1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

国外： 澳大利亚 wollongong大学领导多个学校的研究人员共同运用学习网络可视化与评估工具（snapp）进行对学习者的论坛交流内容，如发帖者、回复对象、讨论话题以及话题范围等数据进行识别， 并以社会网络图的形式呈现分析结果，从而识别出学业面临风险的学习者，最终达到提高学习者成绩的目的。

美国普渡大学的课程警示系统， 运用了预测模型与 ”黑板视野（blackboard vista）”软件共同提供的数据，通过分析学生的学业表现， 预测出那些成绩处于边缘风险状态的学生， 并为这类学生提供积极的干预。

德雷塞尔大学（drexel university）利用在线教学管理系统的”视野之星报告（vistastar report）”收集学习者的在线学习时间、登录次数、下载量等相关数据并加以评估。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

问题一：分析影响学情的主要因素 研究途径： 第一步，从网络数据库中搜寻某高校某年的学生学情调查数据，并对数据初步进行预处理，去除无效指标，保留有效指标。

第二步，观察保留指标，结合文献中的指标研究结果以及相关分析、主成分分析，因子分析等模型，对指标的重要程度以及变化情况进行分析。

第三步，评价各指标对于学情（成绩）影响的程度，并筛选出能够适量具有代表性的指标。