大数据时代“互联网+教育”给教育变革带来了新的发展契机,在线学习不断演进发展的同时也存在高辍课率、低参与性等一系列质量危机,如何保证在线学习质量面临着诸多挑战,引起了国内外学者的广泛关注与探讨,然而多数学者仅从理论视角对在线学习预警与干预进行探讨,缺少实证研究。本文基于学习者每天生产的大量学习数据,借助数据挖掘及学习分析等方法,将学生在线学习数据信息转化成宝贵的教育与学习资源,准确识别学习危机学生,提供精准教学服务,构建在线学习的新生态,有利于催化在线学习可持续发展,实现一种基于数据思维的教与学。本研究的核心在于对学生学习行为进行全数据定量化描述、学业诊断、精准预警到处方干预,准确识别学习危机学生,提供精准教学服务。首先,梳理国内外有关在线学习质量、学习危机预警和在线学习干预的相关研究,阐述有关提升在线学习质量研究的发展现状,明确理论基础和数据挖掘、教学干预等相关概念。其次,利用数据挖掘和学习分析技术,跟踪分析在线学习中非干预行为数据,包括过程性结构化外显信息(如学习状态、学习交互、学业水平等)和非结构化内隐信息(如学习者情绪),确定在线学习学习预警因素。采用朴素贝叶斯构建精准预警模型,利用准实验设计对处于学习危机的学生进行聚类分组,并提出采用邮件通知人工干预和在线学习支持环境自动干预两种策略,同时通过信誉积分和预警指标干预制度加以保障。研究结果一方面能够准确识别学习者学习状态与趋势,发现学习异常者;另一方面干预策略能够有效地引导学生学习,化解学习危机,进入学习舒适区,促进个性化教学和学生管理。