2011年,大规模公开在线课程(简称"慕课")席卷教育领域,在线教育因此成为全世界公共舆论的焦点。虽然研究者对于能收集到海量的慕课数据倍感兴奋,然而由于面对几个方面的挑战,这种数据并没有如同预期那样发挥作用。慕课的数据分析既耗时又费力,而且需要使用一套非常先进但却尚未被教育研究者所掌握的技术性技能。因此,慕课数据分析很少在课程结束之前进行,这样一来数据在影响学生学习结果和体验方面的潜能受到限制。本文介绍我们研发的一种用户友好型慕课数据分析软件平台——MOOCito(MOOC intervention tool,慕课干预工具)。这种工具主要是为了开展根据数据而做出的教学干预和课程实验。本文阐述MOOCito的重要设计原则,同时也对促使我们研发这种工具的慕课研究趋势做一个概述。这项工作仍在进行中,本文简要介绍MOOCito原型,同时呈现一项旨在了解这个系统的感知有用性和易用性的用户评价研究结果。本文还讨论了本研究的结果以及这些研究结果对实践的启示。