大连大学，辽宁大连，116622；
摘要：近年来，随着信息技术的飞速发展和教育模式的创新，大学生在线学习已成为高等教育的重要组成部分。本文通过分析国内大学生在线学习预警模型的研究现状，总结了该领域的主要研究成果与存在的问题，并对未来的研究趋势进行了展望。研究方法主要包括文献综述和趋势分析。结果表明，当前的预警模型主要侧重于学习行为数据和学习成果的分析，能够有效识别潜在的学习困难和风险学生。然而，现有模型在数据融合、个性化预警机制以及跨学科整合方面仍需进一步优化。此外，随着人工智能技术的融合，预警模型将向智能化、自动化方向发展。研究意义在于推动在线学习环境中预警系统的完善，提高教育资源的有效利用，促进学生的学业成就。针对上述研究成果，本文提出了几点建议：首先，加强数据收集与处理技术的研究，提高预警模型的准确性和实用性；其次，探索更多维度的预警指标，实现全面监控与分析；再次，发展个性化和适应性强的预警机制，以更好地满足不同学生的需求；最后，推广跨学科的合作研究，共同推进在线学习预警模型的发展。
关键词：在线学习预警模型；数据分析；教育技术发展
参考文献
[1]何元秀叶泽洲.大学生在线学习倦怠调查研究——基于L高校的数据分析[J].新丝路：上旬,2022,(09):0229-0231.
[2]冯英华,吴邦江,邹一琴.大学生在线学习体验调查与分析[J].在线学习,2021,(04):64-66.
[3]张丽园洪如霞.基于数据分析的学生在线学习行为研究[J].豫章师范学院学报,2021,36(02):87-91.
[4]黄昌勤,涂雅欣,俞建慧,蒋凡,李明喜.数据驱动的在线学习倦怠预警模型研究与实现[J].电化教育研究,2021,42(02):47-54.
[5]王昕琰李新房.基于教育APP的藏族大学生在线学习现状分析与对策研究[J].西藏科技,2020,(02):44-46.
