伴随互联网技术在我国公共教育场景的广泛应用与发展,深度学习技术助攻在线MOOC学习平台,为各行各业的教育研究者和学习者提供了便捷沟通和智能学习的渠道,开启了信息时代的教学新革命。MOOC在线论坛作为平台教学的重要辅助工具,平台课程讨论区存在的大量交互贴文本数据,隐含着学习者在参与论坛讨论过程中的各种话语行为及认知思维形态,基于深度学习技术识别学习者话语内容中潜在的认知行为类别,对研究MOOC论坛中影响学习者的学习成效及培养高阶认知思维具有重要意义。因此,本文基于中国大学MOOC平台《天文漫谈》课程讨论区的交互话语数据和学习者获得证书的统计数据,利用CoI框架对学习者的话语内容先进行部分认知行为编码,再通过训练基于RCNN的认知行为分类模型,实现对课程讨论区全部话语数据的认知行为识别。其次,针对MOOC高多样性、自由参与讨论的特点,挖掘学习者在不同类别群体下的认知行为序列模式,并探讨MOOC论坛中影响学习者学习成效的因素。最后,研究结果可以用于平台优化MOOC课程建设、教师实施精准化干预,以此提高学习者的学习效果。论文的主要研究工作包含以下四个部分:（1）通过文献调研,分析比较已有的认知行为编码框架,选择CoI框架对学习者的话语行为进行认知编码规则定义,并构建了一个基于MOOC论坛交互话语的认知行为数据集,用于训练基于深度学习的认知行为分类模型。（2）对现有网络结构进行优化和调整,提出了一个基于深度学习RCNN算法的认知行为识别模型,该模型结合RNN获取上下文语义及CNN关键特征提取的优势,可最大范围捕获文本的语义和语序。通过算法对比和验证,本文采用的深度学习认知行为分类模型,其效果已达到预期,具有一定的说服性和参考性。（3）基于RCNN认知行为分类最优效果模型识别《天文漫谈》课程讨论区学习者全部交互话语的认知行为类别,通过序列模式分析,挖掘群体学习者的认知行为规律,并对其序列模式进行可视化分析。研究结果揭示了不同学习者群体在主题讨论中的认知行为序列模式差异及角色引导对学生认知行为发展的影响,为MOOC教师实施干预提供参考。（4）分析MOOC论坛中学习者认知行为对学习成效的影响,并探讨了不同讨论引导方式对学习者认知行为和学习成效关系的调节作用。结果显示:高、低学习成效组学习者的四种认知行为（触发、探索、整合、解决）的发帖量均与其学习成效存在显著相关性。且讨论引导方式对学习者认知行为水平和学习成效的关系具有正向调节作用,相比老师引导的讨论,学生自发引导方式下的讨论对学习者认知行为与学习成效关系的调节作用更为显著。