随着大数据、学习分析、计算科学等技术的迅速发展，个性化学习、适应性学习等技术是在线学习环境中的重要研究问题，其中学习者模型研究是实现个性化学习的核心和基础，针对当前大部分研究将学习者学习风格、认知水平乃至行为风格等进行分割研究的现状，论文围绕在线学习环境下的学习者特征展开进一步的综合研究。论文的主要工作体现在三个方面。　　首先，在分析国内外在线学习学习者建模研究的基础上，采用文献分析法，提出了一种在线学习环境下的学习者特征综合模型。该模型分别从学习者基础信息、认知水平、学习风格、交互行为特征和在线学习社交特征等五个方面刻画学习者在线学习特征，以便于从不同的维度对学习者进行画像。　　其次，在所提出的学习者模型基础上，研究了在线学习环境下的学习者特征分析技术。其中，采用相关分析法和回归分析法分析认知水平;采用K-Means算法分析学习风格;采用层次分析法分析交互行为特征;采用社会网络分析法分析在线学习社交特征。　　最后，利用实际应用系统提供的数据对所提出的模型和分析技术进行了实证研究。包括基于行为数据的认知水平相关分析和回归分析、基于聚类的学习者信息加工风格分析、基于行为数据的学习者忠诚度和投入度分析、基于社会网络的声望和中心度分析。实际数据分析表明了所提出的模型和分析方法的有效性，从而可以为在线学习环境下个性化服务提供理论和实践指导。