信息技术的飞速发展促使国内外越来越多的人通过网络进行学习。人们在网络学习过程中会产生大量的数据,如何有效地分析这些数据以促进学习成为教育研究者们一个热门的研究主题。学习分析技术的诞生为解决该问题提供了一个思路,该技术通过不同的分析方法来分析网络学习数据。本研究以Moodle平台中开设的一门课程为例,试图获取学生在网络学习过程中产生的大量数据,使用定性与定量相结合的方法对不同类型的数据进行分析,通过分析结果的反馈,以期促进学生的学习。研究方法主要包括文献分析法、案例研究法和社会网络分析法。内容主要如下：(1)梳理了学习分析技术相关知识和国内外研究现状。(2)对研究进行了总体设计,主要包括研究过程、平台介绍、学习者分析和教学设计,对学习内容、过程、评价和教学实施过程进行了阐述。(3)收集学生在平台中的数据,使用不同的分析方法对学生的学习过程进行分析。首先,使用社会网络分析工具UCINET对师生之间的相互访问进行了分析,构建了师生互访矩阵和交互社群图,并对用户的中心度进行了分析。其次,在课程进行了六周的时候,获取学生访问行为、学习进度、讨论区交互、作业和聊天室模块四个方面的数据,使用社会网络分析工具NodeXL构建生生交互的网络关系图,并分析各种图形度量值。最后,在课程结束之时,使用相同的分析方法和工具对以上四个方面的数据再次进行了分析,为后文的分析对比提供数据来源。(4)分析了学习分析技术的应用效果。主要从三个方面展开,首先,分析了其在教学方面的效果。其次,对前期和后期的数据进行了对比分析。最后,通过问卷调查的方式掌握学生的态度。总的来说,学习分析技术在教学中的运用确实在一定程度上起到了促进学习的效果。