摘要
随着互联网技术的迅猛发展和普及，在线学习作为一种新兴的学习方式，越来越受到广大学习者的青睐。
在线学习平台积累了海量的学习行为数据，为深入了解学习者的学习过程、改进教学策略、优化平台功能提供了宝贵的数据基础。
本文献综述旨在对基于数据挖掘的在线学习行为分析研究进行系统性的梳理和总结。
首先，对在线学习行为、数据挖掘等相关概念进行界定，并阐述在线学习行为分析的重要意义。
其次，回顾和分析国内外在线学习行为分析的研究现状，包括研究主题、研究方法以及主要研究成果等方面。
然后，重点介绍数据挖掘技术在在线学习行为分析中的主要研究方法，如聚类分析、关联规则挖掘、序列模式挖掘等，并探讨其优缺点及适用场景。
最后，对现有研究进行总结和评价，并展望未来在线学习行为分析的研究方向。
关键词：在线学习行为分析；数据挖掘；学习分析；教育大数据；个性化学习
#1.1在线学习行为
在线学习行为是指学习者在网络学习环境中进行学习活动时所产生的可记录的数据，包括学习者的访问行为、交互行为、学习资源使用行为、评价行为等。
例如，学习者在学习平台上观看视频课程的时间、参与论坛讨论的次数、提交作业的频率等都属于在线学习行为的范畴。
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