对于学习风格的研究由来已久,最初学习风格理论是用来指导线下的教学。随着技术的发展,在线教育和自适应学习兴起。学习者在进行在线学习时会产生大量的学习行为数据,这些行为数据在一定程度上可以体现学习者的学习风格。通过技术手段挖掘在线学习行为中的学习风格,是本文的一个研究目的。本文以此为研究的起点,通过文献研究法、统计分析法、实证研究法、机器学习方法,对在线学习风格模型中的各要素和隐式测定风格的关键技术进行研究,本文研究工作主要体现在以下三方面:首先,本文对学习风格相关理论进行研究。本文通过对已有的学习风格模型进行对比和分析,结合在线学习的特点,提出了在线学习风格模型。该模型具有四种风格:生理风格、信息处理风格、学习准备风格和行为偏好风格。其次,在提出风格模型的基础上,本文分析了风格挖掘所需要的技术,制定了一套根据在线行为数据进行风格挖掘的技术方案,用来指导在线学习风格模型的验证。该技术方案使用了 K-Means、PageRank、决策树算法分别对学习准备风格、行为偏好风格、信息处理风格进行验证。最后,本文依靠在线行为数据,具体实施了风格挖掘的技术方案,验证了风格模型的有效性,为自适应在线学习提供实践指导。