后疫情时代,在线学习成为常态。在线学习社区学习者深层知识交互能够引发在线深度学习,提高学习成效。然而大量研究表明在线学习社区中的知识交互情况并不理想,因此促进在线学习社区学习者的深层知识交互成为目前急需解决的问题。学习分析技术能够为学习者进行深层知识交互提供支持。因此,在充分的文献研究的基础上,本研究采用质化和量化相结合的研究范式,综合运用文献分析法、问卷调查法、结构方程模型、数据挖掘等方法,探究了在线学习社区学习者深层知识交互的影响因素,然后结合影响因素,构建了基于学习分析的学习者深层知识交互干预模型,来促进学习者的深层知识交互。本研究在计划行为理论的基础上,引入成就感、自我发展、助学者影响、平台支持四个外因变量,构建了在线学习社区学习者深层知识交互影响因素理论模型,提出研究假设。借鉴国内外成熟量表形成测量题项,采用问卷调查法,通过问卷星平台发放问卷。运用SPSS和AMOS进行信效度检验、模型适配度检验。最后运用结构方程模型进行假设检验,得出在线学习社区学习者深层知识交互的影响因素。研究发现,成就感、自我发展显著影响深层知识交互态度,助学者影响显著影响主观规范,平台支持显著影响感知行为控制,深层知识交互态度、主观规范、感知行为控制显著影响深层知识交互意愿,深层知识交互意愿与感知行为控制显著影响深层知识交互行为。结合在线学习社区学习者深层知识交互的影响因素,本研究构建了基于学习分析的学习者深层知识交互干预模型,该模型能够对学习者实施平台自动干预并且为教师干预提供支持。模型包括三个主要模块:干预对象诊断模块、原因诊断模块以及干预模块。干预对象诊断模块能够将未达到深层知识交互水平的学习者诊断为干预对象,其中为了自动判别学习者知识交互贴的水平,本研究基于中国大学MOOC平台的北京大学《思想道德修养与法律基础》第1-4次开课以及武汉大学《思想道德与法治》第1-8次开课的课程讨论区中的数据设计了交互水平自动评估模型。原因诊断模块旨在诊断干预对象未能进行深层知识交互的原因。针对需要平台数据诊断的原因构建了测量指标集及对应的神经网络模型;针对需要问卷诊断的原因设计了相应调查问卷。干预模块主要构建了干预策略库,设计了助学者人工干预与平台自动干预相结合的干预方式。并且,本研究以学习通平台的J大学《思想道德修养与法律基础》课程为例,对干预模型进行应用,验证了模型的有效性。