如今,随着PC互联网发展到移动互联网,2G互联网发展到5G互联网,互联网成功进入成熟蓬勃的发展时期,在线学习逐渐发展成为一种重要的学习方式。然而,随着越来越多的学习者选择在线学习,在线学习逐渐暴露出了一系列问题,如注册率高、完成率低、学习质量差等。根据在线学习者的学习行为对学习效果的利弊性,可以将其分为正常学习行为和异常学习行为,且异常学习行为往往能反映出学习者在学习过程中存在的问题。因此,如何利用学习分析技术等有效手段,动态诊断在线学习者的异常学习行为,为采取及时教学干预提供有效依据,保证在线学习者的学习效果,提高在线学习者的学习质量,解决在线学习存在的相关问题,在线学习者的异常学习行为研究需要被给与重点关注。本文以“超星”学习平台的《二十四式太极拳》的在线学习者为研究对象,展开了基于学习分析技术的在线异常学习行为诊断研究。首先,在对在线学习行为、学习分析技术等相关理论研究进行总结的基础上,了解了在线学习行为和学习分析技术在国内外的发展现状,以及在线学习行为的概念与分类,学习分析技术的分析方法与手段,为展开后续研究做好了充足准备。然后,在对在线学习行为概念和课堂问题学习行为概念进行总结的基础上,明确了“异常”一词的定义,界定了在线异常学习行为的概念,并根据在线异常学习行为概念、在线学习行为分类与在线学习课程的学习要求,确定了在线异常学习行为评判标准,为诊断在线异常学习行为提供判断标准。最后,构建了基于学习分析技术的在线异常学习行为诊断模型,借助模型诊断了在线学习者的学习行为是否表现异常,利用数据分析技术分析了学习者的异常学习行为表现,并提出了可行性策略改正学习者的异常学习行为。经过研究分析发现,在线学习者在完成复杂型的学习任务时,如学习讨论、作业、考试等,学习者容易表现出异常学习行为,而在线学习者在完成简单型学习任务时,如访问、观看视频等,学习者表现出异常学习行为的情况较少。为了改正在线学习者的异常学习行为,本文从优化在线学习平台建设、提升教师教学技能和完善在线学习政策法规建设三方面,提出了可行性的解决策略。