在线教育蓬勃发展,在线学习与线下教学并驾齐驱,已成为教育的常态。随着在线学习者人数的增加,在线学习的课程通过率和获取证书的学习者人数却反而下降,高注册率、低参与率、高辍课率,成为在线学习急需解决的问题之一。如果能够依托大数据处理技术,根据学习者现有大量的在线学习行为,就能预测出学习者下一步可能做出的学习选择,对面临学习困境或辍课危险的学习者进行及时预警,教师就有可能及时做出干预措施,帮助其顺利完成课程。目前,国内外已有学习预警和学习结果预测的相关研究,大多选取与学习结果相关的某一方面的底层行为特征进行学习预测,对可能处于学习危机的学习者提前预警,研究所采用的实验数据来源于不同的学习平台。由于目前还没有统一的学习行为标准,各个学习平台采集、记录的行为数据各不相同,同时大多研究采用的是平台收集到底层行为特征,缺少挖掘高阶行为特征（如人机交互行为的时序特征和时变特征、人际交互的语义特征和网络特征等）,影响了学习预警效果。由于学习过程是个不断变化的动态过程,也是一个多因素共同影响、共同作用的复杂过程,只有从多侧面、深层次挖掘和提取学习特征,才能全面、深入地刻画整个学习过程,做出实时、精准的学习预警。本文在相关研究基础上,基于人机交互的底层行为特征,分别构建融入人机交互时序特征的学习预警模型、融入人机交互时变特征的学习预警模型和融入人际交互语义特征和网络特征的学习预警模型,进而提出融入高阶行为特征的集成性学习预警框架。本文的主要创新点包含以下四个方面:（1）构建了融入人机交互行为时序特征的学习预警模型。本文关注了学习行为出现的顺序对学习结果的影响,从自我调节学习理论出发,在序列模式发掘的基础上,提出了融入人机交互时序特征的在线学习预警模型。实验表明,在人机交互行为的基本特征基础之上融入行为的时序特征后,四种在线学习预测模型的总体准确率和识别辍学者的准确率、召回率、F1值都有一定的提升。这说明增加人机交互行为的时序特征,不仅能够提升在线学习预警模型的总体准确率,而且能够提升其识别辍学者的性能。（2）构建了融入人机交互行为时变特征的学习预警模型。现有学习预警相关研究,主要聚焦在人机交互行为的累积数量和频次上,忽视了随时间发展人机交互行为数量动态的变化（时变特征）对学习结果的影响。本文关注人机交互行为随时间变化的特征,结合循环神经网络的记忆功能,在人机交互行为的基本特征基础上,融入人机交互行为的时变特征,构建了基于长短期记忆网络（Long Short Term Memory,LSTM）的在线学习预警模型。将本文提出的学习预警模型与传统的基于机器学习的预警模型进行对比,实验表明,人机交互行为的时变特征能够更好地预测学习结果,同时实验表明融入时变特征的LSTM学习预警模型的预测效果要明显好于传统的基于机器学习的预警模型。（3）构建了融入人际交互语义特征和网络特征的学习预警模型。采用自然语言处理技术和语义分析技术,根据论坛帖子本身的语义和课程讲授知识内容的相关度、知识交互的深入度,提取人际交互的语义特征;采用社会网络分析技术,结合学习者在论坛中的活跃度,提取人际交互的网络特征。基于人际交互的基本特征,依次融入人际交互的语义特征和网络特征,构建学习预警模型。实验表明,随着人际交互语义特征和网络特征的依次融入,多个学习预警模型整体的Area Under Curve（AUC）不断提高,识别存在学习危机者的准确率在不断提升。同时融入人际交互语义特征和网络特征的学习预警模型的AUC最高,对存在学习危机者识别性能最好。（4）提出了融入以上高阶行为特征的集成性学习预警框架。本文提出的融入高阶行为特征的集成学习预警框架充分利用了多种高阶行为特征,包括人机交互行为的时序特征、人机交互行为的时变特征、人机交互行为的语义和网络特征,同时采用了动态的选择性集成学习机制,提升了最终预测结果的准确性。