当前，在线学习已经成为现代教育的重要组成部分。深入挖掘与利用在线学习过程中产生的大量学习数据，进而提升学习有效性，已成为当前关注的热点。本书首先介绍了在线学习的基本概念和发展历程，阐述了大数据技术在教育领域的应用现状和前景。随后，探讨了在线学习行为有效性评价的理论框架和指标体系，提出了基于大数据的在线学习行为评价方法，并通过实证分析验证了评价方法的可行性和有效性。在此基础上，进一步研究了在线学习行为提升的策略和方法，从学习准备、自主学习、巩固内化和应用迁移等多个阶段出发，提出了一系列具有针对性的提升策略和建议。本书适合从事在线教育研究和实践的专家学者参考，也适合广大教育工作者和在线学习者阅读。通过本书的学习，读者可以全面了解大数据在在线学习领域的应用价值和潜力，掌握在线学习行为评价和提升的基本方法和策略，为提升在线学习效果和质量提供支持。