随着网络技术和电子产品的飞速发展,在线学习以其独特的方便性逐步进入人们的生活,并受到了社会各界的广泛关注,它将为构建全民学习型和终身学习型社会提供良好的条件。与此同时,在线学习也带来了一系列负面影响,如致使学习者注意力很难集中导致学习质量难以保障、教师很难全面发挥自身优势、学习者的行为难以控制以及教学评价不客观等。学习预警是解决上述问题的有效途径,构建基于教育行为等的大数据支持的在线学习预警机制是在线教育研究与实践领域亟待解决的重要问题。本研究旨在通过在线学习预警机制设计提升在线学习的学习效果及学习质量。文章的主要内容要点包括:(1)构建在线学习预警模型;(2)设计在线学习预警机制;(3)在线学习预警原型设计与检验。由此,本研究的主要内容如下:在模型构建部分,本研究通过文献研究法,首先综述在线学习的研究现状和发展趋势,阐述在线学习预警的内涵,综述在线学习存在不足与现有在线学习预警系统,阐述各自优势与不足;接着阐述学习分析的研究现状及发展趋势,指出有关学习分析的研究从理论层面上证明了开发“预警系统”的可能性并且为在线学习预警的实现提供技术支持和工具保障,为在线学习预警模型的构建指明方向。通过案例分析与网络调研等方法对国内外在线学习预警系统进行分析比较,总结归纳出在线学习预警框架,根据在线学习预警框架结合学习分析模型构建出在线学习预警的功能及过程模型。本研究从知识、行为、情绪三方面全方位构建在线学习预警功能模型;从在线学习预警的具体实现步骤角度构建在线学习预警的过程模型。在机制设计部分,本研究通过案例分析以及设计研究的方法以在线学习预警模型为基础,分别设计知识掌握程度预警机制、行为预警机制和情绪预警机制。在各机制设计当中,首先根据在线学习预警模型设计在线学习预警机制的整体流程,之后还要对机制的各要素分别进行设计,其中包括预警数据的采集、预警算法的确定、预警方式的选择、预警信息的呈现等。这一部分为在线学习预警原型的开发与设计打下坚实的基础。在原型设计与检验部分,本研究通过快速原型开发的方法,根据在线学习预警机制的相关内容采用Axure8.0开发在线学习预警原型,邀请一些学习者模拟试用在线学习预警原型,之后通过访谈、问卷等手段收集学习者对试用过程的感受以及原型存在的不足,接下来根据学习者的反馈对原型进行修改完善。