有效融合MOOC与传统课程优势的SPOC在在线教育中大放异彩,这一特殊的校园教育模式也走进了高等教育,其发展势头方兴未艾。课程论坛作为网络学习空间中的一个重要组成部分,在学生的在线协作学习中发挥着重要作用,然而,就目前的现状而言,课程论坛中的交互情况并不理想,但又有研究证明论坛交互行为中的某些因素与学生的学习成绩息息相关。因此,如何科学充分地利用已有的信息数据,从数据中发现事实、得出结论,进而采取相应的策略措施以改善交互现状,进而提升教育教学质量,已经成为了教育教学者亟待解决的问题。学习分析技术恰好可以通过分析学生的海量数据发现学生存在的潜在问题、评估学生的学业进展以及预测学生的学习表现,将学习分析技术应用于论坛交互行为研究中,可以从大量的交互行为数据中寻找出对于理解学习及学习环境有价值的信息,这对于优化学习及其产生的环境大有裨益。本研究以四川师范大学2017年春季SPOC课程《C语言程序设计》中的论坛交互行为数据为切入点。首先,利用学习分析技术中的社会网络分析进行交互网络特征分析,分别从整体、个体和小组三个方面把握了交互网络、网络成员及其所处社团的交互情况,同时计算出了可能与学习成绩存在正相关关系的交互网络指标。其次,利用学习分析技术中的内容分析进行交互内容特征分析,挖掘和判断出了学生在特定主题讨论下的投入程度,同时计算出了知识建构水平这一交互内容指标。接着,将交互网络指标和交互内容指标结合现有文献共同构建出SPOC论坛交互行为指标,再利用学习分析技术中的统计分析逐一探索了各交互行为指标与学习成绩之间的关系,识别出了对学习成绩解释力度最大的交互行为指标组合,除此之外,为了探索开展早期学习成绩预警的可能性,研究将论坛交互行为数据以月份为节点分别划分到了四个不同的时期,对比和分析了不同时期建立的回归模型对学生下一个月的SPOC成绩、期末成绩的预测性能差异,找出了开展早期学习成绩预警的最佳时间点。最后,综合上述分析中反映的问题和得出的结论,研究沿着改善交互形式、改善交互内容、完善评价方式以及优化平台功能这四条主线对应制定了开展SPOC论坛交互活动的措施和策略。