【摘 要】
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摘要：包括在线学习和大数据在内的新兴技术给教育领域带来了巨大的变化。在线学习允许学生远程学习，打破了时间和空间限制。网络教育的灵活性、创新性和可扩展性吸引了大量的学生。许多顶尖的在线教育平台提供了大量的在线开放课程，提供了数千门高质量的课程，吸引了数以百万计的注册学习者。在线学习产生了大量数字数据，这些数据继续呈指数级增长。每天产生的大量数据给数据的存储和分析带来了巨大的压力和挑战，传统的应用程序
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摘要：包括在线学习和大数据在内的新兴技术给教育领域带来了巨大的变化。在线学习允许学生远程学习，打破了时间和空间限制。网络教育的灵活性、创新性和可扩展性吸引了大量的学生。许多顶尖的在线教育平台提供了大量的在线开放课程，提供了数千门高质量的课程，吸引了数以百万计的注册学习者。在线学习产生了大量数字数据，这些数据继续呈指数级增长。每天产生的大量数据给数据的存储和分析带来了巨大的压力和挑战，传统的应用程序和软件无法处理这些数据。为了解决这个问题，学者们选择利用数据挖掘和学习者画像技术。借助数据挖掘技术，可以从大量生成的数据中提取有价值的信息。在教育领域，学习分析技术被用于数据挖掘，它是指对用户在学习环境中产生的数据进行收集和分析。它帮助教育者监控学生的学习行为和过程，并提供实时反馈。这些反馈随后被收集、分析和总结为标签，随后用于标记学生以构建学习者画像。学习者画像按标签显示学生信息，这些标签表示由同一组共享的特征。通过学习分析和学习者画像，教师可以更好地了解学生的学习模式，并提供有针对性的教学建议。
关键词：在线学习者画像;学习分析技术;在线学习;教育大数据;智慧教育
中图分类号：G434 文献标识码：A
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