分类,并运用遗传算法对RBF神经网络进行优化,并在进行样本数据归一化、模型训练、模型预测后,得到模型正确率、灵敏度和精度,确定此模型可使用后进行学习干预有效性的检验,构建的基于在线学习行为分析的学习干预模型在准实验研究下,根据分类结果结合实际情况针对分组制定不同干预策略,并引入不同的约谈策略,最后得到学习干预有效性的结论。研究结果表明,本研究构建的基于遗传算法优化的RBF学习危机分类模型的分类精度较高,用于识别学生的学习危机这样的场景能够较好的满足分类要求,且该模型能够准确识别的能力很高,灵敏度较好。干预实验结果表明各类风险学习者对干预策略都是满意的;且“学习危机干预模型”对于各类风险学习者的干预机制是有效的,对于高风险学习者的干预机制最有效;中风险学习者对约谈效果的满意率最高。这在一定程度上有利于提升学生的数学学业成绩,促进学生的数学学习效果,在提高学习效率等方面对师生有着积极影响。本研究一方面为高中数学课程的教学研究提供了一种新思路,进一步促进数学课程相关教学理论和方法的研究;另一方面,为基础教学的研究开创了新视角,并同时扩宽了基础教育研究的新领域;研究结果有利于优化基础教育课程的教学实践和促进基于分析的教学研究,从而促进数学课程教学的发展。此外,对于学生而言,本研究能够为他们在数学课程学习过程中提供脚手架,促进他们学习行为的可视化,进一步提高其在数字化环境下的主动性学习的能力,增强对数学课程的学习兴趣。对教师而言,为他们在数学教学中提供了一种新的思路和方法,丰富了教学经验。