随着计算机技术的日益成熟、互联网的普及、学习分析技术的发展和大数据时代的来临,网络学习已经成为了一种受众广大的学习方式。在各种网络学习中,MOOC学习高速发展,影响力巨大,影响范围广泛,但同时也存在着一些一直为人诟病的问题,例如辍学率高、学习效果不佳等。大数据时代的到来以及学习分析技术的发展为解决这些问题带来了可能性。本文通过对学习分析技术和网络学习行为的国内外文献的研究和总结,确定研究模型与框架,从资源利用行为、自测与作业行为、论坛讨论行为这三个方面入手,选取MOOC课程《台湾历史与文化》所产生的学习行为数据,利用多种工具与各种学习分析技术对学习者的学习行为特征、学习行为差异、个人特征对学习行为的影响进行深入研究,结果显示学习者在MOOC学习中参与程度不高,个体行为差异很大,个人特征会对其学习行为产生影响,学习者在讨论区中能较好地发表自己的看法,但交互极少,并且本文在此基础上利用各学习行为指标预测学习者是否辍学,准确率达到86.38%。在学习行为对学习效果的影响方面,借助学习分析技术从宏观到微观深入了解学习行为与学习效果之间的关系,并且基于学习行为数据训练出学习行为与学习效果的多元回归方程,确定对学习效果有较大影响的学习行为,同时也能为往后课程成绩的预测提供帮助。