讨论了《教育信息化“十三五”规划》对网络学习空间发展的影响，强调了网络学习空间的一体化、数据化、智能化和个性化特征。同时，指出了大学英语在线学习者面临的学习动机不足和缺乏深度投入的问题，并提出了将基于在线学习分析的教学干预应用于大学英语教学的解决方案。通过收集和分析学习者行为数据，实施有效的教学干预，旨在激发学习动机，提升自我调节能力，最终提高自适应学习能力和在线学习成效。

一、 在线学习分析

介绍了学习分析的起源、理论、模型构建以及技术和工具研究。学习分析涉及数据采集、分析、评估、预测和干预，其中预测和干预是关键环节。学习分析不仅收集学习者行为数据，还收集学习环境大数据，以构建完整的学习者模型。学习者模型的准确性直接影响个性化学习资源和路径的提供。学习分析是一个循环过程，教学干预和自适应干预会影响学习者数据，形成循环模式。学习分析技术旨在预测学习效果，通过数据整合创建知识、认知、情感和行为模型，及时干预以改善学习成效。

二、 基于学习分析的教学干预框架

介绍了基于学习分析的教学干预框架，旨在解决在线学习者投入度不高、拖延等问题。框架通过收集学习者数据、分析预测并反馈给学习者和指导者，实现自我调节和人为干预。特别针对大学英语混合课程，利用“学习通”平台实现多元化知识传递和学习不受时空限制。预测对象是非英语专业大学英语学习者，通过教学干预机制及时发现并改进问题。教学干预分为传统和在线两种类型，通过学习分析构建学习者模型，收集数据进行处理分析，提升教学干预效果。

三、 大学生英语自主学习投入

综述了国内外学习投入研究，包括内涵、结构、关联性和测量研究四个方面。内涵研究从多角度阐释学习投入，结构研究将在线学习投入分为行为、认知和情感三个维度，并提出能动投入和元认知投入概念。关联性研究表明学习投入与学术绩效和高阶能力发展正相关，是解决学习倦怠等问题的关键。测量研究方面，国内学者基于国外经典量表构建了远程学习投入量表。本研究编制了《大学生英语在线学习投入量表》，包含行为、情感、认知和能动投入四个维度，旨在评估大学英语学习者自主学习投入情况和影响因素。

四、 教学干预实证研究

介绍了一项针对在线自主学习投入影响的教学干预实证研究。研究对象为管理学院一年级学生，通过混合课程方式学习大学英语（二），分为实验班和对照班。实验班采用基于学习分析技术的在线教学干预，对照班则使用传统干预方式。研究步骤包括收集学生行为数据和问卷调查，主要运用数据挖掘、描述性统计分析等方法。研究发现，在线干预后实验班学生参与度提升，尤其在登录次数、预习次数和活动参与次数上，但交互度、坚持度和专注度变化不大。问卷调查结果显示，行为投入是在线学习中的关键因子，能动投入对学习成果有较大影响，而情感投入和认知投入影响较小。实验班的行为投入和能动投入较对照班有明显提升，但情感投入和认知投入的显著性变化不明显。这表明在线学习投入已突破传统内涵，呈现出生态发展态势。基于学习分析技术的教学干预有助于构建学习者和系统间的桥梁，提高学习投入。未来教学干预机制应更多关注学习者的情感投入，以实现改进和提升。

五、 结语和前景展望

近年来大学英语教学改革，在线学习成为主流渠道。在线教学忽视个体差异，学习分析技术可进行在线干预，构建个性化模型，优化学习策略，提高个性化自适应学习能力。在线和传统学习模式在情感和认知投入方面有潜力。完善教学干预机制需依托智慧教育平台和教育云资源库，推进教育管理信息系统建设和技术更新，提升学习投入。对教育信息化提出更高要求，对教育工作者和管理者提出挑战。语言教学工作者需加强跨领域合作，提高大数据能力，在实践中研究教学干预的有效性。