在现代信息化技术的驱动下,混合式教学产生的教育大数据能更好地满足学习者对个性化的需求。在混合式教学过程中如何发现学生学习危机并实现有效预警及干预服务,从而保证学生学习质量,成为未来教育领域的发展趋势。目前学习预警和干预帮扶研究涉及的数据规模普遍偏小,表现为重实证、轻理论,导致研究成果和解释偏少;此外预警粒度较粗导致学生无法通过预警获得足够的反馈信息从而改善自身学习过程。因此,为实现学生动态的学习预警构建数据驱动的预警模型,并基于不同目标分类进一步完善预警机制,最终做到有效干预和帮扶,提升学习效果和学习质量,主要研究内容如下:（1）构建动态学习预警模型。详细介绍了构建学生动态学习预警模型的设计流程,包括逻辑模型、过程模型的构建以及完成学习预警的算法选择研究及模型优化。首先,根据目标要求构建逻辑模型,包括预警目的、内容、方式和结果四部分;其次,依据学习预警具体分析流程构建过程模型;最后,综合各学习指标分析出成绩和行为属性之间的复杂关联,最终选取随机森林算法实现学习预警模型最优化,并根据评估指标验证了模型的预测准确性和可行性。（2）学习预警机制研究与预警系统的设计。首先是认知层面的预警机制设计,围绕《大学计算机基础》课程分析各知识点之间的相关关系,确定知识内容之间的影响程度,完成对课程学习数据的差异性处理,验证学生知识点建构的相关分析和关联应用的科学性;其次,从学习行为出发分析各类学习活动的特征表现,构建学习者画像,并结合画像以及认知、行为特征属性生成定制化学习路径将其推荐给学生;之后,从情绪情感上构建学习者情绪模型,分析不同条件下学生产生的情绪与学习的关系;最后,依据不同维度的支持服务,对学生和教师两类对象完成学习预警系统原型的设计。（3）实施学习干预并制定帮扶策略。基于预警机制对学生实现细粒度、自适应和动态性的学习过程干预,在此基础上提出针对性的帮扶策略。首先,进一步细化预警信息,从认知和行为角度促进学生的发现学习和教师的解释教学,对系统平台实现基于认知、行为和情绪的支持推荐服务;其次,对学生进行实时动态的个性化教学干预,围绕对象、环境和学习过程设计不同的干预形式和推荐内容,从而达到贯穿系统学习过程的内在干预机制设计;最后,将个性化的学习推荐服务反馈给学生,完成基于三类预警维度的细粒化帮扶策略制定,以及实施基于制度的学习帮扶服务保障。