在线学习者学习投入度是影响在线学习效果、满意度和质量的重要因素,是远程教育和在线教育领域研究的热点之一。文章针对在线学习中的独立自主学习,根据x API标准所提出的在线学习活动,确定当前能反应独立自主学习活动的三类数据——教学视频播放行为数据、视频观看时长和并发学习行为数据,提出在线学习投入度算法,实现了对自主学习投入度的实时观察及计算。基于提出的自主学习投入度算法,对1万多在线学习者真实的在线学习行为数据进行挖掘和分析,主要研究结论包括:(1)实时了解和监控自主学习过程中群体和个体投入情况的特点,可以促使学习者准确知晓并自我调整学习状态,实现教学方的有效监控;(2)通过分析投入度数据,能够挖掘一些难以直接观察到的在线自主学习规律和特点;(3)有必要动态分析视频学习材料的学习投入度情况,从而辨析视频学习材料的有效性和可行性,这能为视频学习材料的设计、制作、调整和修改提供数据支持和依据,避免设计制作的盲目性和主观性。