admin 教育技术学领域中，在线学习分析是重要研究方向，xAPI（体验API）作为关键数据收集工具，能全面记录学习者在不同学习环境与设备上的各类学习行为数据，通过深入分析xAPI数据，可精准剖析学习者的学习模式、习惯及偏好，进一步探究这些学习行为与学习成绩之间的关联，有助于发现影响成绩的关键因素，为教师调整教学策略、个性化指导提供依据，从而提升在线学习效果与质量 。
教育技术学视角下基于xAPI数据的在线学习分析：学习行为与成绩的关联研究 随着在线教育的蓬勃发展，精准分析学习者的学习行为并探究其与学习成绩之间的关联，对于优化教学策略、提升学习效果具有至关重要的意义，xAPI（Experience API）作为一种新兴的学习数据规范，能够全面、细致地记录学习者在多种学习环境下的丰富学习行为数据，为深入开展在线学习分析提供了有力支持。
本研究聚焦于教育技术学领域，以xAPI数据为核心研究对象，详细阐述了xAPI数据相较于传统学习数据记录方式的优势，其能够跨越不同学习平台和设备，捕捉包括视频观看时长、互动频率、讨论参与度、资源访问路径等多样化的学习行为信息,构建出更为完整的学习者行为画像。
通过收集大量在线学习者的xAPI数据，并运用先进的数据分析技术，如关联规则挖掘、机器学习算法等，深入剖析学习行为与学习成绩之间的内在联系，研究发现，某些特定的学习行为模式与优异的学习成绩存在显著的正相关关系，积极参与在线讨论、定期复习学习资料、按照合理的学习路径访问资源等行为，往往伴随着较高的课程成绩；而频繁的拖延行为、低效的资源利用方式等则可能对学习成绩产生负面影响。
进一步地，本研究基于学习行为与成绩的关联分析结果，提出了一系列具有针对性的教学干预策略和学习建议，对于教师而言，可以根据学习者的行为特征，实施个性化的教学指导，及时调整教学内容和方法，以更好地满足不同学习者的需求；对于学习者自身，能够依据分析结果了解自身学习行为的优势与不足，有针对性地改进学习策略,提高学习效率和成绩。
本研究不仅丰富了教育技术学中在线学习分析的理论体系，也为实际在线教学和学习实践提供了切实可行的指导，有助于推动在线教育向更加智能化、个性化的方向发展。
教育技术学；xAPI数据；在线学习分析；学习行为；学习成绩关联
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